Od raziskovalnih laboratorijev do sejnih dvoran: Kako podatkovne opombe spreminjajo umetno inteligenco iz prototipa v izdelavo
Uvod
Ena stvar je zgraditi dokazilo o konceptu umetne inteligence v raziskovalnem laboratoriju, druga pa je ta model uvesti v podjetniško produkcijo. Številne organizacije se soočajo z vrzeljo med zgodnjim uspehom umetne inteligence in rezultati v proizvodnem merilu. Razlika je pogosto v zapisu podatkov pri obsegu. Brez zanesljivih cevovodov za opombe lahko podjetja tvegajo, da se bodo znašla v tako imenovani »pasti POC«, kjer obetavni prototipi nikoli ne dosežejo komercialne uvedbe.
Past POC
V nadzorovanem okolju laboratorija se projekti umetne inteligence pogosto zanašajo na majhne podatkovne nize, ki so skrbno kurirani za začetne eksperimente. Ti modeli lahko kažejo obetavne rezultate, vendar jih v resničnem svetu ne posplošijo. Razlog je preprost: usposabljanje na podlagi omejenih ali nedoslednih podatkov ne more pripraviti modelov za spremenljivost proizvodnih okolij. Brez obsežnih in dosledno označenih podatkovnih nizov se podjetja znajdejo v nenehnem preusposabljanju modelov, kar jim jemlje čas, denar in zaupanje.
Primanjkljaj zahteva opombo pri obsegu
Razširitev umetne inteligence zahteva preseganje butičnih podatkovnih naborov k anotaciji v podjetju. Za računalniški vid to lahko pomeni označevanje na milijone slik izdelkov, napak ali cestnih razmer. Pri robotiki ali AV sistemih lahko vključuje na tisoče ur videa z opombami ali LiDAR. Za aplikacije NLP in LLM povečevanje pomeni izgradnjo večjezičnih podatkovnih nizov, ki odražajo kulturno in jezikovno raznolikost poslovnih strank na globalnih trgih. Za doseganje te ravni beleženja so potrebne platforme za usklajevanje delovnega toka, globalne zmogljivosti delovne sile in samodejno zagotavljanje kakovosti, ki zagotavlja skladen rezultat v več milijonih primerov.
Prednosti razširljivih opomb za podjetje
Ko podjetja vlagajo v razširljivo obveščanje, s tem pridobijo več prednosti. Prvič, skrajšajo cikle preusposabljanja, ker so modeli usposobljeni za dovolj široke podatkovne nize, da že na začetku zajamejo variabilnost v resničnem svetu. Drugič, zagotavljajo doslednost na vseh območjih, kar je ključnega pomena za skladnost, pravičnost in globalni ugled blagovne znamke. Tretjič, razširljivo obveščanje zagotavlja prilagodljivost delovne sile, ki jo potrebujejo podjetja, kar omogoča hitro povečanje ob upoštevanju sezonskega povpraševanja, regulativnih rokov ali obsežnih predstavitev produktov.
Zakaj Uberjeve rešitve umetne inteligence
Uberjeve rešitve za umetno inteligenco zagotavljajo komentarje v velikem obsegu preko svoje delovne sile z več kot 8 milijoni prejemnikov izplačil v 72 državah, podprto z naprednimi platformami, kot sta uLabel in uTask.
S zagotavljanjem kakovosti v realnem času, modeliranjem s soglasjem in avtomatiziranimi poteki kakovosti dela Uber zagotavlja, da projekti umetne inteligence v podjetju presegajo ustvarjanje prototipov in se začnejo samozavestno uporabljati v proizvodnji.
Za vodstvene delavce to pomeni hitrejšo uvedbo, nižje stroške in modele umetne inteligence, ki dosledno delujejo v resničnih okoljih.
Rešitve za industrijo
Industrije
Vodniki