Scale

Was ist Scale AI

Scale AI ist eine Plattform für hochwertige Trainingsdaten, Evaluierung und modellgestützte Entwicklung von KI-Systemen. Mit der Scale Data Engine unterstützt das Unternehmen die Datenerfassung, -annotation und -kuratierung für Anwendungen wie autonomes Fahren, Mapping, AR/VR und Robotik. Teams können Modelle über Supervised Fine-Tuning und RLHF verbessern, während die GenAI Platform den Full-Stack-Workflow für Generative AI abdeckt. Ergänzend bietet Scale Donovan Lösungen für mission-kritische Agentic AI sowie umfassende Evaluierung für Entwickler, Behörden und Unternehmen.

Hauptfunktionen von Scale AI

• Scale Data Engine: End-to-End-Datenpipeline für Erfassung, Datenannotation, Qualitätskontrolle und Kuratierung großer, diverser Datensätze.
• Supervised Fine-Tuning & RLHF: Mensch-in-der-Schleife-Workflows, um Modelle gezielt anzupassen, zu alignen und die Antwortqualität zu steigern.
• GenAI Platform: Full-Stack-Unterstützung für Generative AI – von Prompt-Workflows über Retrieval bis zur Orchestrierung und Auswertung.
• Evaluierung & Benchmarking: Systematische Tests von Modellen und Anwendungen mit Metriken, Szenarien und humanem Review.
• Domänenspezifische Lösungen: Hochqualitative Daten und Pipelines für Automotive, Mapping, Robotik, AR/VR und den öffentlichen Sektor.
• Agentic AI mit Scale Donovan: Werkzeuge für mission-kritische, agentische KI mit Fokus auf Nachvollziehbarkeit und Steuerbarkeit.
• APIs & Integrationen: Anbindung bestehender Datenquellen und MLOps-Stacks zur nahtlosen Einbettung in bestehende Prozesse.
• Governance & Qualitätssicherung: Richtlinien, Audits und Review-Schleifen zur Sicherstellung konsistenter Daten- und Modellergebnisse.

Für wen ist Scale AI geeignet

Ideal für ML/AI-Teams, die skalierbare Trainingsdaten benötigen, für LLM- und GenAI-Teams im Enterprise-Umfeld, für Automotive-Hersteller und Zulieferer, Karten- und Mapping-Anbieter, Robotik-Startups sowie Organisationen im öffentlichen Sektor. Ebenso geeignet für Produkt- und MLOps-Teams, die Evaluierung, Benchmarking und kontinuierliche Verbesserung ihrer KI-Anwendungen benötigen.

Wie man Scale AI verwendet

1. Use Case definieren: Ziele, Domäne und Qualitätsanforderungen für Daten und Modelle festlegen.
2. Datenquellen verbinden: Bestehende Datensätze importieren oder neue Daten erfassen und strukturieren.
3. Annotation & Kuratierung: Labeling-Workflows konfigurieren, Qualitätssicherung und Richtlinien festlegen.
4. Modelltraining: Supervised Fine-Tuning und ggf. RLHF aufsetzen; Trainingsläufe orchestrieren.
5. Evaluierung: Modelle und Anwendungen mit Testszenarien und Metriken überprüfen, menschliche Reviews einbinden.
6. Iterieren & Deployen: Ergebnisse analysieren, Datensätze verfeinern, erneut trainieren und in Produktion ausrollen.
7. Monitoring & Governance: Performance überwachen, Drifts erkennen und kontinuierlich nachsteuern.

Branchenspezifische Anwendungsfälle von Scale AI

Automotive: Präzise Perception-Labels für Objekterkennung, Spurführung und Szenenverständnis in ADAS/AV.
Mapping: Anreicherung und Validierung von Kartendaten, Extraktion von Straßenschildern und Infrastrukturmerkmalen.
Robotik: Trainingsdaten für Greifen, Navigation und Lokalisierung in variablen Umgebungen.
AR/VR: 3D-Annotationen und semantische Segmentierung für immersive Anwendungen.
Öffentlicher Sektor: Kuratierte Daten und Evaluierung von KI-Systemen für behördliche Workflows.
Enterprise GenAI: Aufbau und Test von Assistants, Wissens-Retrieval und Guardrails für produktive Anwendungen.

Preismodell von Scale AI

Die Preise sind in der Regel projekt- und nutzungsabhängig (z. B. Datenvolumen, Komplexität der Annotation, Serviceumfang). Informationen zu Paketen, Enterprise-Verträgen oder möglichen Pilotphasen sind auf Anfrage beim Anbieter erhältlich.

Vorteile und Nachteile von Scale AI

Häufige Fragen zu Scale AI

• Frage 1:

  Was ist die Scale Data Engine?

• Antwort:

  Eine End-to-End-Plattform zur Erfassung, Annotation, Kuratierung und Qualitätskontrolle von Trainingsdaten für unterschiedliche KI-Anwendungen.

• Frage 2:

  Unterstützt Scale AI Supervised Fine-Tuning und RLHF?

• Antwort:

  Ja, es gibt Workflows für SFT und RLHF mit Mensch-in-der-Schleife, um Modelle zu alignen und die Antwortqualität zu verbessern.

• Frage 3:

  Für welche Branchen ist Scale AI besonders geeignet?

• Antwort:

  Vor allem für Automotive, Mapping, Robotik, AR/VR sowie Organisationen im öffentlichen Sektor und Enterprise-GenAI-Teams.

• Frage 4:

  Bietet Scale AI Evaluierung und Benchmarking für Modelle?

• Antwort:

  Ja, es stehen Verfahren zur Bewertung von Modellen und Anwendungen mit Metriken, Szenarien und humanen Reviews zur Verfügung.

• Frage 5:

  Wie erfolgt die Preisgestaltung?

• Antwort:

  Die Preise sind nutzungs- und projektabhängig; Details und mögliche Pilotprojekte werden individuell angeboten.