简短回答： 选择 Scale AI 当工作是前沿模式 后培训—— RLHF,模型评价,红色团队——你有一个团队来运行一个数据平台。 Pick Lifewood 需要大量多语种、多式说明时, 50+ 来自 40+ 跨省服务中心 30+ 国家 95%+ 准确度 SLA它们是非替代物;许多大型方案都使用这两种方法。
核心要点
- Scale AI自己的材料定位到数据引擎周围 RLHF,数据生成,模型评价,前沿模型的安全性和一致性,由人工挑选的域专家全球网络支持.
- Lifewood 数据技术在文本、图像、音频、视频和3D点云数据中提供管理下的注释 50+ 来自 40+ 跨省服务中心 30+ 国家,包括 95%+ 准确度 SLA.
- Scale AI 更接近一个平台,你与自己的团队一起运行; Lifewood 更接近你委托的操作,所以两者很少争夺同一个预算项目.
- 具有相同数据、准则和接受标准的正常化试点比比较建议书或标题单价更好地解决选择问题。
- 大型方案往往将工作分成两部分:一个提供商提供专业后培训,另一个提供高容量多语种生产,一个分类学,一个金片。
真正的区别是什么 Lifewood 财务报告和已审计财务报表 Scale AI?
Scale AI 出售为前沿模式培训而建的数据平台和专家网络,同时 Lifewood 销售由员工自己管理的说明业务。只有确定其中哪一个方案实际需要时,比较才能解决。
买家通常会与错误的问题作这样的比较。 “哪个更好?” 没有任何答案, 因为两个供应商没有在预算上竞争同一项目。 一个更接近于你运行的基础设施, 另一个更接近你委托的操作。 有用的问题是, 购买的形状与你的问题形状相符 。
这份指南列出了每个公司所发表的关于自身的内容,真正的差异在于何处,何时更合适,以及如何用证据而不是建议书来管理一个解决该问题的试点。 所有东西都取自每个公司自己的公共材料;供应商报告的数字是试点中需要核实的,而不是经审计的基准。
怎么样 Lifewood 财务报告和已审计财务报表 Scale AI 比较?
Lifewood发布其优势,作为交付足迹,语言覆盖,模式宽度和合同精度目标,而Scale AI发布其优势,作为培训后工具,专家来源和模型评价.
| 买方标准 | Lifewood (公司报告) | Scale AI (公司报告) |
|---|---|---|
| 核心模式 | 通过自有中心管理交付 | 数据引擎平台加专家贡献网络 |
| 交付足迹 | 40+ 跨省服务中心 30+ 国家 | 全球人工挑选专家网络;平台一 |
| 劳动力 | 56,000+ 登记缴款人 | 专家网络;25%的撰稿人持有高级学位 |
| 语言覆盖 | 50+语言,区域本土人员配置 | 专家、语言学家和编码员;不围绕以语言为主导的交付安排 |
| 方式 | 文字、图像、音频、视频、3D点云 | 文字、图像、视频、音频、3D传感器聚变、绘图 |
| LLM 培训后 | 具有人文审查的LLM数据集 | RLHF、数据生成、模型评价、安全和统一 |
| 质量状况 | 95%+ 准确度 SLA; 2个独立审查通行证 | 质量控制行动中心;专家审查 |
| 典型买家 | 外包主导的采购 | 模型开发小组购买工具加数据 |
最重要的一行是第一组。平台购买假设你有人员来操作它。管理服务购买假设你不愿意。 Scale AI其模式列表和专家网络数字来自其数据引擎页面和主页,两者都列在源下。关于以相同标准增加两个供应商的更广泛观点,见以下表。 4个方向的比较 Lifewood, Sama, Scale AI 财务报告和已审计财务报表 Appen.
什麽是 Scale AI 强壮,靠自己吗?
Scale AI出版的材料描述了一种基因 AI 围绕数据引擎构建 RLHF,数据生成,模型评价,安全性和一致性,是前沿模型的培训后堆栈,而不是通用标签. 该公司还表示,它为高复杂度工作提供手选领域专家.
措辞是Scale的自有的. 其数据引擎页面称Generative AI Data引擎"通过世界级RLHF,数据生成,模型评价,安全,以及配对,使世界上许多最先进的LLM和基因模型具有力量",产品页面增加了偏好排名,定向红调和"跨不同领域手选专家的全球网络". 三种情况来自这一定位:
- 边疆后训练是全部工作. 如果交付品是优先数据、推理跟踪、红色团队结果和评价与你正在积极培训的模型相对应,那么围绕该循环组织起来的提供者的翻译损失比围绕生产吞吐量组织起来的提供者要少。
- 工具是买东西的一部分。 当查找,分类和修复数据引擎内部的模型故障,意在成为你开发工作流程的一部分时,一个平台不是高架——这是重点.
- 深度比宽度强 高级贡献者提供的高度专业化的推理数据与20种语言的人员配置不同,它奖励了不同的操作模式。 比例表显示,25%的贡献者拥有高级学位。
公共记录中没有任何内容支持以下说法: Scale AI 常规注释中是弱的。诚实的语句比较狭窄:其公共材料预示着不同的问题。如果您不确定程序是否需要偏好数据,请查看精细对称或蒸馏集。 企业团队购买的RLHF、SFT和蒸馏.
