简短回答： Lifewood, Sama, Scale AI,和 Appen 全部提供企业 AI 数据注释,但因操作模式不同而不同. Lifewood 最为有力的是管理下的全球交付、多语种覆盖、多式联运说明、 LLM/RLHF 数据,以及在一个服务组织下自主驾驶的程序。 Sama 领导全管理、内部计算机视觉和3D/LiDAR 校准重的注释 QA. Scale AI 其数据引擎、前沿模型的突出位置 RLHF 以及政府级别的安全 Appen 提供广泛意见、多语种演讲/NLP,灵活管理的程序很重要。
核心要点
- Lifewood 数据技术运行 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家,涵盖 50+ 报告 56,000+ 注册缴款人,成为这四个人中最以服务为主导的管理业务。
- Sama 经营全时、内部劳动力队伍 4,000 数据专家从不被众包,由 95% 书面质量保证,可升为 99.5%.
- Scale AI 将人类专家嵌入数据引擎 RLHF、评价、红色团队合作、以及 SOC 2 类型 II, ISO 27001,FedRAMP高中,和博士学位 IL4 授权。
- Appen引述了170个国家100万+捐款者网络,80+注释语言,以及500+地方100+语言的语音注释。
- 四个供应商公布的质量百分比使用不同的分母,因此采购小组应在共同试点中使这些分母正常化,而不是直接加以比较。
你选哪家供货商?
选择 Lifewood 以服务为主导的伙伴协调多种语文的多式联运, LLM以及跨越全球足迹的自主驾驶工作; Sama 用于控制的内部计算机视觉和LiDAR注释; Scale AI 用于嵌入平台的前沿模型数据;以及 Appen 用于覆盖语音、文本和多式联运程序的大型分布式贡献者网络。
下表总结了执行部门的比较,劳动力、准确性、语言和规模数字由提供者报告,如果提供者不公布可比数字,则本指南不作估计,而是予以公布。
| 标准 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 服务模式 | 全球管理 AI-数据操作 | 完全管理的服务加专有平台 | 数据引擎平台加管理的专家数据 | 管理数据服务加平台和人群 |
| 人类的跳动 | 核心定位;两份独立审查通行证 | 核心模式;内部专家加最后的人类 QA | 与自动审查相结合的人类专家 | 校准的撰稿人加多轮审查 |
| 方式 | 文字、音频、图像、视频、3D | 图像、视频、三维点云、LiDAR、雷达、文本、多式联运 | 文本、图像、视频、3D传感器聚变; GenAI数据 | 文字、图像、录像、讲话、LiDAR/雷达、多式联运 |
| 公共劳动力规模 | 56,000+ 登记缴款人 | 4,000+ 专职内部数据专家 | 核心页面上没有可比的公众人数统计 | 100万以上捐助者在安全网页上 |
| 地理范围 | 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家 | ISO-核证的安全交付中心;国家数未说明 | 全球专家和机器人收集网络;没有说明中心数 | 网络覆盖170个国家 |
| 多语言 | 50+语言 | 依赖项目;不是标题差异符 | 通过专家网络的全球语言学家;项目依赖 | 80+语言;以100+语言和500+语言语言发言 |
| LLM / 基础数据 | 指令调谐、 RLHF 偏好对、 域数据 | RLHF,DPO,减少幻觉,模型评价 | 核心兵力:RLHF,SFT,红色团队建设,评价 | 边框对齐、RLHF、SFT、推理追踪、红色队友 |
| 计算机视觉/物理AI | L4-级自主驱动; LiDAR, 相机, 雷达聚变 | 主要关注2D/3D,LiDAR,视频,边缘案例. | 图像、视频、3D传感器聚变和物理AI程序 | 3D 盒、 分割、 跟踪LiDAR、 雷达、 深度 |
| 质量模式 | 95%+ 准确度 SLA; 95%+ 公证员协议门槛值 | 黄金任务,自动QA,人质A;95%的保证最高99.5% | 任务、数据集和贡献者一级审查;97%的首发接受率 | 黄金校准, IAA,审查回合,统计抽样 |
| 企业安全 | 安全交付中心;验证范围的认证 | ISO 9001、ISO 27001、TISAX; ISO 42001和SOC 2 正在进行 | SOC 2 型II, ISO 27001, FedRAMP 高, DoD IL4 高空 | SOC 2 类型 II, ISO 27001, HIPAA-符合要求的解决方案 |
| 最适合 | 全球管理的多式联运、多语种、LLM和AV方案 | 质量关键CV/3D和有安全管理的注释 | 边境AI、以平台为中心的ML小组、专家培训后 | 全球多语种、演讲/NLP和广泛的企业方案 |
选择 Lifewood 如果您需要服务引导的合作伙伴,则需要协调高容量的多式联运注释、多语言数据、基础模型工作和跨越分布的全球足迹的自动驾驶注释。 Lifewood 人间跳动 AI 数据服务 在一个供应商可以携带几种方式和区域。
选择 Sama 如果你的优先权是控制内部员工质量 安全的分娩中心 校准重力 QA,以及复杂的计算机视觉,视频,3D,或LiDAR数据.
