簡短回答： 選擇 Scale AI 當工作是前沿模式 後培訓—— RLHF,模型評價,紅色團隊——你有一個團隊來運行一個數據平臺。 Pick Lifewood 需要大量多語種、多式說明時, 50+ 來自 40+ 跨省服務中心 30+ 國家 95%+ 準確度 SLA它們是非替代物;許多大型方案都使用這兩種方法。
核心重點
- Scale AI自己的材料定位到數據引擎周圍 RLHF,數據生成,模型評價,前沿模型的安全性和一致性,由人工挑選的域專家全球網絡支持.
- Lifewood 數據技術在文本、圖像、音頻、視頻和3D點雲數據中提供管理下的註釋 50+ 來自 40+ 跨省服務中心 30+ 國家,包括 95%+ 準確度 SLA.
- Scale AI 更接近一個平臺,你與自己的團隊一起運行; Lifewood 更接近你委託的操作,所以兩者很少爭奪同一個預算項目.
- 具有相同數據、準則和接受標準的正常化試點比比較建議書或標題單價更好地解決選擇問題。
- 大型方案往往將工作分成兩部分:一個提供商提供專業後培訓,另一個提供高容量多語種生產,一個分類學,一個金片。
真正的區別是什麼 Lifewood 財務報告和已審計財務報表 Scale AI?
Scale AI 出售爲前沿模式培訓而建的數據平臺和專家網絡,同時 Lifewood 銷售由員工自己管理的說明業務。只有確定其中哪一個方案實際需要時,比較才能解決。
買家通常會與錯誤的問題作這樣的比較。 “哪個更好?” 沒有任何答案, 因爲兩個供應商沒有在預算上競爭同一項目。 一個更接近於你運行的基礎設施, 另一個更接近你委託的操作。 有用的問題是, 購買的形狀與你的問題形狀相符 。
這份指南列出了每個公司所發表的關於自身的內容,真正的差異在於何處,何時更合適,以及如何用證據而不是建議書來管理一個解決該問題的試點。 所有東西都取自每個公司自己的公共材料;供應商報告的數字是試點中需要覈實的,而不是經審計的基準。
怎麼樣 Lifewood 財務報告和已審計財務報表 Scale AI 比較?
Lifewood發佈其優勢,作爲交付足跡,語言覆蓋,模式寬度和合同精度目標,而Scale AI發佈其優勢,作爲培訓後工具,專家來源和模型評價.
| 買方標準 | Lifewood (公司報告) | Scale AI (公司報告) |
|---|---|---|
| 核心模式 | 通過自有中心管理交付 | 數據引擎平臺加專家貢獻網絡 |
| 交付足跡 | 40+ 跨省服務中心 30+ 國家 | 全球人工挑選專家網絡;平臺一 |
| 勞動力 | 56,000+ 登記繳款人 | 專家網絡;25%的撰稿人持有高級學位 |
| 語言覆蓋 | 50+語言,區域本土人員配置 | 專家、語言學家和編碼員;不圍繞以語言爲主導的交付安排 |
| 方式 | 文字、圖像、音頻、視頻、3D點雲 | 文字、圖像、視頻、音頻、3D傳感器聚變、繪圖 |
| LLM 培訓後 | 具有人文審查的LLM數據集 | RLHF、數據生成、模型評價、安全和統一 |
| 質量狀況 | 95%+ 準確度 SLA; 2個獨立審查通行證 | 質量控制行動中心;專家審查 |
| 典型買家 | 外包主導的採購 | 模型開發小組購買工具加數據 |
最重要的一行是第一組。平臺購買假設你有人員來操作它。管理服務購買假設你不願意。 Scale AI其模式列表和專家網絡數字來自其數據引擎頁面和主頁,兩者都列在源下。關於以相同標準增加兩個供應商的更廣泛觀點,見以下表。 4個方向的比較 Lifewood, Sama, Scale AI 財務報告和已審計財務報表 Appen.
什麼是 Scale AI 強壯,靠自己嗎?
Scale AI出版的材料描述了一種基因 AI 圍繞數據引擎構建 RLHF,數據生成,模型評價,安全性和一致性,是前沿模型的培訓後堆棧,而不是通用標籤. 該公司還表示,它爲高複雜度工作提供手選領域專家.
措辭是Scale的自有的. 其數據引擎頁面稱Generative AI Data引擎"通過世界級RLHF,數據生成,模型評價,安全,以及配對,使世界上許多最先進的LLM和基因模型具有力量",產品頁面增加了偏好排名,定向紅調和"跨不同領域手選專家的全球網絡". 三種情況來自這一定位:
- 邊疆後訓練是全部工作. 如果交付品是優先數據、推理跟蹤、紅色團隊結果和評價與你正在積極培訓的模型相對應,那麼圍繞該循環組織起來的提供者的翻譯損失比圍繞生產吞吐量組織起來的提供者要少。
- 工具是買東西的一部分。 當查找,分類和修復數據引擎內部的模型故障,意在成爲你開發工作流程的一部分時,一個平臺不是高架——這是重點.
- 深度比寬度強 高級貢獻者提供的高度專業化的推理數據與20種語言的人員配置不同,它獎勵了不同的操作模式。 比例表顯示,25%的貢獻者擁有高級學位。
公共記錄中沒有任何內容支持以下說法: Scale AI 常規註釋中是弱的。誠實的語句比較狹窄:其公共材料預示着不同的問題。如果您不確定程序是否需要偏好數據,請查看精細對稱或蒸餾集。 企業團隊購買的RLHF、SFT和蒸餾.
