LLM-Datenkennzeichnungs- und RLHF-Annotationsdienste für die Feinabstimmung und Bewertung von Modellen
LLM-Datenkennzeichnungs- und RLHF-Annotationsdienste
Entwickelt für Teams, die medizinische KI versenden und zuverlässige beschriftete Dokumente benötigen. Sie erhalten stabile Richtlinien für Etiketten und eine Qualitätssicherung, die Sie überprüfen können, ohne dass Ihre Roadmap beeinträchtigt wird. Die LLM Data Labeling and RLHF Annotation Services werden mit sicheren Workflows und konsistenter Berichterstattung vom Pilotprojekt bis zur Produktion bereitgestellt.
Qualitativ hochwertiges Präferenzranking, Antwortbewertung und Sicherheitsanmerkungen für die Feinabstimmung von LLMs.
Strukturierte Arbeitsabläufe für die Entwicklung von RLHF-, Kalibrierungs-, Entscheidungs- und Belohnungsmodellen.
Domänenspezifische Anmerkungen für technische, medizinische, finanzielle, rechtliche und sicherheitskritische Inhalte.
Große Sprachmodelle stützen sich auf hochwertige überwachte Daten und menschliches Feedback, um die Ausrichtung, das Denken, die Sicherheit und die Aufgabenerfüllung zu verbessern. Für die Feinabstimmung von LLMs sind strukturierte Datensätze erforderlich, die auf detaillierten menschlichen Urteilen basieren. Dazu gehören die Rangfolge der Präferenzen, die Bewertung der Antworten, die Generierung von Kritiken und die Sicherheitsbewertung. DataVlab bietet LLM-Datenkennzeichnungsdienste an, die für Teams konzipiert sind, die fortschrittliche generative KI-Systeme entwickeln. Wir unterstützen überwachte Feinabstimmungen, RLHF- und RLAIF-gestützte Etikettierung, Training von Belohnungsmodellen und kontinuierliche Bewertungsabläufe.
Unsere Kommentatoren folgen detaillierten Richtlinien, um Hilfsbereitschaft, Relevanz, Sachlichkeit, Umgangston, Einhaltung der Sicherheitsvorschriften und fachspezifische Korrektheit zu beurteilen. Wir bewerten die Antworten der Modelle auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen, einschließlich schrittweiser Argumentation, Zusammenfassung, Befolgung der Anweisungen, Erledigung von Aufgaben und fachbezogener Beantwortung von Fragen.
Unsere Arbeitsabläufe umfassen Prüfungen in mehreren Durchgängen, Kalibrierungsrunden, die Bewertung von Anmerkungen und die Verfeinerung der Richtlinien, um die Konsistenz zu gewährleisten. Für sensible Datensätze oder Projekte mit hohem Compliance-Anspruch bieten wir Annotationsteams in der EU und eine sichere Infrastruktur.
Wir unterstützen auch die Kennzeichnung auf Domainebene für Gesundheits-, Finanz-, Versicherungs-, Rechtsdienstleistungen und technische Inhalte und stellen so sicher, dass spezialisierte LLMs genaue und kontextbezogene Anmerkungen erhalten. Diese Workflows helfen Teams dabei, die Modellausrichtung zu verbessern, Halluzinationen zu reduzieren und fein abgestimmte Modelle zu erstellen, die sich in Unternehmensumgebungen zuverlässig verhalten.
Wie DataVlab die Ausrichtung, Bewertung und Feinabstimmung von LLM unterstützt
Wir entwickeln Human-in-the-Loop-Workflows, die die Qualität, Zuverlässigkeit und Domain-Performance von LLM verbessern.
Präferenzrangliste für RLHF
Vergleich der Modellantworten anhand mehrerer Kriterien
Wir führen ein paarweises Präferenzranking durch, um Belohnungsmodelle zu trainieren, die das verstärkende Lernen anhand menschlichen Feedbacks steuern.
Anmerkungen zu Sicherheit und Konformität
Bewertung von Risiken, schädlichen Inhalten und Anpassung der Richtlinien
Wir kennzeichnen Sicherheitsverstöße, Vorurteile, sensible Themen und Compliance-Probleme, um das verantwortungsvolle Verhalten von Modellen zu verbessern.
Bewertung der Antwortqualität
Richtigkeit, Klarheit, Kohärenz und Nützlichkeit der Bewertung
Wir bieten eine strukturierte Bewertung der Modellergebnisse, um überwachte Feinabstimmungs- und Evaluierungspipelines zu unterstützen.
Domänenspezifische LLM-Bewertung
Bewertung der Antworten auf Genauigkeit in speziellen Bereichen
Wir kommentieren technische, rechtliche, finanzielle und klinische Inhalte mit domänenspezifischen Kriterien, um spezialisierte LLMs zu verbessern.
Unterstützung bei der Generierung von Kritiken
Fehler erkennen und Korrekturen empfehlen
Wir kommentieren fehlerhafte Modellergebnisse und liefern menschliche schriftliche Kritiken, die eine iterative Modellverfeinerung unterstützen.
Zusammenfassung und Annotation zur Anweisungstreue
Bewertung von Treue, Vollständigkeit und Einhaltung
Wir prüfen ausführliche Zusammenfassungen und Anleitungen auf Richtigkeit, Relevanz und Berücksichtigung der Nutzerabsicht.
Entdecken Sie, wie unser Prozess funktioniert
Projekt definieren
Probenahme und Kalibrierung
Anmerkung
Überprüfung und Versicherung
Lieferung
Entdecken Sie Industrieanwendungen
Wir bieten Lösungen für verschiedene Branchen und gewährleisten qualitativ hochwertige Anmerkungen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Verbessern Sie die Leistung Ihrer KI
Wir bieten hochwertige Annotationsdienste, um die Leistung Ihrer KI zu verbessern
Optimierte Annotation für leistungsstarke KI-Modelle
Bis zu 10x schneller
Beschleunigen Sie Ihr KI-Training mit High-Speed-Annotationen, die herkömmliche Prozesse deutlich übertreffen.
KI-unterstützt
Nahtlose Verbindung von menschlichem Fachwissen und KI-gestützter Präzision für höchste Annotationsqualität.
Fortgeschrittene Qualitätssicherung
Individuelle Qualitätskontrollen zur Sicherstellung präziser Annotationen – projektbasiert und zuverlässig.
Hochspezialisiert
Arbeiten Sie mit branchenerfahrenen Annotatoren zusammen, die ihr branchenspezifisches Know-how gezielt in Ihre Datenprojekte einbringen.
Ethisches Outsourcing
Verantwortungsvolle Arbeitsbedingungen und transparente Prozesse für qualitativ hochwertige Annotationen.
Bewährtes Fachwissen
Nachgewiesene Erfolge in verschiedenen Branchen – wir liefern zuverlässige, effektive Trainingsdaten für Ihre KI.
Skalierbare Lösungen
Von kleinen Datensätzen bis zu großflächigen KI-Projekten – wir skalieren Ihre Annotation nahtlos mit.
Globales Team
Ein weltweites Netzwerk aus erfahrenen Annotator:innen und KI-Expert:innen – für höchste Präzision und Effizienz.
Potenzial heute
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