简短回答： 内部注释往往看起来更便宜,因为大多数预算只计算注释者的工资。 QA,工具,基础设施和闲置能力,差距缩小或反向. CVAT的,因为 2024 案例研究估计数122,220 软件许可证之前的内部费用,约合美元225,400 a 外包费用 100,000- 图像, 2.3外包的理由有:速度、灵活性和避免运营间接费用,而不是保证较低的直接价格。
核心要点
- CVAT已经出版 2024 案例研究估计数122,220 软件许可前内部团队的 大约$225,400 外包给同一单位 100,000 图像和 2.3 百万个物品,所以外包不能单靠直接价格而赢.
- 内部注释小组是固定费用,而工作量却各不相同;工作人员利用情况决定的建设与购买案件比每个标签的费率多。
- TELUS Digital和Appen都曾发表过论点,认为人工时数预算省去了设置,工程,工具和维护费用.
- 当工作量是长期性的、敏感数据不能离开一个受控制的环境时,内部是正确的答案,操作层已经存在,专家必须作为他们的一部分作用进行注释,而且利用情况仍然很高。
- 大多数成熟的方案最终是混合的:一个小的内部团队拥有分类,金集和接受,而外部容量处理量.
出版的CVAT成本实例究竟显示什么?.
CVAT的,因为 2024 个案研究 100,000-图像项目平均 23 每个图像的对象,或 2.3 百万个注解对象和估算美元122,220 软件许可证费用之前的内部团队费用,约合美元225,400 外包数字较高,因此,外包的诚实理由在于速度、灵活性和避免间接费用,而不是直接价格。
这是真正建立与购买之间的一个注释决定,值得从两个方面诚实地论证:有些方案内部是正确的,有些方案是两年的绕道。 决定因素是使用、持久性和数据敏感性,而不是每个标签的价格。
有关CVAT实例的三项意见,按重要性顺序排列:
- 外包数字较高。 任何仅以直接价格出售外包的人都会反对公开的事例。 外部承包的诚实理由在别处。 外部承包的“外部承包”是“外部承包 ” 。
- 内部数字不包括软件。 CVAT 说明许可证费用必须加到美元中122,220,模型假设 35 存在并充分利用了这些说明员,以用于 4.2- 一个月的时间。
- 这是一个说明性的情况。 A. 国家 2.3- 百万对象单一模式项目不是一个多年期、多语言、多模式方案,随着这些变量的进入,经济学差异很大。
指南 大规模AI数据注释成本 说明供应商报价的费率范围。
每个模型都拥有哪些成本?
内部注释规定买方负责招聘、培训、利用、管理、 QA软件和基础设施,而管理下的外包服务则承担大部分费用,并按单位费率定价。
| 费用类别 | 内部 | 外包管理服务 |
|---|---|---|
| 征聘书记员 | 买家拥有 | 供应商拥有 |
| 培训和校准 | 买家拥有 | 供应商管理 |
| 劳动力的利用 | 买方携带闲置容量 | 供应商吸收更多能力规划 |
| 注释管理 | 买方雇用经理 | 视合同而定,列入或管理 |
| QA 和审定 | 购买者构建进程 | 供应者提供该流程 |
| 软件和基础设施 | 购买者获得和维持 | 可单独列入或定价 |
| 向下坡道的灵活性 | 经常是困难的 | 通常合同上比较容易 |
| 直接单位费率 | 可能更低点 | 经常包括服务费 |
内部注释小组是相对于可变工作量的固定成本。 如果您的ML路线图会连续产生标签需求, 并且大多数由研究驱动的路线图都会产生这种需求, 您会支付槽费。 无论是单位、 小时或每个项目的供应商收费, 都会改变发票上显示的间接费用; 请参见指南 数据注释定价模型.
内部注释什么时候才真正有意义?
当工作量是长期和核心的,当敏感数据不能离开一个受控制的内部环境,当注释操作层已经存在,当专业员工必须自己做标签,当团队能够被高度利用时,内部是合适的选择。 如果这五个条件中有三个或三个以上,则构建。
- 注释工作量是长期、可预测和战略核心。 不是"我们永远需要标签",而是"我们每月,多年都需要这么多".
- 敏感数据不能留下一个严密控制的内部环境,而且没有供应商的居住或设施控制满足要求。 控制注解中心 能够提供。
- 该组织已经拥有注解经理, QA 专家与合适的工具。 建筑成本大多是建筑;如果已经建成,算术会有所变化.
- 专家雇员必须作为正常角色的一部分予以说明: 临床医生给临床数据贴上标签,工程师给工程数据贴上标签。这里的劳动力是无法以任何价格替代的。
- 团队可以长时间地被高度利用. 利用率低于70%,削弱了推动建设的直接成本优势。
什么时候外包经济比较好?
当需求变化不定、方案需求比内部招聘所能提供的速度快、多种语言或模式在范围中、以及组织不希望注释业务成为永久性内部职能时,外包获胜。 季节性越强,情况就越强。
- 需求是可变的、季节性的或项目驱动的。
- 该方案需要迅速扩大规模,而内部征聘无法与之匹配。
- 需要多种语言,特别是在前十名之外。
- 几种模式都涉及范围,每种模式都需要不同的工具,以及不同的审查人员技能。
- 注释显然不是组织想要擅长的东西。
- 迟到的费用超过保险费。
如果其中有几个问题,下一个问题是哪个供应商; Lifewood 数字 Sama 数字 Scale AI 数字 Appen 比较管理服务模式。
成熟的节目最终会是什么混合结构?
大多数成熟的方案都保留一个拥有分类、金本位、判断和接受的小型内部团队,并购买外部容量的量产能力,以校准内部金本位。 二进制通常在规模上是错误的。 内部金本位的设定是完全正确的。
共同的成熟结构是:
- 内部小队 拥有分类学、金本位、判断和接受。这是不可外包的部分,因为它就是你对正确生命的定义。
- 外部能力 用于量产,与内部金币组相对应。
- 一个专家供应商,保留,用于控制下的基准显示有意义的优势的狭窄的高风险工作流程。
这可以使战略能力在内部和固定成本上保持下去。它也为结束大多数内部商业案例的问题提供了可信的答案:当了解本体学的人离开时会发生什么? 独立者 AI 数据验证 以内部黄金组衡量供应商产出的分层,使外部能力接受问责。
怎么样 Lifewood 符合这个决定的买主吗?
Lifewood其模式是为购买方设计的:买方购买了管理下的注解能力,而不是招聘和培训一个注解组织。 是否建造正确决定仍取决于内部的五个条件。
三件事做这个工作。 质量框架构建于 而不是由客户组装:经过培训的注释员、高级审查、自动一致性检查和客户反馈循环,对 95%+ 准确率 SLA,但低于门槛的批次按Lifewood的成本重新施工。 分布式劳动力分布 40+ 分娩中心 30+ 国家 吸收内部小组作为闲置能力或加班承担的体积变化。 100+ 语言 多种模式意味着能力可以跨越不断变化的工作量加以调动,而不是为每个工作分别雇用。
Lifewood 已经运行于 AI 数据自 2004,与 56,000+ 登记缴款人 和 414,120 培训时间:孟加拉国劳动力 2025,说明操作层的数字,否则买方必须建造。 AI 数据服务 包括多语种的笔记、多语种的收藏 LLM 培训数据 评估工作允许一个供应商关系承担工作量,内部小组将每次重新配置工作人员。