Scale

Scale AI là gì

Scale AI là nền tảng dữ liệu và đánh giá mô hình giúp các nhóm AI xây dựng, huấn luyện và triển khai hệ thống đáng tin cậy ở quy mô doanh nghiệp. Trọng tâm của Scale AI là cung cấp dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các bài toán như xe tự hành, bản đồ, AR/VR, robot và các ứng dụng Generative AI. Với Scale Data Engine, dịch vụ supervised fine-tuning và RLHF, cùng bộ công cụ đánh giá, Scale AI rút ngắn vòng đời phát triển mô hình và nâng độ chính xác qua quy trình kiểm soát chất lượng nhiều lớp. Bên cạnh đó, Scale Donovan phục vụ Agentic AI cho nhiệm vụ trọng yếu, còn Scale GenAI Platform mang đến nền tảng full‑stack để xây dựng, theo dõi và cải thiện ứng dụng GenAI cho doanh nghiệp và khu vực công.

Tính năng chính của Scale AI

• Scale Data Engine: Thu thập, làm sạch và gắn nhãn dữ liệu đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video, LiDAR); hỗ trợ auto‑label, hướng dẫn anotate chi tiết và nhiều lớp kiểm định chất lượng.
• Supervised Fine-Tuning & RLHF: Quy trình hướng dẫn, tuyển chọn chuyên gia đánh giá, thu thập cặp phản hồi/ưu tiên và tinh chỉnh mô hình để nâng độ chính xác, an toàn và tính hữu ích.
• Đánh giá mô hình và ứng dụng: Thiết kế bộ dữ liệu chuẩn (golden sets), đánh giá theo kịch bản, đo lường offline/online, hỗ trợ quan sát hiệu năng và truy vết.
• Scale GenAI Platform: Quản lý prompt, đánh giá RAG, guardrails, quan sát vận hành để đưa GenAI vào sản xuất một cách kiểm soát được.
• Scale Donovan (Agentic AI): Điều phối tác vụ, lập kế hoạch, sử dụng công cụ và giám sát an toàn cho quy trình nhiệm vụ trọng yếu.
• Giải pháp theo ngành: Dữ liệu cho ô tô (perception, mapping, autonomy), khu vực công và các bài toán AR/VR, robotics.
• Bảo mật cấp doanh nghiệp: Kiểm soát truy cập, tách biệt dữ liệu, quy trình tuân thủ và hỗ trợ triển khai theo yêu cầu.
• Hạ tầng API/SDK & quản trị dữ liệu: Tích hợp MLOps, phiên bản hóa, theo dõi chất lượng dữ liệu và vòng lặp cải thiện liên tục.

Scale AI phù hợp với ai

Scale AI phù hợp với đội ngũ khoa học dữ liệu và kỹ sư ML/LLM trong doanh nghiệp, nhóm phát triển xe tự hành và bản đồ số, nhà sản xuất robot/AR‑VR, cơ quan khu vực công cần dữ liệu và đánh giá mô hình đáng tin cậy, cùng các tổ chức đang triển khai GenAI ở môi trường sản xuất đòi hỏi kiểm soát chất lượng, bảo mật và tuân thủ.

Cách sử dụng Scale AI

1. Xác định mục tiêu: bài toán mô hình, tiêu chí chất lượng, chỉ số đánh giá và ràng buộc tuân thủ.
2. Trao đổi giải pháp: chọn giữa Scale Data Engine, RLHF/SFT, đánh giá mô hình, GenAI Platform hoặc Donovan.
3. Thiết kế lược đồ dữ liệu và hướng dẫn anotate; định nghĩa bộ dữ liệu chuẩn để đánh giá.
4. Kết nối dữ liệu qua API/SDK; nhập dữ liệu thô (văn bản, hình ảnh, video, LiDAR) hoặc corpus cho GenAI.
5. Thực hiện gắn nhãn/thu thập phản hồi với quy trình QA nhiều lớp; giám sát tiến độ và chất lượng.
6. Huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình (SFT/RLHF); chạy đánh giá offline trên golden sets.
7. Thử nghiệm A/B và theo dõi vận hành; đóng vòng lặp cải thiện dữ liệu và mô hình.
8. Triển khai vào sản xuất trên GenAI Platform hoặc tích hợp vào hệ thống nội bộ/ứng dụng hiện có.