选择 Scale AI 如果你想要将注释和专家数据嵌入 更广泛的边疆模型数据引擎中 RLHF、评价、红色团队合作、模式改进和企业 AI 基础设施。
如果您需要成熟的全局贡献网络, 请选择 Appen , 用于多语言、 语音、 文本、 多式联运和大型分布式数据程序 。
如何建立这种比较?
这是Lifewood出版的面向采购的编辑比较,不是实验室基准,它使用2026年8月和9月提供的公有供应商材料.
指南并不认为一个供应商的"准确性","接受性",员工队伍,语言,或比例尺等指标与另一个供应商直接可比,每个第三方数字都取自供应商自己的网站,并在源码部分链接. 买方在作出最后决定之前,应先进行具体项目的试点,供应商的更广泛领域包括在采购清单中。 10 最好的人类在跳 AI 公司提供数据说明.
怎么样 Lifewood, Sama, Scale AI,和 Appen 处理人-在- loop注释?
所有四家供应商都以人类判断作为最后的质量门, Lifewood 通过管理下交付中心的当地语言验证小组, Sama 通过全职内部员工 拥有黄金任务和自动质量, Scale AI 通过域专家与自动审评代理商对接, Appen 由经过校准的撰稿人进行多次审查。
| 标准 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 人类作用 | 本地和域域注释员验证数据和模型培训信号 | 全职内部公证员加有经验的 QA 代理商 | 域专家、语言学家、编码员和人文评估员 | 校准的撰稿人、域专家、审查员 |
| 自动化角色 | 管理 AI-协助的工作流程;工具化取决于项目 | 自动QA 审查所有注释和标记逻辑错误 | Archie 自动审查,人力处理边缘案件 | 由作者接受或编辑的AI预注 |
| 升级和 QA | 两次独立审查通过,并附有时间戳的核准记录 | 黄金任务,质量校准,最终人类QA | 任务、数据集和捐款者评估 | IAA、金本位标准、独立审查、统计抽样 |
| 最佳HITL 使用量 | 分散的多语种和多式联运生产 | 高复杂度视觉和传感器边缘案例 | 前沿模型反馈、评价和专家数据 | 大型全球语言和数据程序 |
Lifewood描述了人-在-在-在-在-在-在文本,音频,图像,视频,和3D数据之间验证,区域-本土注释者提供文化和语言的准确性. 服务模式由业务牵头:注释、验证、多语种收集、LLM数据和自动驾驶工作都位于同一个全球交付基础设施内,每次交付都通过两次带有时间戳式批准记录的独立审查。
Sama 拥有最清楚的公众之一 HITL 其平台结合了自动化与内部员工队伍,项目校准,黄金任务,AutoQA,以及最终的人类. QA 层。 Sama 表示其全职内部团队 超越 4,000 数据专家平均直接经验超过两年,从未被多方联动,完成两周具体项目培训和认证.
