ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, AI ಯೋಜನೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಣ್ಣ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಭರವಸೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಕಾರಣ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಸೀಮಿತ ಅಥವಾ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಡೇಟಾದ ತರಬೇತಿಯು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಗಳು, ಸೇವಿಸುವ ಸಮಯ, ಹಣ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ AI ಗೆ ಬೋಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಉದ್ಯಮ-ಪ್ರಮಾಣದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಚಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗೆ, ಇದು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ರಸ್ತೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ AV ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಇದು ಸಾವಿರಾರು ಗಂಟೆಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ LiDAR ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. NLP ಮತ್ತು LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಯಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಬಹುಭಾಷಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಈ ಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು, ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದ್ಯಮಗಳು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅವು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಅವರು ಮರು-ತರಬೇತಿ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಏಕೆಂದರೆ, ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಅವು ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಅನುಸರಣೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಬ್ರಾಂಡ್ ಖ್ಯಾತಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ನಮ್ಯತೆ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾಲೋಚಿತ ಬೇಡಿಕೆ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಗಡುವನ್ನು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪನ್ನ ಉಡಾವಣೆಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ರಾಂಪ್-ಅಪ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.