По мере развития систем искусственного интеллекта качество, разнообразие и управление обучающими данными стали решающими факторами успеха ИИ. В 2026 году организации, создающие большие языковые модели (LLM), системы компьютерного зрения, движки распознавания речи и специализированные решения ИИ, больше не задаются вопросом имеют ли значение данные — а спрашивают, кто может предоставить правильные данные в масштабе, этично и в соответствии с требованиями.
В этой статье рассматривается, что такое обучающие данные для ИИ, кто их предоставляет, на что обращать внимание при выборе поставщика, а также тщательно подобранный список лучших поставщиков обучающих данных для ИИ в 2026 году, основанный на возможностях, специализации и отраслевой значимости.
Объяснение обучающих данных для ИИ: источники, типы и поставщики
Обучающие данные для ИИ — это базовые входные данные, используемые для обучения моделей машинного и глубокого обучения тому, как распознавать закономерности, делать прогнозы и генерировать результаты. В зависимости от случая использования обучающие данные могут включать:
- Текст (документы, разговоры, запросы, аннотации)
- Речь и аудио (голосовые записи, транскрипции)
- Изображения и видео (обнаружение объектов, распознавание по лицу, медицинская визуализация)
- Данные датчиков (LiDAR, радар, временные ряды)
- Мультимодальные наборы данных, объединяющие несколько форматов
Поставщики обучающих данных для ИИ — это компании, которые собирают, курируют, маркируют, проверяют и предоставляют эти наборы данных. Обычно они объединяют технологические платформы с большими человеческими ресурсами, чтобы обеспечить точность данных, контекстное понимание и соответствие правовым и этическим стандартам.
В 2026 году поставщики все больше различаются по отраслевой экспертизе, управлению данными и поддержке генеративного ИИ и рабочих процессов LLM, а не только по объему.
Как выбрать правильного поставщика обучающих данных для ИИ
Выбор правильного партнера по данным может напрямую повлиять на производительность модели, нормативные риски и время вывода на рынок. Некоторые из наиболее важных факторов для оценки включают:
1. Качество данных и точность аннотаций
Высококачественные данные с последовательной маркировкой необходимы для снижения предвзятости модели и улучшения производительности в реальных условиях. Ищите поставщиков с надежными процессами контроля качества и проверкой с участием человека.
2. Отраслевая экспертиза
Общих наборов данных больше недостаточно для регулируемых или сложных отраслей. Поставщики с экспертизой в здравоохранении, финансах, автомобильной промышленности или юридической сфере предлагают значительное преимущество.
3. Масштабируемость и глобальный охват
По мере роста моделей растет и потребность в многоязычных, мультикультурных и географически разнообразных данных.
4. Соответствие требованиям и этика
Законы о конфиденциальности, управление согласием и этическое получение данных теперь являются обязательными требованиями — особенно в здравоохранении и потребительском ИИ.
5. Поддержка генеративного ИИ и LLM
Современные поставщики должны поддерживать RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека), аннотацию запросов и конвейеры диалоговых данных.
Лучшие компании по обучающим данным для ИИ на 2026 год и далее
- Scale AI
Scale AI — один из самых известных поставщиков обучающих данных для ИИ в мире, известный созданием инфраструктуры данных, поддерживающей передовые системы машинного обучения и искусственного интеллекта. Основанная в Соединенных Штатах, компания фокусируется на сочетании автоматизации с человеческой экспертизой для предоставления высокоточных размеченных данных. За годы работы Scale AI глубоко интегрировалась в такие отрасли, как автономные транспортные средства, робототехника, оборона и крупномасштабные корпоративные инициативы в области ИИ.
Сильные стороны
Главная сила Scale AI заключается в способности обрабатывать чрезвычайно сложные и объемные наборы данных. Компания превосходно справляется с аннотацией данных датчиков, включая LiDAR и радар, и значительно расширилась в области обучения LLM, RLHF и рабочих процессов генеративного ИИ. Ее мощные инструменты, механизмы контроля качества и масштабируемость корпоративного уровня делают ее лидером в проектах ИИ, требующих высокой точности.
Лучше всего подходит для
Scale AI лучше всего подходит для крупных предприятий, лабораторий ИИ и организаций, создающих критически важные системы ИИ, требующие точности, масштаба и сложных конвейеров аннотаций.
-
Appen
Appen — давно существующая компания по обучающим данным для ИИ с глобальной базой участников, охватывающей сотни стран и языков. Компания сыграла ключевую роль в разработке многих ранних систем NLP, распознавания речи и компьютерного зрения. Appen предоставляет широкий спектр услуг по данным, включая сбор, аннотацию и проверку данных в различных модальностях.
