Labelbox是一个数据标注和注释平台，旨在支持人工智能和机器学习系统的开发。该公司提供一套工具，用于创建、管理和评估用于训练和微调AI模型（包括用于深度学习和大语言模型应用的模型）的标注数据集。Labelbox的平台旨在帮助组织加速其AI项目，通过解决大规模生产高质量训练数据的挑战。
该平台为不同类型的数据提供一系列注释工具，包括图像、视频、文本和音频。这些工具允许用户为计算机视觉任务创建边界框、多边形、分割掩码和其他注释类型，以及为自然语言处理进行文本分类和命名实体识别。除了手动注释外，Labelbox还整合了数据管理、工作流自动化和质量控制功能，使团队能够简化整个数据标注流程。
历史与创立
Labelbox由Manu Sharma、Brian Rieger和Daniel Rasmuson于2018年创立。该公司的成立源于认识到训练数据的质量和规模正成为AI发展的关键瓶颈。创始人旨在构建一个端到端平台，将数据标注与模型训练工作流整合，减少内部构建自定义标注工具所需的时间和成本。
最初，Labelbox从Gradient Ventures（谷歌的AI专注风险基金）和Kleiner Perkins等投资者处获得了种子资金。该公司后来完成了A轮和B轮融资，参与者包括Andreessen Horowitz和B Capital Group等公司。截至2020年代初，Labelbox的总融资额已超过1.1亿美元。
平台与功能
Labelbox的核心产品是一个基于云计算的平台，支持协作式数据标注。它提供了一个界面，注释者可以标注数据，项目经理可以设置标注任务、定义标签本体并审查输出。该平台包括自动化和机器学习辅助标注功能，可以使用模型对数据进行预标注，并允许人工验证或纠正预测，这一过程称为人在回路。
该平台还提供数据编目和数据管理功能，使团队能够发现和管理数据集。它与流行的机器学习框架和云服务（如亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云）集成，便于数据传输和模型部署。Labelbox还引入了用于管理生成式AI工作流的功能，包括支持评估和对齐AI模型的输出。
影响与使用
Labelbox已被汽车、医疗保健和零售等行业的广泛公司和研究机构采用。例如，自动驾驶领域的公司使用Labelbox来注释传感器数据，以训练感知模型。在医疗保健领域，它被用于标注医学图像和电子健康记录，用于诊断AI应用。该平台还被学术环境中的研究人员使用，例如斯坦福AI实验室和其他机构的研究人员，用于管理实验数据集。
主要产品与集成
Labelbox提供几个关键产品，包括Labelbox注释平台、用于数据发现的Labelbox Catalog，以及用于模型评估和监控的Labelbox Model。这些产品协同工作，提供全面的以数据为中心的AI工作流。该平台支持与许多外部工具和API集成，使组织能够将其纳入现有的MLOps流水线。
2023年，Labelbox推出了专门针对大语言模型开发的功能，例如用于对模型响应进行排名和执行基于人类反馈的强化学习（RLHF）的工具。这使该公司处于经典数据标注与对齐AI系统与人类偏好的新范式之间的交汇点。
参见
参考文献
[未提供简要信息。]