标签盒特点
Labelbox是一个以数据为中心的平台，旨在释放生成式人工智能的潜力并构建智能应用程序。它受到各种规模的公司（从初创公司到财富 500 强）的信赖。
主要特征：
- 构建 LLM： Labelbox 提供了一个统一的平台，用于高质量数据创建、培训和微调，以及以人为本的大型语言模型 (LLM) 评估和对齐。
- 构建愿景：提供全面的以数据为中心的视觉工具和服务，以优化基础模型和深度学习模型。
- 使用人工智能：该平台允许用户发现、比较和应用最先进的人工智能模型（包括他们自己的模型），以利用基础模型自动进行数据标记和丰富。
- 数据可视化： Labelbox 使用户能够在一个地方可视化来自任何数据源的任何类型的数据。
- 数据增强：该平台提供了搜索、排序和共享数据子集的工具，并对这些数据集进行分组以进行人工智能处理。
- 数据准备：用户可以使用人工和机器辅助的工作流程将见解应用到数据中。
- 模型评估： Labelbox 有助于确定 AI 模型中数据的有效性。
用例：
- 农业：蓝河科技利用模型辅助标签，将标签成本降低了50%。
- 零售和电子商务： Burberry 使用 Labelbox 和 Databricks 来管理其战略营销资产。
- 技术和软件： Ancestry 优先考虑协作和训练数据质量，以通过 ML 实现谱系突破。
- 医疗保健： Genentech 为医学图像 ML 开发了突破性的标签流程。
产品：
目录 注释 模型 促进
解决方案：
大型语言模型 金融服务和保险 零售与电子商务 医疗保健与生命科学 媒体与互联网 工业的
