마켓플레이스를 거치지 않고 AI 학습 데이터를 구매하는 방법

실제로 무엇이 바뀌나요?

익명의 풀을 위한 작업을 지정하는 대신, 명명된 팀을 위한 결과를 지정하기 시작합니다. 이는 초기 작업이 더 많지만 이후의 문제 해결이 상당히 줄어듭니다.

또한 책임이 단일화됩니다. 데이터셋에 문제가 있을 때, 매칭 레이어를 거쳤을 때와 달리 책임을 지는 단일 주체가 있습니다.

계약은 보통 어떻게 시작되나요?

모델에 가르치려는 내용에 대한 대화로 시작하며, 볼륨 수치가 아닙니다. 볼륨은 사양의 하류에 있으며, 볼륨을 먼저 요구하는 공급자는 견적을 내는 것이지 범위를 설정하는 것이 아닙니다.

그 다음은 파일럿으로, 이는 사양의 격차를 찾기 위해 존재합니다. 약정된 볼륨은 실제로 주석자와 만난 사양에 따라 가격이 책정됩니다.

상업적 조건은 어떻게 구조화되나요?

다양하게, 그리고 이는 의도적입니다. Corpshore는 프로젝트당, 승인된 작업당, 시간당, 그리고 작업에 따라 무언가를 구축해야 할 때 설정 비용을 책정합니다. 어떤 조합이 적용되는지는 작업의 형태에 따라 결정되며, 단일 모델에 강제로 맞추지 않고 직원과 함께 최종 결정됩니다.

단일 단위당 요금을 거부하는 이유는 일부 작업에는 적합하지만, 평균 답변보다 10배 더 오래 걸리는 경우가 있는 작업에는 왜곡을 초래하기 때문입니다.

• 정의된 범위의 프로그램에 대한 프로젝트당
• 고볼륨 반복 작업에 대한 승인된 작업당
• 탐색적 또는 전문 작업에 대한 시간당
• 역량을 구축해야 할 때 설정 비용

운영적으로 무엇을 기대해야 하나요?

명명된 연락처, 검사할 수 있는 명시된 QA 프로세스, 프로그램 전반에 걸친 팀의 연속성을 기대할 수 있습니다. 연속성은 이 모델의 실질적인 이점이므로, 프로그램이 일시 중지되거나 재개될 때 어떻게 되는지 묻는 것이 합리적입니다.

또한 불가능한 것이 있을 때 알려줄 것을 기대해야 합니다. 모든 요구 사항에 동의하는 공급자는 그것을 주의 깊게 읽지 않았을 가능성이 큽니다.

데이터 운영자와 데이터 마켓플레이스의 차이점은 무엇인가요?

운영자는 자체 팀으로 전달을 실행하며 결과에 대해 단일 책임을 집니다. 마켓플레이스는 게시된 작업을 이용 가능한 공급에 맞추어 책임을 매칭 레이어에 분산시킵니다.

첫 데이터 계약은 어떻게 구조화해야 하나요?

먼저 사양 대화, 그 다음 사양의 격차를 찾기 위한 파일럿, 그 후 실제로 주석자와 테스트된 사양에 따라 가격이 책정된 약정된 볼륨입니다.

Corpshore는 데이터 작업을 어떻게 가격 책정하나요?

프로젝트당, 승인된 작업당, 시간당, 그리고 역량을 구축해야 할 때 설정 비용을 책정합니다. 조합은 작업의 형태에 따라 결정되며 Corpshore AI 직원과 함께 최종 결정됩니다.