AIを活用してRLHFパイプラインを効率的に管理する方法

新しいラベリングプロジェクトの作成や、モデルのファインチューニングを最適化するためのプロジェクトパラメータの変更が可能です。自然言語を使ってラベリングの指示やデータ収集タスクを繰り返し改善できるため、トレーニングデータのパイプラインを直接コントロールできます。

1. 01

   プロジェクトの初期化

   新しいデータが必要なとき、AIがScale AI内にプロジェクト構造を構築します。次回のファインチューニングに向けた基盤を整えます。

   create_project
2. 02

   パラメータの調整

   ラベリング結果が期待通りでない場合、AIがプロジェクト設定を更新します。ラベラーへのタスク提示方法を変更できます。

   update_project_params
3. 03

   指示内容の精査

   特定のラベリングルールを変更するようエージェントに指示できます。更新内容は即座に既存のプロジェクトに反映されます。

   update_project_params
4. 04

   データ収集のスケールアップ

   AIがタスクのライフサイクルを管理します。プロジェクト設定がファインチューニングの目標と一致し続けるよう制御します。

   create_projectupdate_project_params

Scale AI Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lsC40U9ook5OZ8hrmwvYLqntMTpGHdSfQWvhNSRl/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Scale AI capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "scale-ai-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lsC40U9ook5OZ8hrmwvYLqntMTpGHdSfQWvhNSRl/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

リンクをクリックして接続するだけです。認証情報は暗号化されて安全に保持され、すぐにRLHFパイプラインの管理を開始できます。

• 01

  AIは既存のプロジェクトを削除できますか？

  いいえ。利用可能なツールは、新しいプロジェクトの作成または既存のプロジェクトの更新のみを許可しています。

• 02

  AIが実際の人間によるラベリングを行うことはできますか？

  いいえ。AIはプロジェクトの設定や指示の管理を行いますが、実際のラベリング作業はScale AIプラットフォームを通じて行われます。

• 03

  ラベリングのルールを変更するにはどうすればよいですか？

  AIに対してプロジェクトパラメータを更新するよう指示してください。指示に基づき、Scale AIのプロジェクトに設定が反映されます。

• 04

  ラベリングの結果をチャット上で確認できますか？

  いいえ。このMCPはプロジェクトのセットアップとパラメータ管理のために設計されており、ラベリングされたデータセット自体の取得や表示は目的としていません。

• 05

  AIがScale AIの支払いを処理しますか？

  いいえ。料金や請求に関するすべての事項は、Scale AIのアカウントを通じて直接管理されます。

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