Trường hợp ứng dụng của Scale AI

Xe tự hành: anotate camera/LiDAR (bounding box, segmentation, tracking) và xây dựng bộ dữ liệu cảnh hiếm để cải thiện perception và planning. Bản đồ số: khai thác ảnh vệ tinh/đường phố để phát hiện thay đổi, cập nhật POI và làn đường. Robotics/AR‑VR: gắn nhãn 3D, pose estimation và tương tác vật thể để tăng độ chính xác nhận thức không gian. Khu vực công: tổng hợp và đánh giá Agentic AI cho nhiệm vụ phân tích thông tin nhiều nguồn. Doanh nghiệp GenAI: đánh giá RAG, guardrails và RLHF cho trợ lý nội bộ nhằm nâng độ tin cậy và an toàn.

Mô hình giá của Scale AI

Scale AI áp dụng hình thức báo giá theo nhu cầu doanh nghiệp, thường dựa trên khối lượng và độ phức tạp dữ liệu, yêu cầu SLA/chất lượng, phạm vi đánh giá mô hình và mức hỗ trợ. Tùy dự án, có thể triển khai theo từng giai đoạn, POC hoặc hợp đồng dài hạn. Liên hệ để nhận demo và cấu hình phù hợp với hạ tầng, bảo mật và quy trình tuân thủ của tổ chức.

Scale AI: ưu điểm và hạn chế

Ưu điểm:

• Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao với quy trình QA nhiều lớp và hỗ trợ đa phương thức.
• Hỗ trợ đầy đủ SFT/RLHF và bộ công cụ đánh giá giúp rút ngắn thời gian đưa mô hình vào sản xuất.
• Nền tảng GenAI và Agentic AI cho phép vận hành ứng dụng ở quy mô doanh nghiệp.
• Tích hợp API/SDK, quản trị dữ liệu và theo dõi hiệu năng xuyên suốt vòng đời mô hình.
• Giải pháp theo ngành cho ô tô và khu vực công, phù hợp yêu cầu nhiệm vụ trọng yếu.

Hạn chế:

• Định giá theo doanh nghiệp; chi phí có thể cao với quy mô dữ liệu lớn hoặc yêu cầu SLA nghiêm ngặt.
• Cần thời gian thiết kế lược đồ nhãn, guideline và quy trình QA trước khi vận hành ổn định.
• Phụ thuộc nhà cung cấp cho một số khâu anotate/đánh giá có thể làm tăng độ khóa chặt hệ sinh thái.

Câu hỏi thường gặp về Scale AI

• Scale AI khác gì nền tảng gắn nhãn thông thường?

  Scale AI không chỉ gắn nhãn mà còn cung cấp Data Engine, SFT/RLHF, đánh giá mô hình và nền tảng vận hành GenAI/Agentic, giúp khép kín vòng đời dữ liệu–mô hình.

• Scale AI có hỗ trợ RLHF cho LLM nội bộ không?

  Có. Nền tảng hỗ trợ thu thập phản hồi con người, so sánh ưu tiên và tinh chỉnh để nâng tính hữu ích và an toàn của LLM.

• Dữ liệu của tôi có được bảo toàn và tách biệt?

  Scale AI hỗ trợ cơ chế bảo mật cấp doanh nghiệp và tách biệt dữ liệu theo yêu cầu; doanh nghiệp có thể xác lập quyền truy cập và quy tắc tuân thủ.

• Có thể tích hợp với hạ tầng MLOps hiện có?

  Có. API/SDK giúp kết nối pipeline hiện có để nhập/xuất dữ liệu, tự động hóa QA, huấn luyện và đánh giá.

• Thời gian triển khai dự án điển hình là bao lâu?

  Tùy quy mô và độ phức tạp dữ liệu/nhãn; thường bắt đầu bằng POC, sau đó mở rộng khi tiêu chí chất lượng và quy trình ổn định.