簡介
在研究實驗室建立 AI 概念驗證, 而將該模型部署到企業生產環境中又是另一回事。許多機構在早期的 AI 成功與大規模 生產成果之間都面臨著差距。兩者之間的差異通常在於大量資料註釋。如果沒有穩健的註解流程, 企業就有可能掉入「概念驗證」的境地, 即有希望的產品原型永遠無法用於商業部署。
概念驗證碼的陷井
在實驗室受控的環境中, 人工智能項目通常需要為初步試驗精心挑選的小型數據集。這些模型或可顯示可觀的結果, 但無法在現實世界中推廣。原因很簡單:根 據有限或不一致的數據進行訓練, 無法為生產環境的多變性準備模型。如果沒有大規模且標籤一致的數據集, 企業就會發現自己需要不斷地重新訓練模型, 既浪費時間、金錢也浪費信任。
擴展需要在卷中添加註解
擴展 AI 需要超越精品數據集, 擴展到企業規模的註釋。對於計算機視覺而言, 這可能意味著要標記數百萬張包含產品、缺陷或道路狀況的圖像。對於機械人或視音頻系統而言, 工作流程可能會涉及數千小時的註釋影片或 LiDAR。就 NLP 和 LLM 申請而言, 擴展功能意味著建立多語言數據集, 以反映全球市場企業客戶的文化和語言差異。要達到這個級別的註解, 需要工作流程編排平台、全球勞動力, 以及自動化質素保證系統, 以確保數百萬個樣本的輸出結果一致。
可擴展註解的企業優勢
企業投資於可擴展的註解, 可獲多項好處。首先, 它們縮短了再訓練週期, 因為模型是根據廣泛的數據集訓練的, 從一開始就捕捉現實世界的變化。其次, 確保不同地區的一致, 有助維持合規、公平和全球品牌聲譽。第三, 系統會因應季節性需求、監管期限或大規模產品推出需求而迅速增加擴充功能, 並提供可擴充的註解功能, 從而為員工提供所需的彈性。
為何選擇 Uber 人工智能解決方案
Uber AI 方案由超過 800 萬名工作人員組成, 並在 uLabel 及 u Task 等先進平台提供支援, 並為大量工作人員提供大規模註解服務。
Uber 提供即時質素保障、一致意見建模和自動化質素工作流程, 確保企業 AI 項目從建立原型開始, 滿懷信心地投入生產。
對行政人員來說, 這意味著更快的部署速度、更低的成本, 以及在現實環境中表現一致的 AI 模型。
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