Snorkel AI

¿Qué es Snorkel AI?

Los equipos empresariales suelen esperar que los proyectos de aprendizaje automático fracasen debido a la complejidad de los algoritmos. Sin embargo, fracasan porque los humanos no pueden etiquetar los datos de entrenamiento lo suficientemente rápido. La anotación manual de 100,000 documentos lleva meses.

Snorkel AI, Inc. creó esta plataforma centrada en los datos para resolver el cuello de botella del etiquetado. El software utiliza supervisión débil y scripts de Python para etiquetar enormes conjuntos de datos. Los científicos de datos lo utilizan para ajustar modelos de lenguaje grande (LLM) como Llama 3 o extraer texto de PDF no estructurados.

Características principales y cómo funciona Snorkel AI

Etiquetado programático y supervisión débil

• Funciones de etiquetado: Los usuarios escriben scripts de Python para etiquetar datos a escala. Límite: Requiere sólidas habilidades de programación y experiencia en la materia.
• Agregación de modelos generativos: El sistema combina etiquetas ruidosas de múltiples fuentes en conjuntos de entrenamiento de alta calidad. Límite: La precisión depende de la calidad de las funciones escritas por el usuario.

Desarrollo y ajuste fino de modelos

• Entorno Snorkel Flow: Un espacio de trabajo integral para crear y supervisar modelos de IA. Límite: La interfaz puede resultar confusa para usuarios no técnicos.
• Adaptación de modelos fundacionales: Los flujos de trabajo adaptan modelos como Llama 3 a dominios empresariales específicos. Límite: Requiere grandes recursos informáticos para modelos de gran tamaño.

Integración y exportación de datos

• Conectores nativos: Se enlaza directamente con Snowflake, Databricks y AWS S3. Límite: Las integraciones personalizadas requieren desarrollo de API.
• Exportación de modelos: Exporta modelos entrenados a formatos ONNX, TensorFlow y PyTorch. Límite: La exportación de conjuntos complejos requiere configuración manual.

Ventajas y desventajas de Snorkel AI

Ventajas

• El etiquetado programático procesa millones de registros en minutos en comparación con meses de trabajo manual.
• Las opciones de implementación local y en VPC garantizan que los datos confidenciales permanezcan dentro de la organización.
• Los flujos de trabajo iterativos se centran en solucionar la calidad de los datos en lugar de ajustar hiperparámetros.
• La plataforma maneja conjuntos de datos con millones de filas en texto, imágenes y documentos.

Desventajas

• El precio inicial de $50,000 excluye a startups y equipos pequeños.
• Escribir funciones de etiquetado eficaces requiere una curva de aprendizaje pronunciada en Python.
• Los expertos en la materia deben definir la lógica de las funciones de etiquetado, lo que crea cuellos de botella en el flujo de trabajo.
• La documentación se lee como un artículo académico (nos resultó difícil de navegar).

¿Quién debería usar Snorkel AI?

• Equipos empresariales de ciencia de datos: Las grandes organizaciones que procesan millones de documentos no estructurados necesitan un etiquetado programático para escalar sus operaciones.
• Sectores altamente regulados: Los bancos y hospitales se benefician de las implementaciones locales que mantienen seguros los datos confidenciales.
• Startups con presupuesto limitado: Esta herramienta no es adecuada para equipos pequeños. El alto coste y la compleja configuración requieren recursos de ingeniería dedicados.

Precios y planes de Snorkel AI

Snorkel AI no ofrece una prueba gratuita ni un nivel de autoservicio.

La empresa utiliza un modelo de precios personalizado basado en el uso y el tipo de implementación. El contrato Enterprise comienza en un estimado de $50,000 a $60,000 por año. Este nivel incluye unidades de aplicaciones alojadas, acceso a la API y soporte de nivel empresarial.

Los compradores deben negociar los límites exactos de los recursos informáticos y los puestos de usuario durante el proceso de ventas.

Cómo se compara Snorkel AI con sus alternativas

Al igual que Labelbox, Snorkel AI se dirige a equipos empresariales de aprendizaje automático. Labelbox se basa en la anotación manual con intervención humana (human-in-the-loop) y en fuerzas de trabajo de etiquetado subcontratadas. Snorkel AI reemplaza el trabajo manual de clics con funciones de etiquetado programático basadas en Python. Labelbox ofrece un nivel gratuito para proyectos pequeños, mientras que Snorkel AI requiere una gran inversión inicial.

A diferencia de Scale AI, esta herramienta se centra en la supervisión débil y la iteración centrada en los datos. Scale AI proporciona una gran fuerza laboral humana para etiquetar datos para la conducción autónoma y la IA generativa. Snorkel AI mantiene la lógica de etiquetado a nivel interno (los expertos en la materia escriben las reglas). Scale AI cobra por tarea, mientras que Snorkel AI cobra una licencia de plataforma anual.

Veredicto: Ideal para equipos empresariales con experiencia en Python

Snorkel AI ofrece un enorme ahorro de tiempo para las grandes organizaciones que pueden permitirse el precio de entrada de $50,000. Las startups que necesiten una anotación de datos básica deberían buscar en otra parte. Los equipos con presupuestos limitados deberían usar Labelbox para los flujos de trabajo de anotación manual.