简介
在研究实验室中构建人工智能概念验证是一回事, 将模型部署到企业生产中是另一回事。许多组织都面临着人工智能的早期 成功与量产规模结果之间的差距。差异通常在于批量数据注释。如果没有强大的标注流程, 企业就有可能掉入所谓的“POC 陷阱”, 即有希望的原型永远无法投入商业部署。
确认操作中心 (POC) 圈套
在实验室的受控环境中, 人工智能项目通常依赖于精心挑选的小型数据集, 以用于初始实验。这些模型可能会显示出良好的结果, 但无法推广到现实世界。原因很简单: 使用有限或不一致数据进行训练无法为生产环境的多变性建立模型。如果没有大规模的统一标注数据集, 企业就会发现自己需要不断地对模型进行再训练, 从而耗费时间和金钱, 并失去信任。
扩展需要在音量上进行注释
要扩大人工智能的应用范围, 不仅仅需要处理小型数据集, 还需要投入企业规模的标注。对于计算机视觉来说, 这可能意味着要给数百万张图片贴上标签, 说明产品、缺陷或道路状况。对于机器人或自动驾驶车辆系统, 可能涉及数千小时的带注释视频或 LiDAR。对于 NLP 和 LLM 应用, 扩展意味着构建多语言数据集, 以反映全球市场企业客户的文化和语言多样性。要获得这种级别的注释, 需要工作流程编排平台、全球劳动力能力和自动化的质量保证功能, 以确保数百万个示例中的结果保持一致。
可扩展注释为企业带来的好处
企业投资可扩展的注释功能可以带来多种好处。首先, 缩短了再训练周期, 因为模型基于足够广泛的数据集进行训练, 可以从一开始就捕捉真实的变化。其次, 它们可确保各个地区的一致性, 这对于合规、公平和全球品牌声誉至关重要。第三, 可扩展的标注功能为企业提供了所需的劳动力灵活性, 能够根据季节性需求、监管截止日期或大规模产品发布快速增加产能。
为何选择优步人工智能解决方案
优步人工智能解决方案通过其在 72 个国家/地区由超过 800 万名零工工作者组成的大规模标注服务, 并以 uLable 和 uTask 等先进平台为后盾。
借助实时质量检查、共识建模和自动化质量工作流程, 优步确保企业人工智能项目可以放心地从原型过渡到投入生产。
对于高管来说, 这意味着更快的部署、更低的成本, 以及人工智能模型可以在真实环境中稳定运行。
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