Kili Technology

สร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูงรวดเร็ว องค์กรต่างๆ วางใจให้เราปรับปรุงการดำเนินการจัดการป้ายกำกับข้อมูลและสร้างชุดข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลที่กำหนดเอง, AI เชิงสร้างสรรค์ และ LLM - ทำไมต้องคิลี่เทคโนโลยี? คุณอาจไม่รู้เรื่องนี้ แต่: ชุดข้อมูลของ MNIST มีอัตราข้อผิดพลาด 3.4% และยังคงมีการอ้างอิงโดยเอกสารมากกว่า 38,000 ฉบับ ชุดข้อมูล ImageNet ซึ่งมีป้ายกำกับที่รวบรวมมาจากมวลชน มีอัตราข้อผิดพลาด 6% ชุดข้อมูลนี้อาจสนับสนุนระบบจดจำรูปภาพยอดนิยมที่พัฒนาโดย Google และ Facebook ข้อผิดพลาดเชิงระบบในชุดข้อมูลเหล่านี้มีผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง โมเดลที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อมูลที่มีข้อผิดพลาดจะถูกบังคับให้เรียนรู้ข้อผิดพลาดเหล่านั้น ซึ่งนำไปสู่การคาดคะเนที่ผิดพลาด หรือจำเป็นต้องฝึกอบรมข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อ "ล้าง" ข้อผิดพลาด ทุกอุตสาหกรรมเริ่มเข้าใจถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI และการลงทุนแล้ว แต่การปฏิวัติของหม้อแปลง ML และการมุ่งเน้นอย่างไม่หยุดยั้งในการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML กำลังมาถึงจุดที่ผลตอบแทนลดลง มีอะไรอีกบ้าง?