스케일AI
Scale AI
정밀한 데이터 가공과 인간 피드백 기반 학습으로 기업의 AI 모델 고도화를 돕는 토탈 데이터 엔진
유료DesktopLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기scale.com
데이터로봇와(과) 비교하기소개
활용 워크플로우
입력
엔터프라이즈 지식 베이스 및 비정형 데이터 (PDF, Docx, SQL)멀티모달 원시 데이터 (이미지, 비디오, LiDAR)오픈소스 및 자체 개발 모델 가중치 (Hugging Face, PyTorch)정부 및 국방 보안 데이터 소스
스케일AI
Scale Data Curation: 대규모 데이터셋의 중복 제거 및 고품질 데이터 선별RLHF & Expert Labeling: 도메인 전문가를 통한 모델 선호도 데이터 생성 및 정렬SEAL Alignment: 모델의 안전성(Safety) 검증 및 레드팀(Red Teaming) 테스트Scale Forge: 선별된 데이터와 피드백을 활용한 모델 파인튜닝 및 최적화
출력
RLHF가 적용된 고성능 파인튜닝 모델검증된 고품질 주석 데이터셋 (Ground Truth)모델 안전성 및 벤치마크 평가 리포트실시간 AI 추론 서비스 및 API 엔드포인트
GenAI Strategy & Evaluation
기업용 LLM 도입을 위한 전략 수립부터 맞춤형 벤치마크를 통한 모델 성능 검증 경로
Scale Donovan (Federal AI)
정부 및 국방 기관을 위한 보안 인증 환경 기반의 의사결정 지원 AI 워크플로우
Scale Autonomous (Sensor Fusion)
자율주행 시스템을 위한 LiDAR, RADAR 및 비디오 데이터의 3D 시맨틱 세그멘테이션
핵심 차별점: 전 세계 수천 명의 전문가 워크포스와 SEAL 연구소의 정렬 기술을 결합하여 생성형 AI의 데이터 구축부터 안전성 검증까지 지원하는 독보적인 데이터 엔진입니다.
주요 기능
- RLHF 및 RLAIF (AI 피드백)
- SEAL 기반 모델 레드팀 및 안전성 평가
- Scale Donovan (정부/국방 전용 AI)
- Scale Forge (엔드투엔드 LLM 개발 플랫폼)
- 고품질 멀티모달 데이터 주석
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
단점
- 크라우드소싱 주석 작업자로 인해 품질이 가변적이거나 일관성이 없을 수 있습니다.
- 일부 계약직 직원들은 경영진의 지원 없이 어려운 업무를 수행합니다.
- 계약직 직원들에게 요구되는 정신적 노력에 비해 낮은 보수
- 프로젝트가 불규칙하여 계약직 직원들에게 안정적인 주 수입원이 되기 어려움
- 사전 통보 없는 해고, 투명성 부족, 실질적인 교육 부재
- 고위 경영진의 편애와 불공정한 보수 및 비윤리적 관행에 대한 발언 시 불이익
가격 정보
유료시작 가격: Pay as you go
Self-Serve 플랜은 사용량 기반 요금제(Pay-as-you-go)로 운영되며, 첫 1,000개의 라벨링 유닛과 10,000개의 이미지 업로드를 무료로 제공합니다. 추가 사용량은 신용카드로 결제하며, 대규모 프로젝트를 위한 엔터프라이즈 플랜은 별도 문의를 통한 맞춤형 가격이 적용됩니다.
활용 사례
- 엔터프라이즈 맞춤형 LLM 구축
- 자율주행 센서 데이터 정밀 라벨링
- AI 모델의 윤리 및 안전성 벤치마킹
- 국방 데이터 기반 전술적 의사결정 지원
대상 사용자
고품질 학습 데이터가 필요한 AI 및 머신러닝 개발팀자율주행 및 로보틱스 등 정밀한 데이터 라벨링이 필수적인 기술 기업AI 모델의 안전성과 성능을 평가하려는 정부 기관 및 대형 언어 모델(LLM) 연구소
연동 서비스
AWSGoogle Cloud PlatformMicrosoft AzureSnowflakeDatabricksPyTorchTensorFlow
태그
데이터 분석API엔터프라이즈자동화에이전트파인튜닝온프레미스
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