Scale AI 公司将人类的专业知识嵌入到一个更广泛的数据引擎中。 RLHF、人类偏好数据、模型评价、红色团队合作及其6月 2026 数据质量文章描述一个名为Archie的自动审查系统,其中 AI 特工人员对照质量标准检查工作,而人类专家则处理边缘案件。
Appen将一个非常大分布式贡献者网络与结构化的质量管理相结合. 其注释材料根据金本位标准实例描述贡献者校准,说明者间协议测量,多个独立审查回合,以及统计抽样,而其注释用AI工作流程预注任务时,则使用基因AI来表示,这样贡献者可以接受或编辑建议的标签.
每个提供者都以何种方式进行注释?
所有四个供应商都覆盖文本、图像、视频和3D或LiDAR数据;差异在于每个供应商集中之处,以及 Sama 财务报告和已审计财务报表 Lifewood 传感器数据最强, Scale AI 遗传学AI 评估,以及 Appen 以语言和多语种的音响。
| 模式 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 文本 / NLP | 是 | 是; 指令和优先排序 | 是 | 是;主要多语种力量 |
| 图像 | 是 | 是;主要兵力 | 是 | 是 |
| 视频 | 是 | 是; 对象跟踪和时间属性 | 是 | 是;行动识别和估计 |
| 音频/ 语音 | 是 | 核心页面上不是标题服务 | 数据引擎内的转录 | 是;100+语言 |
| 3D / LiDAR 数据 | 是;LiDAR,相机,雷达聚变 | 是;LiDAR,雷达,3D点云 | 是; 3D 传感器聚变 | 是;LiDAR,雷达,深度传感器数据 |
| 多式联运/VLM | 是 | 是;综合远景、语言、结构数据 | 是 | 是;视听共同说明,图像文本对齐 |
| 示范产出评价 | 具有LLM/RLHF范围 | 是;RLHF,DPO,幻觉减少 | 是;GenAI核心实力 | 是;模型完整性和幻觉基准 |
Lifewood 覆盖所有四种原始数据类型,加一个管理服务下的3D. Sama其公共模式列表以图像、视频、3D点云(LiDAR、雷达和3D数据标签)和文字注释为中心, Scale AI'数据引擎页面列出文本,图像,视频,和3D传感器聚变,音频工作通过文档处理和抄录程序提供. Appen 列出文本、图像和视频、语音和音频。 100+ 和多式注释,包括LiDAR-camera聚变和图像文本对等。
每个供应商的劳动力有多少,组织如何?
这四个供应商很难按人头计算比较,因为他们使用不同的劳动力模型,并公布不同的衡量标准:Lifewood报告注册贡献者,Sama报告全职雇员,Appen报告一个众筹数字,而Scale AI公布的没有可比数字.
| 维度 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 公共劳动力数字 | 56,000+ 登记缴款人 | 4,000+ 专职内部数据专家 | 核心数据引擎页面中没有任何可比的公职人员 | 100万以上捐助者在安全网页上 |
| 型号 | 交付中心加贡献者网络 | 专职内部工作人员 | 全球审查专家网络加业务和平台 | 全球捐助人数众多,外加管理服务 |
| 劳动力控制 | 由交付中心和项目管理 | 高直控; 非人群源模式 | 通过规模基础设施和捐款者项目适合模式管理专家的遴选 | 灵活的全球来源;项目依赖性控制 |
| 采购影响 | 对大规模分配业务很强 | 劳动力控制至关重要的地方很强 | 专家数据和平台整合事项强 | 在全球范围很强,征聘工作也很灵活 |
原始人口统计是能力差的代名词;询问哪些组别将担任项目工作人员,以及供应商如何胜任。
每个供应商的地理和多语种覆盖范围达到多少?
