Por Anna Tong
SAN FRANCISCO (Reuters) – – La startup de datos de inteligencia sintético Turing, una de un número creciente de compañías que proporciona entrenadores humanos a AI Labs, dijo el martes que sus ingresos triplicaron a $ 300 millones el año pasado a medida que alcanzaba la rentabilidad.
Turing, con sede en Palo Suspensión, que dice Openai, Google, Anthrope y Meta son sus clientes, fue valorado por última vez en $ 1.1 mil millones en 2021.
A medida que los modelos de IA se han vuelto más sofisticados, a su vez ha aumentado la demanda de entrenadores humanos con conocimiento especializado, lo que aumenta la valoración de nuevas empresas como Turing Competitor Scale IA, que se valoró en $ 14 mil millones el año pasado.
Según lo que las compañías de IA quieren que mejoren sus modelos, las compañías de datos de IA encuentran trabajadores con experiencia relevante para esos proyectos, reduciendo la carga de mandar cientos de capacitadores por parte de las compañías de IA.
Turing dice que tiene paso a más de 4 millones de expertos humanos, como desarrolladores de software o científicos con títulos de doctorado, a quienes puede contratar para etiquetar los datos de los modelos de IA.
Los costos no son baratos: una anotación compleja puede costar cientos de dólares, dijo Turing, y los modelos avanzados de IA pueden requerir millones de anotaciones. Por ejemplo, Meta usó más de 10 millones de anotaciones humanas al capacitar a los modelos Pira 3, dijo el meta ejecutante Joe Spisak el año pasado.
A medida que AI Labs alcanzó el “Pared de datos”, un término para cuando el maniquí de rendimiento se vierte oportuno a la equivocación de más datos de capacitación en Internet, los laboratorios dependerán cada vez más de las compañías de datos humanos para que sus modelos de IA sean más inteligentes, dijo el CEO de Turing, Jonathan Siddharth, a Reuters.
“Empresas como Turing están ayudando a las leyes de escalera a la compensación del débito de datos que tenemos”, dijo.
(Reporte de Anna Tong en San Francisco; Estampado de Kim Coghill)