ల్యాబ్ యొక్క నియంత్రిత వాతావరణంలో, AI ప్రాజెక్ట్లు తరచుగా చిన్న డేటాసెట్లపై ఆధారపడతాయి, ప్రారంభ ప్రయోగాల కోసం జాగ్రత్తగా నిర్వహించబడతాయి. ఈ మోడల్లు మంచి ఫలితాలను చూపించవచ్చు కానీ వాస్తవ ప్రపంచంలో సాధారణీకరించడంలో విఫలమవుతాయి. కారణం సులభం: పరిమిత లేదా అస్థిరమైన డేటాపై శిక్షణ ఉత్పత్తి వాతావరణాల వైవిధ్యానికి నమూనాలను సిద్ధం చేయదు. పెద్ద ఎత్తున, స్థిరంగా లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్లు లేకుండా, ఎంటర్ప్రైజెస్ నిరంతరం మోడల్లకు తిరిగి శిక్షణ ఇస్తూ, సమయం, డబ్బు మరియు నమ్మకాన్ని వినియోగిస్తాయి.

AIని స్కేలింగ్ చేయడానికి బోటిక్ డేటాసెట్లకు మించి ఎంటర్ప్రైజ్-స్కేల్ ఉల్లేఖనానికి వెళ్లాలి. కంప్యూటర్ దృష్టి కోసం, ఉత్పత్తులు, లోపాలు లేదా రహదారి పరిస్థితుల యొక్క మిలియన్ల చిత్రాలను లేబుల్ చేయడం అని దీని అర్థం. రోబోటిక్స్ లేదా AV సిస్టమ్ల కోసం, ఇందులో వేలాది గంటల ఉల్లేఖన వీడియో లేదా LiDAR ఉండవచ్చు. NLP మరియు LLM అప్లికేషన్ల కోసం, స్కేలింగ్ అంటే ప్రపంచ మార్కెట్లలోని సంస్థ కస్టమర్ల సాంస్కృతిక మరియు భాషా వైవిధ్యాన్ని ప్రతిబింబించే బహుభాషా డేటాసెట్లను రూపొందించడం. ఈ స్థాయి ఉల్లేఖనాన్ని సాధించడానికి వర్క్ఫ్లో ఆర్కెస్ట్రేషన్ ప్లాట్ఫారమ్లు, గ్లోబల్ వర్క్ఫోర్స్ సామర్థ్యం మరియు మిలియన్ల కొద్దీ ఉదాహరణలలో స్థిరమైన అవుట్పుట్ను అందించే ఆటోమేటెడ్ నాణ్యత హామీ అవసరం.

సంస్థలు స్కేలబుల్ ఉల్లేఖనలో పెట్టుబడి పెట్టినప్పుడు, అవి బహుళ ప్రయోజనాలను అన్లాక్ చేస్తాయి. మొదటిది, మొదటి నుండి వాస్తవ-ప్రపంచ వైవిధ్యాన్ని సంగ్రహించడానికి తగినంత విస్తృత డేటాసెట్లపై మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వబడినందున అవి తిరిగి శిక్షణ పొందే చక్రాలను తగ్గిస్తాయి. రెండవది, అవి భౌగోళిక ప్రాంతాలలో స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తాయి, సమ్మతి, న్యాయబద్ధత మరియు ప్రపంచ బ్రాండ్ ఖ్యాతికి కీలకం. మూడవది, కాలానుగుణ డిమాండ్, రెగ్యులేటరీ డెడ్లైన్లు లేదా పెద్ద-స్థాయి ఉత్పత్తి లాంచ్ల కోసం వేగవంతమైన ర్యాంప్-అప్లను ఎనేబుల్ చేస్తూ, స్కేలబుల్ ఉల్లేఖనం శ్రామిక శక్తి సౌలభ్యాన్ని సంస్థలకు అందిస్తుంది.