Bauen Sie komplexe generative KI-Modelle? Diese Datenplattform möchte Ihr One-Stop-Shop sein.
Exklusiv: Encord vereint multimodale KI-Daten - einschließlich Audio - auf einer einzigen Plattform.
Die Datenentwicklungsplattform Encord geht über die Geschäftsanalyse hinaus und will „die weltweit einzige multimodale KI-Datenentwicklungsplattform“ werden.
Am Donnerstag kündigte das Unternehmen neue, multimodale Funktionen zur Annotation von Daten an - zur Klassifizierung von Audio- und Dokumentendaten - und das alles in einer einzigen Oberfläche. Das Update erweitert die bisherige Unterstützung von Encord für medizinische Daten, Computer-Vision-Daten sowie Videodaten.
Inzwischen sind KI-Chatbots und Bildgeneratoren recht verbreitet. Doch es ist viel schwieriger, überzeugende Videos oder Audiodateien zu erzeugen als Text. Die KI-Branche konzentriert sich zunehmend auf multimodale Fähigkeiten - insbesondere seit der Einführung von Funktionen wie ChatGPTs „Voice Mode“.
Um ein KI-Modell zu optimieren, benötigt man qualitativ hochwertige - und manchmal äußerst spezifische - Daten. Textbasierte Daten liefern jedoch nicht die Nuancen, die solch komplexe Modelle benötigen; zudem ist die Genauigkeit in kritischen Bereichen wie der Medizin noch wichtiger. Entwickler brauchen Plattformen, die alle Arten von Daten annotieren und bewerten können - Videos, Audiodateien, Bilder, Diagramme, Berichte, Einzelhandelsangebote, PDFs und vieles mehr - idealerweise an einem Ort. Mehrere Kunden von Encord nutzen die Plattform für medizinische Bilder wie MRT-Scans, um bessere Modelle zur Unterstützung von Ärzten zu entwickeln.
Hochwertige, gut annotierte Audiodaten helfen dabei, Modelle für die Sprach- und Emotionserkennung zu entwickeln - sie können sogar Geräusche identifizieren. Video- und Audio-KI-Produkte benötigen zunehmend ausgefeiltere Datenunterstützung, um ein menschenähnliches Realismusniveau zu erreichen - sei es bei der Transkription oder bei der Genauigkeit der Lippensynchronisation. So nutzt beispielsweise die KI-Plattform Synthesia Encord, um Trainingsmodelle für ihre lebensechten KI-Avatare zu entwickeln.
Das Update von Encord beinhaltet neue Funktionen zur Annotation und Verwaltung von Dokumenten, Audiodateien, visuellen Daten sowie medizinischen Daten. Dank der multimodalen Annotation können KI-Teams eine Oberfläche anpassen, um verschiedene Dateitypen nebeneinander zu überprüfen und zu bearbeiten. Derzeit werden unterschiedliche Datentypen häufig in separaten Diensten und Plattformen verarbeitet - was den Aufwand sowie die Kosten für die Datenannotation erhöht. Encord unterstützt bereits wichtige Kategorien der Datenannotation, darunter Entitätserkennung, Übersetzung, Zusammenfassung, Textklassifikation sowie Sentimentanalyse.
„Es ist zeitaufwendig - und oft sogar unmöglich - für Teams, während der gesamten Modellentwicklung Einblick in großangelegte Datensätze zu erhalten, da es an einer Integration sowie einer konsistenten Schnittstelle fehlt, die diese getrennten Tools vereinheitlichen könnte“, erklärte das Unternehmen in einer Pressemitteilung.
Mit Encord können AI-Teams ihre Daten durchsuchen, um genau das auszuwählen, was sie für den Aufbau eines Modells benötigen. Das Evaluierungs-Dashboard markiert außerdem Daten, die die Leistung des Modells beeinträchtigen, sodass die Teams diese entfernen oder ersetzen können.
„Im Durchschnitt verwenden Encord-Kunden um 35 Prozent kleinere Datensätze - dadurch erreichen die Modelle eine um 20 Prozent höhere Genauigkeit“, sagte ein Encord-Vertreter per E-Mail an Windows-Office.net.
In einer Demo sagte Ulrik Stig Hansen, Mitbegründer und Präsident von Encord, gegenüber Windows-Office.net, dass er glaube, dass der Fokus des Unternehmens auf Qualität und Zentralisierung letztendlich die Entwicklung einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) ermöglichen werde.