لیب کے کنٹرول ماحول میں، AI پروجیکٹس اکثر چھوٹے ڈیٹا سیٹس پر انحصار کرتے ہیں، ابتدائی تجربے کے لیے احتیاط سے کیوریٹ کیے جاتے ہیں ۔ یہ ماڈلز امید افزا نتائج دکھا سکتے ہیں لیکن اصل دنیا میں عام کرنے میں ناکام رہتے ہیں ۔ وجہ آسان ہے: محدود یا متضاد ڈیٹا پر تربیت پیداواری ماحول کی تغیر پذیری کے لیے ماڈلز تیار نہیں کر سکتی ۔ بڑے پیمانے پر، مستقل طور پر لیبل لگائے گئے ڈیٹا سیٹس کے بغیر، انٹرپرائزز خود کو مستقل طور پر ماڈلز کی دوبارہ تربیت کرتے ہوئے، وقت، پیسے اور اعتماد کا ضیاع کرتے ہیں۔

AI کو اسکیل کرنے کے لیے بوتیک ڈیٹا سیٹس سے آگے انٹرپرائز پیمانے پر تشریح میں جانے کی ضرورت ہوتی ہے ۔ کمپیوٹر ویژن کے لیے، اس کا مطلب مصنوعات کی لاکھوں تصاویر، نقائص، یا سڑک کے حالات پر لیبل لگانا ہو سکتا ہے ۔ روبوٹکس یا اے وی سسٹم کے لیے، اس میں ہزاروں گھنٹے کی تشریح شدہ ویڈیو یا LiDAR شامل ہو سکتی ہے ۔ NLP اور LLM ایپلیکیشنز کے لیے، اسکیلنگ کا مطلب ہے کثیر لسانی ڈیٹا سیٹس بنانا جو عالمی مارکیٹس میں انٹرپرائز کسٹمرز کے ثقافتی اور لسانی تنوع کی عکاسی کرتے ہیں۔ تشریح کی اس سطح کو حاصل کرنے کے لیے ورک فلو آرکیسٹریشن پلیٹ فارمز، عالمی افرادی قوت کی صلاحیت اور خودکار کوالٹی اشورینس کی ضرورت ہوتی ہے جو لاکھوں مثالوں میں مستقل آؤٹ پٹ کو یقینی بناتی ہے۔

جب انٹرپرائزز قابل توسیع تشریح میں سرمایہ کاری کرتے ہیں تو وہ متعدد فوائد ان لاک کرتے ہیں۔ سب سے پہلے، وہ دوبارہ تربیت کے دوروں کو کم کرتے ہیں کیونکہ ماڈلز کو شروع سے ہی حقیقی دنیا کے تغیرات کیپچر کرنے کے لیے کافی وسیع ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی جاتی ہے۔ دوسرا، وہ جغرافیوں میں مستقل مزاجی کو یقینی بناتے ہیں، جو تعمیل، انصاف پسندی اور عالمی برانڈ کی ساکھ کے لیے اہم ہے۔ تیسرا، توسیع پذیر تشریح انٹرپرائزز کو درکار افرادی قوت کی لچک فراہم کرتی ہے جو موسمی ڈیمانڈ، ریگولیٹری ڈیڈ لائنز یا بڑے پیمانے پر پروڈکٹ لانچز کے لیے تیز رفتار ریمپ اپس کو فعال کرتی ہے۔