Kili Technology

Créez rapidement des ensembles de données de haute qualité. Les entreprises nous font confiance pour rationaliser leurs opérations d'étiquetage des données et créer les meilleurs ensembles de données pour leurs modèles personnalisés, leur IA générative et leurs LLM. ___ Pourquoi la technologie Kili ? Vous ne le savez peut-être pas, mais : L’ensemble de données du MNIST a un taux d’erreur de 3,4 % et est toujours cité dans plus de 38 000 articles. L'ensemble de données ImageNet, avec ses étiquettes issues du crowdsourcing, a un taux d'erreur de 6 %. Cet ensemble de données sous-tend sans doute les systèmes de reconnaissance d’images les plus populaires développés par Google et Facebook. Les erreurs systémiques dans ces ensembles de données ont des conséquences concrètes. Les modèles formés sur des données contenant des erreurs sont obligés d’apprendre ces erreurs, ce qui conduit à de fausses prédictions ou à un besoin de recyclage sur des quantités toujours croissantes de données pour « éliminer » les erreurs. Chaque secteur a commencé à comprendre le potentiel de transformation de l’IA et à investir. Mais la révolution des transformateurs ML et l’accent incessant mis sur l’optimisation des modèles ML atteignent le point de rendements décroissants. Qu'y a-t-il d'autre ?