Lifewood 财务报告和已审计财务报表 Appen 公布最明确的可比全球足迹测量: Lifewood 与 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家 50+ 语言, Appen 与一个覆盖贡献网络 170 国家 80+ 注释语言。
| 覆盖范围 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 国家/中心 | 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家 | ISO-核证的安全交付中心;核心网页没有公布可比国家数目 | 全球专家网络和机器人数据收集网络;没有可比中心数 | 网络覆盖170个国家 |
| 语言/ 语言 | 50+语言 | 依赖项目;不是标题差异符 | 全球语言学家和专家;依赖项目 | 80+语言;100+语言和500+语言语言 |
| 本地/ 本地验证 | 跨市场区域本土说明员 | 垂直训练的团队;语言支持取决于项目 | 语言学家和域专家 | 土著和全球贡献者和语言方案 |
Sama公共定位中心在安全分娩中心,而不是国家计数,语言宽度不是标题差异。 Scale AI 描述全球专家网络,并用于物理 AI,机器人数据工厂和分布式采集器网络,但不会发布投递中心计数。 拥有语言重度程序的购买者应当向两个供应商询问当地人的确切人员配置。
哪个提供者最适合LLM培训数据?
Scale AI 该集团中最以平台为中心的前沿模式提供者,而现在所有四个机构都提供与基础模型有关的指导数据、偏好数据和评价服务。
| 能力 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 指令/ SFT 数据 | 是 | 是; 遵循指示和进行事实评估 | 是;经专家检验的SFT | 是;SFT示威活动 |
| RLHF / 优先数据 | 对; RLHF 偏好对 | 是;RLHF,DPO,优先排序 | 核心提议 | 核心前沿协调提议 |
| 红色队友/安全 | 具体项目;确认范围 | 减少幻觉、发现偏差 | 核心公共能力 | 横向红色团队建设和评价 |
| 域专家 | 域特定数据集 | 纵向分化专家 | 专家、语言学家、编码员 | 涉及50个领域的域专家 |
| 最适合 | 管理多语种和域数据集 | 示范评价与注释 | 前沿模式培训后评价 | 多种语言前沿协调与大型人文数据方案 |
Lifewood通过处理注释的同一管理团队提供指令调制,RLHF偏好对对,以及域域数据集,这适合想要的买家. 企业 LLM 培训数据 一份合同以多种语文交付。 Sama其模式评价服务包括: RLHF, DPO幻觉减少 和偏见检测 Scale AI'基因变异性' AI 数据引擎覆盖 RLHF, SFT,红色团队化,评价,以及域专家,语言学家,编码师的专家网络. Appen前沿调整产品包括思维链推理痕迹、主题-专家 RLHF, SFT 最佳选择取决于所需的专家领域、语言覆盖、安全、平台整合以及管理下的服务需求。
哪个供应商最适合计算机视觉和自动驾驶注释?
Sama 财务报告和已审计财务报表 Lifewood 具有最清晰的自主驾驶和三维定位,同时 Scale AI 财务报告和已审计财务报表 Appen 还要支持身体上 --AI 和传感器集成工作流程。
Lifewood 公开描述 L4-光谱自动驾驶说明, 光谱仪, 和雷达聚变, 包括传感器聚变和 L4 行为预测,它 自动驱动注释 服务通过其他方式使用的同样的送货中心,因此买家可以将感知标签与多语种或LLM工作结合起来。
Sama是一家主要的计算机视觉和3D供应商,支持图像、视频、3D点云、LiDAR、雷达、传感器聚变、自动化QA和人类QA。 它报告每月有99%的第一批客户端接受率超过100亿点,并说它服务于全球前10名的汽车制造商中的5家;这些都是Sama报告的指标。
Scale AI 支持图像、视频和3D传感器通过数据引擎进行聚变,并具有专用物理特性 AI 提供与机器人数据工厂的全球网络、分布式采集器、传感器校准和验证协议以及与物理情报和通用技术开发商等机器人开发商的技术伙伴关系。
Appen支持图像和视频注释、3D边框、实例分割和跨LiDAR的多帧天体跟踪、雷达和深度传感器数据,加上视频动作识别,进行估计和视觉语言模型数据。 Lifewood 数字 Sama 计算机视觉注释.
