資料引擎工作流程
為 ML 與生成式 AI 工作流程收集、整理及標註資料,包括 RLHF、人類回饋、紅隊測試與評估。
Scale 為需要在生產環境中使用可靠 AI 的組織打造資料、評估與 AI 系統工具。其網站將公司定位於涵蓋完整 AI 工作流程,從訓練資料與基準評估,到將模型與業務流程連結的企業解決方案。
Data Engine 著重於收集、整理與標註訓練資料,包括 RLHF、紅隊測試與評估。企業解決方案頁面則加入部署與營運功能,介紹一個用於建置與執行 AI 系統的平台,這些系統可整合至實際工作流程,並透過人類回饋進行監督。
為 ML 與生成式 AI 工作流程收集、整理及標註資料,包括 RLHF、人類回饋、紅隊測試與評估。
支援文字、文件、自然語言處理、轉錄、影像、影片與 3D 感測器融合等資料的標註。
運用領域專家與貢獻者招募,為訓練資料集產出高品質標籤。
找出模型失敗情況、分類弱點,並改善資料集,以最佳化標註支出與輸出品質。
為企業用途建置、部署及營運 AI 系統,並提供人類回饋迴圈與生產環境工作流程。
使用不受特定模型限制的技術堆疊,可搭配前沿模型或自訂開放原始碼模型。
打造基礎模型的團隊可以取得訓練資料、收集人類回饋並執行評估,以改善模型行為與品質。
企業可以建置與內部工作流程連結、並以生產環境使用為目標的代理式或生成式 AI 應用程式。
受監管或處於高風險環境中的組織,可以使用 Scale 支援具備可靠性、監督與可稽核性的決策系統。
資料與 ML 團隊可以在單一平台中標註文字、影像、影片、音訊與 3D 感測器融合資料,而不必管理分散的工具。
產品團隊可以運用整理後的資料集與失敗分析找出弱點,並持續提升標註效率。
Scale 將其產品描述為一套可用於收集高品質訓練資料、執行評估,以及為企業與政府用途建置或營運 AI 系統的方案。Data Engine 著重於標註、整理、RLHF、紅隊測試與評估;企業解決方案頁面則介紹如何在生產環境中建置與部署 AI 系統。
定價頁面顯示,針對策略性 AI 計畫提供 Enterprise 選項,並針對實驗或研究專案提供 Self-Serve Data Engine 選項。兩者皆包含 Data Engine;企業方案另強調可使用 GenAI Platform、企業級品質與 SLA,以及專屬客戶營運支援。
Scale 表示,其 Data Engine 支援由使用者自己的工作團隊進行資料標註,或使用 Scale 的資料管理工作流程。產品頁面也提到支援文字、文件處理、自然語言處理、轉錄、影像、影片與 3D 感測器融合等標註類型。
企業代理式解決方案頁面表示,Scale 會建置、部署及營運 AI 系統,且代理式解決方案會部署在 Scale Generative AI Platform 上。該頁面也表示,此技術堆疊不受特定模型限制,可與前沿模型或自訂開放原始碼模型整合。
來源頁面未提供公開的具體定價數字。頁面指出,企業方案採用預約示範或諮詢流程,而 Data Engine 的自助服務方案則採用隨用隨付模式。
流量數據僅供參考。