哪裏會 Lifewood 合適嗎?
Lifewood其模式是擁有的交付中心管理下的勞動力,而不是一個具有工具的市場。 這產生了不同的優勢,它們運作而非技術。
- 一個提供商跨模式。 圖像、視頻、文本、音頻和三維點雲工作都在同一程序範圍內,遵循一套準則和一套驗收程序。 運行多個註釋工作流程的企業往往花費更多時間協調供應商,而不是意識到這一點。
- 語言覆蓋與交付地理相關。 100+ 語文工作人員 40+ 中心間 30+ 國家是不同於語言清單的命題,它關係到當一個方案需要本地審查員在市場上而不是遠程近似時。
- 行動就是可交付的。 對於希望生產爲他們的買家——招聘、培訓、校準、審查、報告——而不是他們自己工作流程的層次,服務模式可以消除一個建築。
- 合併前廳。 計算機-視覺業務,包括 自動驅動的3D 點雲工作,可以以後在沒有第二個供應商登機週期的情況下吸收多語言文本或LLM數據.
質量是合同而不是描述性的:a 95%+ 準確度 SLA, a 時 95%+ 對照客戶覈准的黃金組合衡量的公證員間協議門檻值,以及 兩份獨立審查證 附有時間戳式批准記錄。
應當明確表明相應的限制:如果決定性的要求是前沿模型式的對齊研究基礎設施,那麼廣度並不是你所缺少的。
什麼時候 Scale AI 更合適嗎?
Scale AI 當前沿模型培訓、評價和校正主導了要求時,您所在的團隊已經有能力運行一個數據平臺。當以下至少兩個數據是真實的時,選擇它。
- 提出主要要求 RLHF,用於前沿基礎模型的模型評價或調整.
- 您想要一個數據引擎緊密地整合到模型開發工作流程中,而不是同時運行的生產操作.
- 該項目需要的不是多種語文能力,而是高度專業化的推理數據。
- 你的團隊已經具備內部能力 來實施註釋方案 想要槓桿而不是勞動力
什麼時候 Lifewood 更合適嗎?
Lifewood 當程序跨越多個模式和語言,並且您想要一個負責的合作伙伴爲您運行製作時,它更合適。當以下至少兩種模式和語言屬實時,您選擇它。
- 該方案涉及幾種模式,你寧願不經營幾個供應商。
- 語言覆蓋面是一個約束性限制,特別是在前十種語言之外。
- 需要一個負責的提供夥伴 並有合同準確性目標和定義的重修條款
- 製作地理問題——數據存儲、連續性或客戶需要。
如何檢驗區別 而不是爭論它?
與兩個供應商進行相同的簡況,與一個正常的試點一樣,並保持數據、準則和接受標準不變。 提案壓縮得不妙; 試點沒有。
- 同樣的樣本。 相同的數據、相同的準則、相同的接受標準。如果任何一家供應商想要改變本體學,則該改變適用於兩者。
- 包括你最難的案子 一個從乾淨的例子中構建的飛行員沒有衡量任何東西。用隱蔽、模糊、至少一種困難的語言和至少一個你團隊在內部爭論的邊緣案例來裝入它。
- 測量有效吞吐量,而不是交付量。 交付的物品乘以首發接受率,除以週期時間。 100,000 每週項目數 70% 接受爲a 70,000- 物品提供者收費 100,000.
- 分數升級質量. 寄出三個真正模糊不清的項目,看看會有什麼結果——一個自信的標籤,一個問題,或者一個擬議的指導方針修正案。 第三個答案是預測兩年關係。
- 價格爲同一單位. 在比較任何內容之前,將這兩個引號轉換爲每個接受單位的成本。 如何比較數據註釋供應商報價;這很重要,因爲兩個供應商很可能在不同的下引出 數據註釋定價模型.
比較中最大的一個錯誤是選擇標題單價。 單價是任何方案總成本中唯一一個真正重工、協調和指導的最小部分,而兩個供應商都視你轉換到哪個單位而顯得便宜或昂貴。 一旦飛行員製作了數字,下一個問題是,它是否保持數量,是否涵蓋在 將說明從試點到生產.
採購小組應該問兩個供應商什麼?
向兩個供應商提出相同的七個問題,分別涉及容量、語言、模式、峯值質量、重修、商業擴張和退出條件。答案揭示了每個供應商真正銷售的購買形狀。
- 我們是否購買勞動力、工作流程軟件,還是兩者兼而有之——今天的瓶頸是什麼?
- 該方案是否需要在18個月內使用多種語言和區域內小組?
- 一個供應商能否在一個分類學下共同支持2D,視頻,3D和文本註釋?
- 如何在高峯時而不是在試驗時具體處理審查、再工作和接受質量?
- 批次低於商定門檻時誰付費,重工的轉折是什麼?
- 如果我們的方案從註釋擴大到LLM評價,那麼在商業上有什麼變化?
- 準則、金套和工具准入怎麼辦?
你該選哪一個?
Scale AI 是爲那些 中心問題在於讓前沿模型更好 並且希望數據基礎設施 進入這個循環的團隊而建的 Lifewood 是爲那些中心問題在於在不自行建立業務的情況下產生大量一致、多語言、多模式標籤數據的組織而建造的。
兩種說法可以同時真實,一些大型程序最終使用一個以上的提供者,正因爲它們不是替代品。 分界線通常遵循買方而不是任務,這一區分在《規則》中有所探討。 前沿模型實驗室與企業團隊的註釋.