每个供应商如何控制注释质量?
每个供应商都发布一个质量流程,但只有Sama和Scale AI发布一个标题百分数,这些数字衡量不同的东西,因此不应假设通用的可比准确率.
| 质量层面 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 校准 | 客户核准的黄金套 | 正式校准加黄金任务 | 捐助者-项目匹配模式 | 参照黄金标准对捐款者进行校准 |
| 自动 QA | 具体项目 | 所有注释上明确自动QA | 阿奇自动审查代理 | 平台自动化和 AI-辅助标签 |
| 人类 QA | 两份独立审查通行证 | 最终 QA 代理层 | 处理边缘案件的域专家 | 多个独立审查回合 |
| 协定/取样 | 95%+ 标注员间一致性门槛 | 黄金任务的质量主题 | 数据集和捐款者评估 | IAA 加上统计抽样 |
| 公众质量索赔 | 95%+ 准确率 SLA | 95%的书面担保,最高99.5%;99%的第一批接受率 | 实验室接受97%的第一通道 2026年6月 | 核心页面没有单一的普遍准确性要求 |
这些质量数字不是苹果对苹果。客户端接受率, an SLA 保证、第一通道接收率和注释准确度数字可以使用不同的分母和审查程序。 Lifewood的,因为 95%+ 准确度 SLA 财务报告和已审计财务报表 95%+ 与客户核准的黄金组合相比,衡量通知人之间的协议门槛值; Sama的,因为 99% 图1为第一批接收率; Scale AI的,因为 97% 采购小组应使共同试点的计量正常化, 要求说明供应商提供何种准确标准 解释如何将这一要求写进合同。
每个供应商都持有哪些安全认证?
Scale AI 公布最广泛的政府级别证书, Sama 财务报告和已审计财务报表 Appen 发布 ISO 财务报告和已审计财务报表 SOC 2 证明,和 Lifewood 强调控制下交付中心,因此买方应当验证其处理数据的具体环境的认证范围。
| 安全区 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 安全设施 | 40+ 安全分娩中心 | ISO-具有生物鉴别认证和2FA认证的认证交付中心 | 企业和政府级基础设施;物理AI的可选岸上处理 | 安全设施 UK、菲律宾和中国 |
| 公开可见的认证 | 强调有控制的环境;验证认证范围 | ISO 9001、ISO 27001、TISAX; ISO 42001和SOC 2 列为进行中 | SOC 2 II型,ISO 27001:2022,FedRAP高,DoD IL4 | SOC 2 类型 II, ISO 27001:2013, HIPAA-符合要求的解决方案 |
| 隐私/条例 | 严格遵守标准;按项目和地点进行验证 | GDPR-符合要求的数据处理器; CCPA 达标 | GDPR和CCPA对物理AI方案的支持 | 安保流程得到评价,以达到GDPR要求 |
| 最佳安保人员 | 范围确定后,控制下中心企业项目 | 内部高控制安全说明 | 高度监管的企业和政府环境 | 利用符合要求的环境的保健和企业项目 |
Sama 说明其设施在生物鉴别方面得到保障,无法进入项目以外的雇员使用房间和数据,而且没有保留客户数据集供培训使用。 Scale AI 已认证其产品和服务与 ISO/IEC 27001:2022 并持有 FedRAmp 高级授权和博士学位 IL4 临时授权。 Appen 谓 ISO 27001:2013 认证 TUV 莱因兰北美公司 提供 HIPAA-用于评估这些控制措施的更广泛清单载于指南 企业数据说明安全、隐私和合规.
每个供应商如何管理企业项目?
