Data Engineのワークフロー
RLHF、人間によるフィードバック、レッドチーミング、評価など、MLおよび生成AIのワークフロー向けにデータを収集、キュレーション、アノテーションします。
Scaleは、本番環境で信頼性の高いAIを必要とする組織向けに、データ、評価、AIシステムのツールを構築しています。Scaleのサイトでは、トレーニングデータやベンチマーク評価から、モデルとビジネスワークフローをつなぐエンタープライズソリューションまで、AIに関する業務全体を支援する企業として位置付けています。
Data Engineは、RLHF、レッドチーミング、評価など、トレーニングデータの収集、キュレーション、アノテーションを中心としています。エンタープライズソリューションのページでは、導入・運用機能も紹介しており、実際のワークフローに統合でき、人間のフィードバックによって監督できるAIシステムを構築・運用するためのプラットフォームについて説明しています。
RLHF、人間によるフィードバック、レッドチーミング、評価など、MLおよび生成AIのワークフロー向けにデータを収集、キュレーション、アノテーションします。
テキスト、ドキュメント、自然言語処理、文字起こし、画像、動画、3Dセンサーフュージョンにわたるアノテーションに対応します。
ドメインの専門家とコントリビューターの調達を活用し、トレーニングデータセット向けに高品質なラベルを作成します。
モデルの失敗を見つけ、弱点を分類し、データセットを改善することで、ラベリング費用と出力品質を最適化します。
人間によるフィードバックループと本番ワークフローを備えた、企業利用向けのAIシステムを構築、導入、運用します。
最先端モデルやカスタムオープンソースモデルと連携できる、モデルに依存しないスタックを使用します。
基盤モデルを構築するチームは、トレーニングデータを調達し、人間によるフィードバックを収集し、評価を実行してモデルの挙動と品質を改善できます。
企業は、社内ワークフローと連携し、本番利用を想定したエージェント型または生成AIアプリケーションを構築できます。
規制対象の環境や重要な意思決定を伴う領域の組織は、監督性と監査可能性を備えた信頼性の高い意思決定システムの支援にScaleを活用できます。
データチームやMLチームは、個別のツールを管理する代わりに、1つのプラットフォーム上でテキスト、画像、動画、音声、3Dセンサーフュージョンデータにアノテーションできます。
プロダクトチームは、キュレーションされたデータセットと失敗分析を活用して弱点を特定し、時間の経過とともにラベリングの効率を高められます。
Scaleは、高品質なトレーニングデータの収集、評価の実行、企業および政府向けのAIシステムの構築・運用を実現する製品を提供していると説明しています。Data Engineは、アノテーション、キュレーション、RLHF、レッドチーミング、評価に重点を置いており、エンタープライズソリューションのページでは、本番環境でAIシステムを構築・導入する方法を説明しています。
料金ページには、戦略的なAIイニシアチブ向けのEnterpriseオプションと、実験・研究プロジェクト向けのSelf-Serve Data Engineオプションが示されています。どちらにもData Engineが含まれますが、エンタープライズプランでは、GenAI Platformへのアクセス、エンタープライズ品質およびSLA、専任のカスタマーオペレーションサポートも強調されています。
Scaleによると、Data Engineは自社のワークフォースまたはScaleのデータ管理ワークフローによるデータアノテーションに対応しています。製品ページでは、テキスト、ドキュメント処理、自然言語処理、文字起こし、画像、動画、3Dセンサーフュージョン向けのアノテーションにも対応していると説明されています。
エンタープライズ向けエージェント型ソリューションのページでは、ScaleがAIシステムを構築、導入、運用し、エージェント型ソリューションをScale Generative AI Platform上に導入すると説明しています。また、そのスタックはモデルに依存せず、最先端モデルやカスタムオープンソースモデルと統合できるとしています。
参照元のページには、具体的な料金額は掲載されていません。エンタープライズ向けサービスについてはデモまたは相談のフローが示されており、Data Engineには従量課金のセルフサービスオプションが用意されています。
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。