Сильные стороны
Главная сила Appen — это глобальный охват и многоязычные возможности. Имея доступ к огромным краудсорсинговым ресурсам, компания может поддерживать масштабные языковые, речевые и текстовые проекты ИИ. Компания также предлагает гибкие рабочие процессы аннотаций и опыт работы с крупными технологическими компаниями.
Лучше всего подходит для
Appen лучше всего подходит для многоязычных проектов ИИ, систем распознавания речи и моделей NLP, требующих разнообразного языкового и регионального охвата в масштабе.
-
Shaip
Shaip — специализированный поставщик обучающих данных для ИИ, ориентированный на предоставление высококачественных специализированных наборов данных, особенно для здравоохранения, наук о жизни, речевого ИИ и регулируемых отраслей. В отличие от универсальных поставщиков, Shaip делает акцент на этическом получении данных, соответствии требованиям и глубокой предметной экспертизе. Компания тесно сотрудничает с предприятиями, требующими точности, конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям.
Сильные стороны
Ключевые сильные стороны Shaip включают соответствие данных медицинского уровня, экспертизу в области многоязычных речевых данных и расширенную аннотацию клинического текста и медицинской визуализации. Компания известна строгим соблюдением HIPAA, GDPR и глобальных стандартов защиты данных. Shaip также превосходно справляется с индивидуальными решениями по данным, а не с универсальными наборами данных.
Лучше всего подходит для
Shaip лучше всего подходит для ИИ в здравоохранении, медицинской визуализации, клинического NLP, голосовых помощников и любых приложений ИИ, работающих в регулируемых или высокорисковых средах.
-
Defined.ai
Defined.ai — поставщик обучающих данных для ИИ, ориентированный на создание инклюзивных и этично полученных наборов данных для современных систем ИИ. Компания поддерживает несколько типов данных, включая речь, текст, изображения и видео, с сильным акцентом на разнообразие и справедливость. Defined.ai позиционирует себя как поставщика для ответственной разработки ИИ, ориентированной на человека.
Сильные стороны
Выдающаяся сила Defined.ai — это приверженность снижению предвзятости и инклюзивному представлению данных. Компания предлагает разнообразные наборы данных, охватывающие акценты, демографические данные и культурные контексты, что становится все более важным для диалогового ИИ и потребительских приложений.
Лучше всего подходит для
Defined.ai лучше всего подходит для речевого ИИ, диалогового ИИ и глобальных потребительских приложений, где справедливость, представленность и этические практики ИИ критически важны.
-
TELUS International AI (ранее Lionbridge AI)
TELUS International AI привносит десятилетия опыта в локализации и лингвистических услугах в область обучающих данных для ИИ. Как часть TELUS International, компания предоставляет решения по данным для ИИ, которые сочетают лингвистическую экспертизу с масштабируемыми рабочими процессами аннотаций. Она поддерживает предприятия, создающие продукты ИИ для глобальных рынков.
Сильные стороны
Сила компании заключается в языке, культурном контексте и экспертизе локализации. TELUS International AI предлагает высококачественную аннотацию речи и текста на многих языках и в регионах, поддерживаемую надежными процессами обеспечения качества.
Лучше всего подходит для
TELUS International AI лучше всего подходит для многоязычных систем ИИ, голосовых помощников, поисковых систем и глобальных потребительских продуктов ИИ.
-
iMerit
iMerit — компания по аннотации данных и услугам ИИ, которая сочетает высококачественное предоставление услуг с сильной миссией социального воздействия. Компания предоставляет услуги аннотации для изображений, видео, текста и данных датчиков, поддерживая широкий спектр случаев использования ИИ в различных отраслях.
Сильные стороны
iMerit известна своей высококачественной человеческой аннотацией, структурированными рабочими процессами контроля качества и способностью управлять сложными задачами, требующими контекстного понимания. Компания также выделяется этичной моделью рабочей силы и долгосрочным развитием талантов.
Лучше всего подходит для
iMerit лучше всего подходит для компьютерного зрения, ИИ в здравоохранении, автономных систем и организаций, ищущих надежную аннотацию с социальным воздействием.
-
Sama (ранее Samasource)
Sama — компания по аннотации данных для ИИ с прочным фундаментом этичного получения данных. Она предоставляет услуги по обучающим данным в основном для компьютерного зрения и систем ИИ на основе датчиков и давно поддерживает социально ответственную разработку ИИ.
Сильные стороны
Сильные стороны Sama включают надежную аннотацию изображений и видео, этичные практики работы с персоналом и масштабируемое предоставление услуг для проектов ИИ на основе зрения.
Лучше всего подходит для
Sama лучше всего подходит для компьютерного зрения, автомобильного ИИ, аналитики розничной торговли и организаций, приоритизирующих этичное получение данных.
