Elementary представляет собой универсальную платформу для мультимодальной разметки большого массива любой сложности данных, которые в дальнейшем будут использованы для совершенствования алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Большое количество штатных AI-тренеров ежедневно размечают огромные массивы данных – например, этические аспекты работы создаваемых голосовых моделей – а также сравнивают генеративные изображения или переводят аудио в текст.
Система авторазметки, включающая в себя набор нейросетей и больших языковых моделей для решения конкретных задач, позволила ускорить процесс разметки данных в три раза. Это стало возможным благодаря предварительной обработке датасета и последующей корректировке его людьми, что сократило необходимость в полностью ручном труде.
Как отмечает руководитель VS Robotics Максим Колосков, использование нейросетевых технологий не только ускорило процесс разметки на платформе, но и позволило команде сосредоточиться на более важных задачах, таких как улучшение качества и точности данных. Это позволяет более эффективно использовать ресурсы, а клиентам получать более точные и полезные данные для развития своих проектов в области искусственного интеллекта.