Εισαγωγή
Είναι άλλο πράγμα να δημιουργείς ένα αποδεικτικό τεχνητής νοημοσύνης σε ένα ερευνητικό εργαστήριο και άλλο να χρησιμοποιείς αυτό το μοντέλο στην εταιρική παραγωγή. Πολλές εταιρείες αντιμετωπίζουν ένα χάσμα μεταξύ της πρώιμης επιτυχίας της AI και των αποτελεσμάτων κλίμακας παραγωγής. Η διαφορά έγκειται συχνά στον σχολιασμό των δεδομένων στην ένταση ήχου. Χωρίς ισχυρούς σχολιασμούς, οι επιχειρήσεις κινδυνεύουν να πέσουν σε αυτό που συχνά ονομάζεται «παγίδα POC», όπου τα πολλά υποσχόμενα πρωτότυπα δεν φτάνουν ποτέ στην εμπορική εφαρμογή.
Η παγίδα POC
Στο ελεγχόμενο περιβάλλον ενός εργαστηρίου, τα έργα AI συχνά βασίζονται σε μικρά σύνολα δεδομένων, προσεκτικά σχεδιασμένα για αρχικό πειραματισμό. Αυτά τα μοντέλα μπορεί να δείχνουν πολλά υποσχόμενα αποτελέσματα, αλλά δεν μπορούν να γενικευτούν στον πραγματικό κόσμο. Ο λόγος είναι απλός: η εκπαίδευση σε περιορισμένα ή ασυνεπή δεδομένα δεν μπορεί να προετοιμάσει μοντέλα για τη μεταβλητότητα των περιβαλλόντων παραγωγής. Χωρίς μεγάλης κλίμακας σύνολα δεδομένων με σταθερή επισήμανση, οι επιχειρήσεις βρίσκονται σε συνεχή επανεκπαίδευση μοντέλων, καταναλώνοντας χρόνο, χρήματα και εμπιστοσύνη.
Η κλιμάκωση απαιτεί σχολιασμό στην ένταση ήχου
Η κλιμάκωση της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί τη μετάβαση πέρα από τα σύνολα δεδομένων boutique στους σχολιασμούς σε εταιρική κλίμακα. Για την υπολογιστική όραση, αυτό μπορεί να σημαίνει την προσθήκη ετικετών σε εκατομμύρια εικόνες προϊόντων, ελαττωμάτων ή οδικών συνθηκών. Για τη ρομποτική ή τα συστήματα AV, μπορεί να απαιτούνται χιλιάδες ώρες βίντεο με σχολιασμό ή LiDAR. Για τις εφαρμογές NLP και LLM, η κλίμακα σημαίνει δημιουργία πολύγλωσσων συνόλων δεδομένων που αντικατοπτρίζουν την πολιτισμική και γλωσσική ποικιλομορφία των εταιρικών πελατών στις παγκόσμιες αγορές. Για την επίτευξη αυτού του επιπέδου σχολιασμού απαιτούνται πλατφόρμες ενορχήστρωσης της ροής εργασιών, παγκόσμιο εργατικό δυναμικό και αυτοματοποιημένη διασφάλιση ποιότητας που εξασφαλίζει σταθερή απόδοση σε εκατομμύρια παραδείγματα.
Enterprise Benefits of Scalable Annotation
Όταν οι επιχειρήσεις επενδύουν σε επεκτάσιμους σχολιασμούς, απολαμβάνουν πολλαπλά οφέλη. Πρώτον, μειώνουν τους κύκλους επανεκπαίδευσης, επειδή τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε σύνολα δεδομένων αρκετά εκτεταμένα ώστε να αποτυπώνουν εξαρχής τη μεταβλητότητα του πραγματικού κόσμου. Δεύτερον, διασφαλίζουν τη συνέπεια σε όλες τις γεωγραφικές περιοχές, οι οποίες είναι κρίσιμες για τη συμμόρφωση, τη δικαιοσύνη και την παγκόσμια φήμη της επωνυμίας. Τρίτον, οι επεκτάσιμοι σχολιασμοί παρέχουν την ευελιξία στο εργατικό δυναμικό που χρειάζονται οι επιχειρήσεις, επιτρέποντας την ταχεία αύξηση της εποχικής ζήτησης, τις ρυθμιστικές προθεσμίες ή την κυκλοφορία προϊόντων μεγάλης κλίμακας.
Γιατί οι λύσεις AI της Uber
Η Uber AI Solutions προσφέρει σχολιασμούς σε μεγάλη κλίμακα, μέσω του εργατικού δυναμικού που διαθέτει, με περισσότερα από 8 εκατομμύρια εργαζόμενους σε 72 χώρες, με την υποστήριξη προηγμένων πλατφορμών όπως η uLabel και η uTask.
Με QA σε πραγματικό χρόνο, συναινετικά μοντέλα και αυτοματοποιημένες ροές εργασιών ποιότητας, η Uber διασφαλίζει ότι τα εταιρικά έργα τεχνητής νοημοσύνης υπερβαίνουν τα πρωτότυπα και εισέρχονται στην παραγωγή με σιγουριά.
Για τα στελέχη, αυτό σημαίνει ταχύτερη ανάπτυξη, μειωμένο κόστος και μοντέλα AI με σταθερή απόδοση σε πραγματικά περιβάλλοντα.
Industry solutions
Industries
Οδηγούς