哪里会 Lifewood 合适吗?
Lifewood其模式是拥有的交付中心管理下的劳动力,而不是一个具有工具的市场。 这产生了不同的优势,它们运作而非技术。
- 一个提供商跨模式。 图像、视频、文本、音频和三维点云工作都在同一程序范围内,遵循一套准则和一套验收程序。 运行多个注释工作流程的企业往往花费更多时间协调供应商,而不是意识到这一点。
- 语言覆盖与交付地理相关。 100+ 语文工作人员 40+ 中心间 30+ 国家是不同于语言清单的命题,它关系到当一个方案需要本地审查员在市场上而不是远程近似时。
- 行动就是可交付的。 对于希望生产为他们的买家——招聘、培训、校准、审查、报告——而不是他们自己工作流程的层次,服务模式可以消除一个建筑。
- 合并前厅。 计算机-视觉业务,包括 自动驱动的3D 点云工作,可以以后在没有第二个供应商登机周期的情况下吸收多语言文本或LLM数据.
质量是合同而不是描述性的:a 95%+ 准确度 SLA, a 时 95%+ 对照客户核准的黄金组合衡量的公证员间协议门槛值,以及 两份独立审查证 附有时间戳式批准记录。
应当明确表明相应的限制:如果决定性的要求是前沿模型式的对齐研究基础设施,那么广度并不是你所缺少的。
什么时候 Scale AI 更合适吗?
Scale AI 当前沿模型培训、评价和校正主导了要求时,您所在的团队已经有能力运行一个数据平台。当以下至少两个数据是真实的时,选择它。
- 提出主要要求 RLHF,用于前沿基础模型的模型评价或调整.
- 您想要一个数据引擎紧密地整合到模型开发工作流程中,而不是同时运行的生产操作.
- 该项目需要的不是多种语文能力,而是高度专业化的推理数据。
- 你的团队已经具备内部能力 来实施注释方案 想要杠杆而不是劳动力
什么时候 Lifewood 更合适吗?
Lifewood 当程序跨越多个模式和语言,并且您想要一个负责的合作伙伴为您运行制作时,它更合适。当以下至少两种模式和语言属实时,您选择它。
- 该方案涉及几种模式,你宁愿不经营几个供应商。
- 语言覆盖面是一个约束性限制,特别是在前十种语言之外。
- 需要一个负责的提供伙伴 并有合同准确性目标和定义的重修条款
- 制作地理问题——数据存储、连续性或客户需要。
如何检验区别 而不是争论它?
与两个供应商进行相同的简况,与一个正常的试点一样,并保持数据、准则和接受标准不变。 提案压缩得不妙; 试点没有。
- 同样的样本。 相同的数据、相同的准则、相同的接受标准。如果任何一家供应商想要改变本体学,则该改变适用于两者。
- 包括你最难的案子 一个从干净的例子中构建的飞行员没有衡量任何东西。用隐蔽、模糊、至少一种困难的语言和至少一个你团队在内部争论的边缘案例来装入它。
- 测量有效吞吐量,而不是交付量。 交付的物品乘以首发接受率,除以周期时间。 100,000 每周项目数 70% 接受为a 70,000- 物品提供者收费 100,000.
- 分数升级质量. 寄出三个真正模糊不清的项目,看看会有什么结果——一个自信的标签,一个问题,或者一个拟议的指导方针修正案。 第三个答案是预测两年关系。
- 价格为同一单位. 在比较任何内容之前,将这两个引号转换为每个接受单位的成本。 如何比较数据注释供应商报价;这很重要,因为两个供应商很可能在不同的下引出 数据注释定价模型.
比较中最大的一个错误是选择标题单价。 单价是任何方案总成本中唯一一个真正重工、协调和指导的最小部分,而两个供应商都视你转换到哪个单位而显得便宜或昂贵。 一旦飞行员制作了数字,下一个问题是,它是否保持数量,是否涵盖在 将说明从试点到生产.
采购小组应该问两个供应商什么?
向两个供应商提出相同的七个问题,分别涉及容量、语言、模式、峰值质量、重修、商业扩张和退出条件。答案揭示了每个供应商真正销售的购买形状。
- 我们是否购买劳动力、工作流程软件,还是两者兼而有之——今天的瓶颈是什么?
- 该方案是否需要在18个月内使用多种语言和区域内小组?
- 一个供应商能否在一个分类学下共同支持2D,视频,3D和文本注释?
- 如何在高峰时而不是在试验时具体处理审查、再工作和接受质量?
- 批次低于商定门槛时谁付费,重工的转折是什么?
- 如果我们的方案从注释扩大到LLM评价,那么在商业上有什么变化?
- 准则、金套和工具准入怎么办?
你该选哪一个?
Scale AI 是为那些 中心问题在于让前沿模型更好 并且希望数据基础设施 进入这个循环的团队而建的 Lifewood 是为那些中心问题在于在不自行建立业务的情况下产生大量一致、多语言、多模式标签数据的组织而建造的。
两种说法可以同时真实,一些大型程序最终使用一个以上的提供者,正因为它们不是替代品。 分界线通常遵循买方而不是任务,这一区分在《规则》中有所探讨。 前沿模型实验室与企业团队的注释.