Kili Technology

高品質のデータセットを迅速に構築します。 企業は、データのラベル付け業務を合理化し、カスタム モデル、生成 AI、LLM に最適なデータセットを構築するために私たちを信頼しています。 ___ なぜキリテクノロジーなのか? ご存知ないかもしれませんが、次のとおりです。 MNIST のデータセットの誤り率は 3.4% で、今でも 38,000 を超える論文で引用されています。 クラウドソーシングされたラベルを含む ImageNet データセットのエラー率は 6% です。このデータセットは、おそらく、Google と Facebook が開発した最も人気のある画像認識システムを支えています。これらのデータセットの系統的エラーは現実世界に影響を及ぼします。エラーを含むデータでトレーニングされたモデルは、それらのエラーを学習することを強制されるため、誤った予測が発生したり、エラーを「洗い流す」ために増え続けるデータで再トレーニングする必要が生じたりします。 あらゆる業界が AI の変革の可能性を理解し、投資し始めています。しかし、ML トランスフォーマーの革命と ML モデルの最適化への絶え間ない集中は、利益が逓減する段階に達しつつあります。他に何があるでしょうか？