একটি ল্যাবের নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে, AI প্রোজেক্টগুলি প্রায়শই ছোট ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে, প্রাথমিক পরীক্ষার জন্য সাবধানে কিউরেট করা হয়। এই মডেলগুলি আশাব্যঞ্জক ফলাফল দেখাতে পারে কিন্তু বাস্তব জগতে সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়। কারণটি সহজ: সীমিত বা অসঙ্গতিপূর্ণ ডেটার প্রশিক্ষণ উৎপাদন পরিবেশের পরিবর্তনশীলতার জন্য মডেল প্রস্তুত করতে পারে না। বড় আকারের, ধারাবাহিকভাবে লেবেলযুক্ত ডেটাসেট ছাড়া, এন্টারপ্রাইজগুলি নিজেদেরকে ক্রমাগত মডেলদের পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে, সময়, অর্থ এবং বিশ্বাসের অপচয় করে।

AI স্কেলিং করার জন্য বুটিক ডেটাসেটের বাইরে এন্টারপ্রাইজ-স্কেল অ্যানোটেশনে যেতে হবে। কম্পিউটার ভিশনের জন্য, এর অর্থ পণ্য, ত্রুটি বা রাস্তার অবস্থার লক্ষ লক্ষ ছবি লেবেল করা হতে পারে। রোবোটিক্স বা AV সিস্টেমের জন্য, এতে হাজার হাজার ঘণ্টার অ্যানোটেট ভিডিও বা LiDAR থাকতে পারে। NLP এবং LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, স্কেলিং মানে বহুভাষিক ডেটাসেট তৈরি করা যা বিশ্বব্যাপী বাজার জুড়ে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের সাংস্কৃতিক এবং ভাষাগত বৈচিত্র্যকে প্রতিফলিত করে। এই লেভেলের অ্যানোটেশন অর্জনের জন্য ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্ম, বিশ্বব্যাপী কর্মীদের সক্ষমতা এবং স্বয়ংক্রিয় মানের নিশ্চয়তা প্রয়োজন যা লক্ষ লক্ষ উদাহরণ জুড়ে ধারাবাহিক আউটপুট নিশ্চিত করে।

এন্টারপ্রাইজগুলি স্কেলেবল অ্যানোটেশনে বিনিয়োগ করলে, তারা একাধিক সুবিধা আনলক করে। প্রথমত, তারা পুনরায় প্রশিক্ষণের চক্র হ্রাস করে কারণ মডেলগুলিকে শুরু থেকেই বাস্তব-বিশ্বের পরিবর্তনশীলতা ক্যাপচার করার জন্য যথেষ্ট বিস্তৃত ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। দ্বিতীয়ত, এগুলি ভৌগলিক অঞ্চল জুড়ে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে, যা কমপ্লায়েন্স, ন্যায্যতা এবং বিশ্বব্যাপী ব্র্যান্ডের সুনামের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তৃতীয়ত, স্কেলেবল অ্যানোটেশন এন্টারপ্রাইজের প্রয়োজনীয় কর্মীবাহিনীকে নমনীয়তা প্রদান করে, যা মৌসুমী চাহিদা, নিয়ন্ত্রক সময়সীমা বা বড় আকারের পণ্য লঞ্চের জন্য দ্রুত র্যাম্প-আপ সক্ষম করে।