規模人工智慧
Scale AI 是一家提供高品質標記和精選數據的公司，這些數據為現代人工智慧模型提供支援。
概述
It matters because even the best algorithms are only as good as the data they learn from, and Scale built a business out of producing that data at industrial scale.
深入探討
Scale AI 由亞歷山大·王（當時 19 歲）和露西·郭於 2016 年創立，最初是為自動駕駛汽車標記圖像，在行人、汽車和車道線周圍繪製方框。它將全球勞動力與軟體工具和機器輔助標籤相結合，以註釋圖像、視訊、文字、雷射雷達和感測器數據。隨著生成式人工智慧的爆炸性成長，Scale 大力轉向法學碩士數據：人類偏好標籤、人類回饋強化學習 (RLHF)、紅隊和專家評估。透過其 Scale Data Engine 以及 Outlier 和 Remotasks 等平台，它在全球範圍內尋找人類註釋者。透過其 Scale AI 公共部門和國防工作，客戶包括汽車製造商、領先的人工智慧實驗室和美國政府。
技術洞察
Scale 的價值在於將原始、雜亂的資料轉化為乾淨的訓練訊號。其管道將人類註釋者與預先標記資料的機器學習模型以及捕獲和糾正錯誤的品質控制層相結合。對於法學碩士來說，這意味著產生提示、編寫理想的答案、對 RLHF 的模型輸出進行排名，以及透過紅隊對模型進行壓力測試。專業數據（研究生程度的數學、程式碼、多語言推理）通常需要專家標記者，這就是為什麼高品質的人類生成數據已成為稀缺且有價值的輸入。
戰略影響
供應商策略
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
成本與預算
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
風險與安全
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
規模人工智慧的未來
隨著前沿模型耗盡了容易抓取的網路文本，需求正在轉向專家、前沿級人類數據和嚴格的評估——Scale 的最佳點。預計模型評估、安全測試、代理基準測試和政府合約將會成長，同時隨著一些大型實驗室建立內部數據團隊或更多地依賴合成數據，緊張局勢也會隨之而來。規模化也推動了評估即服務和國防應用的發展。它的長期賭注是：值得信賴的人工智慧將始終需要仔細測量、以人為本的數據和獨立評估。
現實世界的實施
一家自動駕駛汽車公司付費給 Scale 來標記光達和攝影機數據，勾勒出汽車和行人的感知模型。
前沿人工智慧實驗室使用 RLHF 的 Scale，讓人類評估者對聊天機器人的回應進行排名以調整模型。
政府機構與 Scale 簽訂合同，對人工智慧系統進行安全性和可靠性評估和紅隊評估。
模型開發人員聘請 Scale 專家編寫研究生水平的數學和編碼範例，以提高推理能力。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
不斷探索
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常見問題
What is Scale AI?
Scale AI 是一家提供高品質標記和精選數據的公司，這些數據為現代人工智慧模型提供支援。這很重要，因為即使是最好的演算法也只能與它們從中學習的數據一樣好，而 Scale 透過以工業規模生產這些數據建立了一項業務。
Scale AI主要為AI開發者解決什麼核心問題？
Scale AI 的業務正在產生高品質的標記和精選數據，因為模型的好壞取決於其數據。
Scale AI剛起步時主要著重在標註哪些數據？
Scale 首先為自動駕駛汽車標記影像和感測器數據，例如拳擊行人和汽車。
RLHF（為法學碩士提供的服務等級）代表什麼？
RLHF 是根據人類回饋進行強化學習，人類會對輸出進行排序以調整模型。
為什麼專家產生的數據變得越來越有價值？
隨著簡單的網路數據枯竭，前沿模型需要專家、高品質的人類數據——Scale 的專長。
Scale 透過哪些平台取得其全球人工註釋者？
Scale 使用 Outlier 和 Remotasks 等平台在全球招募和管理人工註釋者。