Abaka

Abaka es una plataforma de datos creada para dar soporte a todo el ciclo de vida del desarrollo de la IA. Su función principal es proporcionar los datos de alta calidad, etiquetados por humanos, que se requieren para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático. Esto incluye desde la recopilación y curación inicial de datos hasta la anotación detallada y la preparación final del conjunto de datos. La plataforma gestiona datos multimodales, lo que significa que trabaja con texto, imágenes, video, audio e incluso formatos complejos como nubes de puntos LiDAR 3D/4D.

Lo que diferencia a Abaka es su combinación de una fuerza laboral global amplia y verticalmente especializada junto con su plataforma propietaria Forge. La empresa afirma tener acceso a más de un millón de anotadores en más de 50 países, lo que permite escala y especialización. La plataforma Forge aspira a reunir los flujos de trabajo de recopilación, limpieza, anotación y entrenamiento en un solo lugar. Una característica clave es el uso de grandes modelos de IA para impulsar la preanotación automatizada, que según la empresa puede hacer que el proceso de etiquetado sea hasta 50 veces más rápido que el trabajo manual por sí solo. Todos los procesos de datos están diseñados para cumplir con el GDPR y la CCPA, con un enfoque en eliminar los riesgos de derechos de autor para los clientes.

Esta herramienta está construida para equipos profesionales de IA que están creando modelos frontera y necesitan flujos de datos fiables, escalables y legalmente sólidos. Es una solución práctica para empresas que carecen de los recursos internos para gestionar proyectos masivos de etiquetado de datos o que necesitan acceso a conjuntos de datos específicos y prefiltrados para poner en marcha su investigación. Ya sea que estés entrenando un nuevo modelo de lenguaje extenso, desarrollando un sistema de visión artificial para vehículos autónomos o construyendo un motor de reconocimiento de voz sofisticado, Abaka se posiciona como el socio de datos que se encarga del complejo trabajo previo.