Eric Landau, Co-Fondator și CEO al Encord – Seria de Interviuri

Eric Landau este CEO și Co-Fondator al Encord, o platformă de învățare activă pentru viziunea calculatorului. Eric a fost cercetător cantitativ principal pe un birou de delta-un global, punând mii de modele în producție. Înainte de Encord, el a petrecut aproape un deceniu în tranzacționare cu frecvență ridicată la DRW. El deține un S.M. în Fizică Aplicată de la Universitatea Harvard, M.S. în Inginerie Electrică și B.S. în Fizică de la Universitatea Stanford.

În timpul său liber, Eric se bucură de a juca cu ChatGPT și modele de limbaj mare și de a crea cocktail-uri artizanale.

Ce v-a inspirat să co-fondați Encord și cum a influențat experiența dvs. în fizica particulelor și finanele cantitative abordarea dvs. pentru rezolvarea “problemei de date” în IA?

Am început să mă gândesc la învățarea mașinilor în timp ce lucram în fizica particulelor și aveam de a face cu seturi de date foarte mari în timpul meu la Stanford Linear Accelerator Center (SLAC). Eram folosind software proiectat pentru fizicieni de către fizicieni, ceea ce înseamnă că existau multe de dorit în ceea ce privește experiența utilizatorului. Cu unelte mai ușoare, aș fi putut rula analize mult mai repede.

Mai târziu, lucrând în finanțe cantitative la DRW, eram responsabil pentru crearea a mii de modele care au fost implementate în producție. Similar cu experiența mea în fizică, am găsit că datele de înaltă calitate au fost critice pentru a face modele precise și că gestionarea datelor complexe și la scară largă este dificilă. Ulrik a avut o experiență similară în visualizarea seturilor de date de imagini pentru viziunea calculatorului.

Când am auzit despre ideea inițială a lui Ulrik pentru Encord, am fost imediat de acord și am înțeles importanța. Împreună, Ulrik și eu am văzut o oportunitate uriașă de a construi o platformă pentru a automatiza și a eficientiza procesul de dezvoltare a datelor pentru IA, făcându-l mai ușor pentru echipe să obțină cele mai bune date în modele și să construiască sisteme de IA de încredere.

Puteți să explicați viziunea din spatele Encord și cum se compară cu zilele de început ale calculatoarelor personale sau ale internetului în ceea ce privește potențialul și provocările?

Viziunea Encord este de a fi platforma fundamentală pe care întreprinderile se bazează pentru a-și transforma datele în modele de IA funcționale. Suntem stratul dintre datele unei companii și IA lor.

În multe feluri, IA oglindește schimbările de paradigmă anterioare, cum ar fi calculatoarele personale și internetul, deoarece va deveni integrat în fluxurile de lucru pentru fiecare individ, afacere, națiune și industrie. În contrast cu revoluțiile tehnologice anterioare, care au fost în mare măsură limitate de Legea lui Moore a creșterii compuse a puterii de calcul de 30 de ori la fiecare 10 ani, dezvoltarea IA a beneficiat de inovații simultane. Prin urmare, se mișcă cu o viteză mult mai rapidă. În cuvintele lui Jensen Huang de la NVIDIA (NVDA ): “Pentru prima dată, vedem exponentiale compuse… Compunem de un milion de ori la fiecare 10 ani. Nu de o sută de ori, nu de o mie de ori, ci de un milion de ori.” Fără exagerare, asistăm la cea mai rapidă tehnologie din istoria omenirii.

Potențialul aici este vast: prin automatizarea și scalarea gestionării datelor de înaltă calitate pentru IA, abordăm un blocaj care împiedică adoptarea mai largă a IA. Provocările sunt asemănătoare cu obstacolele din zilele de început ale tehnologiilor anterioare: silozuri, lipsa de bune practici, limitări pentru utilizatorii non-tehnici și o lipsă de abstracții bine definite.

