Какие типы данных Scale AI поддерживает для аннотации?

Scale AI поддерживает широкий спектр данных, включая изображения, видео, текст, 3D-модели и данные с различных сенсоров (например, LiDAR, радар).

Как Scale AI обеспечивает безопасность данных при развертывании?

Платформа позволяет развертывать ИИ-приложения в защищенных виртуальных частных сетях (VPC) заказчика на платформах AWS и Azure, гарантируя конфиденциальность и соответствие требованиям.

Можно ли использовать собственные модели с платформой Scale AI?

Да, Scale AI позволяет дообучать и развертывать кастомные генеративные модели, используя как популярные открытые и закрытые модели, так и собственные разработки заказчика.

Scale AI

Добыча данных ИИ

Инструменты разработчика ИИ

Платформа Scale AI для ускорения разработки ИИ. Качественные данные, управление датасетами и развертывание GenAI-моделей.

Перейти на сайт

Обзор Scale AI

Scale AI — это комплексная платформа, призванная значительно ускорить процесс разработки и внедрения решений на базе искусственного интеллекта. В основе платформы лежит гибридный подход: сочетание передовых алгоритмов автоматизации и квалифицированной человеческой экспертизы для создания высококачественных тренировочных данных. Это позволяет аннотировать и курировать сложные типы данных, включая 3D-модели и данные с сенсоров, обеспечивая точность, необходимую для обучения самых требовательных ИИ-моделей. Платформа решает критическую проблему доступности и качества данных для ИИ, а также сложность развертывания и оптимизации генеративных моделей. Scale AI предоставляет инструменты для управления жизненным циклом датасетов, их анализа и улучшения, а также для создания, тонкой настройки и безопасного развертывания кастомных GenAI-приложений непосредственно в инфраструктуре заказчика, будь то AWS или Azure. Это снимает барьеры, связанные с конфиденциальностью данных и соответствием нормативным требованиям.

Главные функции

Аннотация данных

Точная и масштабируемая разметка изображений, видео, текста, 3D и сенсорных данных с помощью ИИ и экспертов.

Управление датасетами

Инструмент Nucleus для визуализации, курации и анализа данных с целью повышения производительности моделей.

Платформа GenAI

Создание, тестирование и развертывание кастомных генеративных моделей на основе ваших данных и популярных LLM.

RLHF

Улучшение выравнивания, безопасности и качества ответов моделей благодаря обратной связи от экспертов.

Безопасное развертывание

Развертывание ИИ-приложений в облачной инфраструктуре заказчика (AWS, Azure) с сохранением конфиденциальности данных.

Плюсы и минусы

Преимущества

Высокое качество и точность аннотации данных за счет гибридного подхода.
Гибкость в работе со сложными типами данных (3D, сенсорные данные) и их интеграция.
Безопасное развертывание моделей в собственной облачной среде заказчика.

Недостатки

Стоимость платформы может быть высокой для небольших проектов.
Требуется определенный уровень технической экспертизы для эффективного использования.

Для кого и как использовать?

ML-инженер

Подготовка высококачественных датасетов для обучения моделей компьютерного зрения, NLP или робототехники, а также быстрая итерация и тестирование GenAI-решений.

Руководитель R&D в автомобильной отрасли

Создание и дообучение моделей для автономного вождения с использованием аннотированных 3D-данных и данных с сенсоров, с безопасным развертыванием в облаке.

Продуктовый менеджер

Разработка и внедрение кастомных генеративных AI-приложений (например, для контент-генерации или поддержки клиентов) с использованием собственных данных компании.