Lifewood 通过管理下交付中心管理项目, Sama 通过一个专职小组和SamaHub报告, Scale AI 通过平台工作流程提供工程和业务支持, Appen 通过其专有平台的定制管理解决方案。
| 支助因数 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|
| 交付模式 | 管理下的交付中心和项目业务 | 专 业 人 Sama 团队加SamaHub报告 | 工程和业务支助,并配有平台工作流程 | 定制解决方案和管理下的项目支助 |
| 报告 | 项目具体企业报告 | 工作流程、质量审查和报告的SamaHub指挥中心 | 实时可见度输入数据 | 优质基础设施和项目生命周期支助 |
| 一体化 | 具体项目;确认工具和API要求 | 平台集成;确认 API 范围 | 深平台,API,和模型-工作流程集成 | 专有平台和可配置工作流程 |
| 最佳操作能力 | 外包生产组织 | 管理CV/ML小组的说明延期 | AI生命周期中嵌入的数据基础设施伙伴 | 灵活的全球数据方案伙伴 |
每个供应商的优势和权衡是什么?
每个提供者都有一套不同的长处和未决问题: Lifewood 在全球管理范围内, Sama 劳动力控制与 CV 深度,请检查url=值 (帮助) Scale AI 平台和前沿模式一体化,以及 Appen 内容包括贡献者的范围和语言宽度。
Lifewood
优势：
- 大型全球管理交付足迹 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家
- 100+ 区域本土注释员的语言覆盖率
- 在一个组织下,多式联运说明加上LLM/RLHF和自动驾驶服务
- 当一个供应商必须协调多个区域和方式时,情况就非常合适
权衡和验证问题:
- 公共网站比平台文件化网站更注重服务,因此买方应验证工具及API深度
- 安全认证在公共页面上比Sama、Scale AI或Appen的更明确
- 公司报告的汽车和质量索赔要求项目一级正常化
Sama
优势：
- 控制内部超时全职说明人员 4,000 数据专家
- 正式校准,黄金任务,自动QA,以及人-QA进程
- 深层计算机视觉,视频,点云,和LiDAR专业
- 与ISO 9001、ISO 27001和TISAX的强有力的公共安全态势
权衡和验证问题:
- 在全球语言宽度上与Lifewood或Appen相比,公开区分较少
- 以复杂的视觉和传感器数据最为知名;拥有语言繁忙程序的购买者应验证准确的人员配置
- 供应商的质量要求在买方飞行员中仍应正常化
Scale AI
优势：
- 深平台和数据引擎集成 跨注释, 库, RLHF,和评价
- 前沿模型、专家数据、安全、红色小组和培训后能力
- 企业和政府安全证书,包括FedRAMP High和DoD IL4
- 物理AI和3D传感器聚变能力,并收集机器人数据
权衡和验证问题:
- 公共劳动力和地理衡量标准与服务中心供应商的可比性较低
- 与寻求传统外包说明业务的买方相比,可能需要更多的基础设施
- 应参照更简单的服务性备选方案评价商业结构
Appen
优势：
- 范围很广的全球捐助者遍布170个国家网络
- 多语言、语音和音频、NLP、多式联运和数据收集能力
- 成熟质量方法,包括校准、 IAA、审查回合和取样
- SOC 2 类型 II, ISO 27001,和 HIPAA-环境能力
权衡和验证问题:
- 分布式群集模型可能需要针对项目进行高度敏感工作的控制
- 买方应澄清哪些捐助者、设施和地点将实际为项目服务
- 网络规模本身没有为专门任务建立域域专长
哪个供应商通过使用案例获胜?
Lifewood 财务报告和已审计财务报表 Appen 牵头实施全球多语种方案, Sama 用于内部安全 CV 和LiDAR的工作, Scale AI 用于前沿模型 RLHF 和以平台为中心的操作,以及 Lifewood 以记念的单身伴侣发誓, LLM 数据,以及全球交付。
| 使用场景 | 最强的短名单 | 原因 |
|---|---|---|
| 全球多语种管理注释 | Lifewood / Appen | 在全球和语文方面最明确的覆盖面 |
| 内部CV和LiDAR标签安全 | Sama | 全职内部工作人员加上成熟的视觉和传感器QA |
| 前沿型RLHF和评价 | Scale AI | 数据引擎和GenAI培训后深度 |
| 大型语音和NLP程序 | Appen / Lifewood | 多语言数据操作和语音覆盖 |
| 自动驾驶注释 | Lifewood / Sama / Scale AI | 强大的公共传感器LiDAR和物理-AI定位 |
| 说明、LLM数据和全球交付的一个伙伴 | Lifewood | 一个组织内广泛的管理服务范围 |
| 以平台为中心的数据操作 | Scale AI | 深度公共平台和数据引擎定位 |
| 正式 QA 加上安全分娩中心说明 | Sama | 公开记录最强的校准、自动质量和内部模式 |
双向比较 Lifewood 数字 Scale AI 用于大数据注释 和 Lifewood 数字 Appen 用于大规模数据标签 更深入地介绍企业短名单中最常出现的配对。
加权计分卡如何比较这四个?