Encord Index este poziționat ca o unealtă cheie pentru gestionarea și curatarea datelor de IA. Cum se diferențiază de alte platforme de gestionare a datelor disponibile în prezent?

Există câteva moduri în care Encord Index se evidențiază:

Index este scalabil: Permite utilizatorilor să gestioneze miliarde, nu milioane, de puncte de date. Alte unelte se confruntă cu probleme de scalabilitate pentru datele nestructurate și sunt limitate în consolidarea tuturor datelor relevante dintr-o organizație.

Index este flexibil: Se integrează direct cu furnizorii de stocare privată și de cloud, cum ar fi AWS, GCP și Azure. În contrast cu alte unelte care sunt limitate la un singur furnizor de cloud sau la un sistem de stocare intern, Index este agnostic în ceea ce privește locația datelor. Permite gestionarea datelor din multiple surse, cu guvernanță și controale de acces adecvate, care permit dezvoltarea de aplicații de IA securizate și conforme.

Index este multimodal: Susține IA multimodală, gestionând date sub formă de imagini, videoclipuri, audio, texte, documente și multe altele. Index nu este limitat la o singură formă de date, ca multe unelte LLM de astăzi. Percepția umană este multimodală, și credem că IA multimodală va fi în centrul următoarei valuri de progrese în IA, care va înlocui chatbot-urile și LLM-urile.

În ce moduri Encord Index îmbunătățește procesul de selectare a datelor potrivite pentru modelele de IA și ce impact are asupra performanței modelului?

Encord Index îmbunătățește selectarea datelor prin automatizarea curățării seturilor de date mari, ajutând echipele să identifice și să păstreze doar datele cele mai relevante, în timp ce elimină datele neinformatice sau cu bias. Acest proces nu numai că reduce dimensiunea seturilor de date, dar îmbunătățește și semnificativ calitatea datelor utilizate pentru antrenarea modelelor de IA. Clienții noștri au observat o îmbunătățire de până la 20% a modelelor lor, în timp ce au realizat o reducere de 35% a dimensiunii setului de date și au economisit sute de mii de dolari în costuri de calcul și de annotare umană.

Cum rămâne Encord înaintea tehnologiilor de ultimă oră, cum ar fi Modelul de Segmentare a lui Meta?

Am construit intenționat platforma pentru a se adapta rapid la noile tehnologii. Ne concentrăm pe oferirea unei abordări software-first care incorporează cu ușurință progresele, cum ar fi SAM, asigurându-ne că utilizatorii noștri sunt întotdeauna echipați cu cele mai recente unelte pentru a rămâne competitivi.

Planificăm să rămânem înainte prin concentrarea pe IA multimodală. Platforma Encord poate deja gestiona tipuri de date complexe, cum ar fi imagini, videoclipuri și texte, astfel încât, pe măsură ce vor apărea mai multe progrese în IA multimodală, suntem pregătiți.

Care sunt cele mai comune provocări cu care se confruntă companiile atunci când gestionează datele de IA și cum ajută Encord să abordeze acestea?

Există 3 provocări principale cu care se confruntă companiile:

• Organizarea și controlul slab al datelor: Atunci când întreprinderile se pregătesc să implementeze soluții de IA, ele se confruntă adesea cu realitatea datelor izolate și neorganizate care nu sunt gata pentru IA. Aceste date adesea lipsesc de guvernanță puternică în jurul lor, limitând multe dintre ele să fie utilizate în sisteme de IA.
• Lipsa experților umani: Pe măsură ce modelele de IA abordează probleme din ce în ce mai complexe, va exista în curând o lipsă de experți umani în domeniu pentru a pregăti și valida datele. Pe măsură ce cererile de IA ale unei companii cresc, este dificil și costisitor să se scaleze forța de muncă umană.
• Uneltele neescalabile: Modelele de IA performante sunt foarte flămânde în ceea ce privește datele necesare pentru reglare fină, validare, RAG și alte fluxuri de lucru. Generația anterioară de unelte nu este echipată pentru a gestiona cantitatea și tipurile de date necesare pentru modelele de producție de astăzi.

