マルチモーダル注釈エディタ
画像、動画、テキスト、音声データ用のエディタを1つのプラットフォームで利用でき、さまざまなプロジェクトタイプにわたるマルチモーダルな注釈とレビューをサポートします。
SuperAnnotateは、画像・動画・テキスト・音声の注釈と評価パイプラインを構築できるAIデータプラットフォームです。
SuperAnnotateは、注釈と評価のパイプラインを構築するためのAIデータプラットフォームです。モデルの学習、ファインチューニング、RLHF、エージェント評価、RAG、その他のAIワークフローに向けて、高品質なデータを作成・管理・レビューできるようチームを支援します。
このプラットフォームは、マルチモーダルな注釈エディタ、カスタムワークフロー、チーム管理、分析、レビューサイクルを1か所にまとめています。また、エンタープライズ向けセキュリティ、AIスタックへの直接接続、StarterからEnterpriseまでの料金プランも強調しています。
画像、動画、テキスト、音声データ用のエディタを1つのプラットフォームで利用でき、さまざまなプロジェクトタイプにわたるマルチモーダルな注釈とレビューをサポートします。
カスタムの注釈フォームと多層ワークフローを構築して、ドメインデータを構造化された学習用・評価用アセットへ変換できます。
専門家によるレビューサイクル、自動バリデーション、手動QAステップを追加して、データセットが拡大しても品質を一貫して保てます。
一元化されたプロジェクト管理および人員管理ツールを通じて、進捗を追跡し、作業を割り当て、大規模な注釈チームを調整できます。
データソース、モデル学習パイプライン、AIツールと接続し、インフラの負荷を抑えながら情報を注釈・評価ワークフローへ取り込めます。
分析情報やインサイトを収集して、プロジェクト全体にわたるデータセット作成やモデル関連作業を監視できます。
カスタム注釈ワークフロー、人員調整、複数段階のQAを備えたファインチューニング用データセットを作成し、大規模なモデル学習を支援します。
RLHFやDPOワークフロー向けに人間の選好データを収集し、マルチモーダルレビューや人手と機械を組み合わせた検証を含められます。
入力、推論の流れ、ツールの使用、意思決定を含めてエージェントの挙動を段階的にレビューし、失敗箇所を見つけてワークフローを改善します。
パフォーマンスのボトルネックを追跡し、専門家の入力をもとに基盤となるデータセットや評価プロセスを改善して、RAGシステムを評価します。
共同レビューのワークフローを使ってモデル出力を比較し、注釈を検証し、モデル評価用のデータセットを生成します。
SuperAnnotateは、ファインチューニング用データセット、選好データセット、エージェント評価、RAGワークフロー、モデル評価など、AIデータ向けの注釈および評価パイプラインの構築に使用されます。AI開発ライフサイクル全体で人間によるレビューとデータ管理を必要とするチーム向けに位置付けられています。
料金ページにはStarter、Pro、Enterpriseのオプションが掲載されています。Starterは導入初期や小規模プロジェクト向け、Proはより高度なAIプロジェクトやMLOpsニーズの拡大向け、Enterpriseは追加サポートサービスを伴う継続的な大規模作業向けとして案内されています。
この製品は、画像、動画、テキスト、音声データ向けのマルチモーダルエディタに加え、データキュレーション、分析、チーム/プロジェクト管理ツールを備えたプラットフォームとして紹介されています。また、データソースやAIツールとの直接接続も強調されています。
サイトでは、SOC 2 Type IIおよびISO/IEC 27001:2022に加え、GDPR、CCPA、HIPAA、SSO、2FAをサポートするエンタープライズグレードのセキュリティを示しています。また、クラウドまたはオンプレミスで利用可能とも説明されています。
サイトではデータおよびAIプラットフォームからの直接インポートを強調していますが、収集されたテキスト内に詳細な公開統合カタログはありません。多くの具体的なサードパーティツール名を挙げるのではなく、統合を広く説明しています。