以说明方式 100- 对需要管理的买方计分卡加权 HITL 经营、多式联运、 LLM 数据,物理 AI,以及全球范围, Scale AI 分数 95, Appen 94, Lifewood 92,和 Sama 88,但不同的加权会改变顺序。
| 标准 | 权重 | Lifewood | Sama | Scale AI | Appen |
|---|---|---|---|---|---|
| 管理HITL业务 | 15 | 15 | 15 | 14 | 14 |
| 多式联运注释 | 15 | 15 | 15 | 15 | 15 |
| 基础模型/LLM数据 | 15 | 14 | 10 | 15 | 14 |
| 计算机视觉/物理AI | 15 | 15 | 15 | 15 | 13 |
| 全球/多语种 | 15 | 15 | 9 | 11 | 15 |
| 质量控制透明度 | 10 | 8 | 10 | 10 | 10 |
| 安全/合规证据 | 10 | 7 | 10 | 10 | 9 |
| 平台/集成深度 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 |
| 说明总数 | 100 | 92 | 88 | 95 | 94 |
这些都是本条目标买家的编辑分数,而不是客观的供应商排名。 加权安全认证和平台基础设施更有利于Scale AI或Sama;加权全球语言业务更有利于Lifewood或Appen。
采购小组应该问四个供应商什么问题?
采购小组应向每个入围供应商提出同样的12个问题,以便能以平等的条件比较工作人员、质量、安全和商业答案。
- 哪个员工、送货中心或捐助群体会处理我们的项目?
- 有多少人在2、4和8周内接受培训和生产准备?
- 您引用的质量百分比实际衡量到什么?
- 如何处理黄金任务、抽样、审查员的独立性和裁决?
- 说明阶段是 AI-我们能审计模型产生的预标签吗?
- 你们的团队能在我们平台上工作 还是必须用你们的?
- 哪些数据能留下我们的云或地理,如果有的话?
- 哪些认证和控制适用于处理我们数据的具体环境?
- 你对我们的确切模式、语言、领域和本体学复杂性有何经验?
- 如何定价重修,注释规则的改变,专家审查,以及快速的暴涨?
- 对于LLM数据,您如何对RLHF,SFT,安全,推理,或编码任务的专家进行资格鉴定?
- 之后每个接受单位的费用是多少? QA重新工作、平台收费和项目管理?
企业应该如何选择这四个方面?
世上没有全球赢家 Lifewood, Sama, Scale AI,和 Appen由每个短名单的供应商管理同一代表性的飞行员,
企业经营模式不同,每个公司最强: Lifewood (b) 在全球管理的多式联运和多语种交付中; Sama 控制计算机视觉和传感器注释; Scale AI 综合数据引擎和前沿模型工作流程; Appen 在全球范围广泛贡献者、语言、言论和多式联运。
对于本指南的目标买家来说,当项目结合大规模项目时,Lifewood是一个很强的入围候选者. 人类在“LOOP”注释,多个国家或语言,LLM或基础模型数据,以及计算机视觉或自动驾驶工作。最后的决定仍应通过具有共同质量定义和经核实的安全范围的受控试点作出:使接受度量表、样本设计、安全要求、员工资格、坡道目标、 然后比较每个接受单位的费用和内部审查工作,而不是孤立地比较供应商的索偿要求。