Encord rezolvă aceste probleme prin automatizarea procesului de curățare a datelor la scară, făcându-l ușor să identifici datele cu impact de la datele problematice și asigurând crearea de seturi de date de antrenament și validare eficiente. Utilizează o abordare software-first care este ușor de scalat în sus sau în jos, pe măsură ce nevoile de gestionare a datelor se schimbă. Uneltele noastre de annotare asistate de IA împuternicesc experții umani din domeniu pentru a maximiza eficiența fluxului de lucru. Acest proces este deosebit de important în industrii, cum ar fi serviciile financiare și sănătatea, unde antrenorii de IA sunt costisitori. Facem ușor să gestionați și să înțelegeți toate datele nestructurate ale unei organizații, reducând nevoia de muncă manuală.

Cum abordează Encord problema bias-ului de date și a zonelor subreprezentate în seturile de date pentru a asigura modele de IA echitabile și echilibrate?

Abordarea bias-ului de date este un focus critic pentru noi la Encord. Platforma noastră identifică și prezintă automat zonele în care datele ar putea fi biasate, permițând echipelor de IA să abordeze aceste probleme înainte de a afecta performanța modelului. De asemenea, ne asigurăm că zonele subreprezentate în seturile de date sunt incluse corespunzător, ceea ce ajută la dezvoltarea de modele de IA mai echitabile și mai echilibrate. Prin utilizarea uneltelor noastre de curățare, echipele pot fi sigure că modelele lor sunt antrenate pe date diverse și reprezentative.

Encord a obținut recent 30 de milioane de dolari în finanțare de serie B. Cum va accelera această finanțare drumul dvs. de produs și planurile de extindere?

Cei 30 de milioane de dolari în finanțare de serie B vor fi utilizați pentru a crește drastic dimensiunea echipei noastre de produs, inginerie și cercetare IA în următoarele șase luni și pentru a accelera dezvoltarea Encord Index și a altor funcții noi. De asemenea, extindem prezența noastră în San Francisco cu un nou birou, și această finanțare ne va ajuta să scalăm operațiunile noastre pentru a susține baza noastră de clienți în creștere.

Ca cea mai tânără companie de IA din Y Combinator care a ridicat o finanțare de serie B, la ce ați atribui creșterea rapidă și succesul Encord?

Una dintre motivele pentru care am putut crește rapid este că am adoptat un focus extrem de centrat pe client în toate domeniile companiei. Comunicăm constant cu clienții, ascultăm îndeaproape problemele lor și “îmbrățișăm” strâns pentru a ajunge la soluții. Prin concentrarea pe nevoile clienților, mai degrabă decât pe hype, am creat o platformă care rezonă cu echipele de IA de top din diverse industrii. Clienții noștri au fost instrumentali în a ne aduce unde suntem astăzi. Capacitatea noastră de a scala rapid și de a gestiona eficient complexitatea datelor de IA ne-a făcut o soluție atractivă pentru întreprinderi.

De asemenea, datorăm mult din succesul nostru colegilor noștri, partenerilor și investitorilor, care au lucrat neîncetat pentru a promova Encord. Lucrul cu echipe de produs, inginerie și marketing de clasă mondială a avut un impact enorm asupra creșterii noastre.

Având în vedere importanța crescândă a datelor în IA, cum vedeți evoluția platformelor de date de IA, cum ar fi Encord, în următorii cinci ani?

Pe măsură ce aplicațiile de IA cresc în complexitate, nevoia de soluții de gestionare a datelor eficiente și scalabile va crește și mai mult. Cred că fiecare întreprindere va avea în cele din urmă un departament de IA, la fel cum există departamente de IT astăzi. Encord va fi singura platformă de care vor avea nevoie pentru a gestiona cantitățile uriașe de date necesare pentru IA și pentru a pune modelele în producție rapid.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Encord.