Servicios de etiquetado de datos de LLM y anotación RLHF para el ajuste y la evaluación de modelos
Servicios de etiquetado de datos y anotación RLHF de LLM
Diseñado para equipos que envían inteligencia artificial médica y necesitan documentos etiquetados confiables. Obtiene directrices de etiquetado estables y un control de calidad que puede auditar sin ralentizar su hoja de ruta. Los servicios de etiquetado de datos y anotación RLHF de LLM incluyen flujos de trabajo seguros e informes consistentes desde la fase piloto hasta la producción.
Clasificación de preferencias, puntuación de respuesta y anotación de seguridad de alta calidad para ajustar los LLM.
Flujos de trabajo estructurados para el desarrollo de modelos de RLHF, calibración, adjudicación y recompensa.
Anotación específica de dominio para contenido técnico, médico, financiero, legal y de seguridad crítico.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño se basan en datos supervisados de alta calidad y en comentarios humanos para mejorar la alineación, el razonamiento, la seguridad y el desempeño de las tareas. El perfeccionamiento de los LLM requiere conjuntos de datos estructurados basados en juicios humanos detallados, como la clasificación de preferencias, la puntuación de las respuestas, la generación de críticas y la evaluación de la seguridad. DataVlab ofrece servicios de etiquetado de datos de LLM diseñados para equipos que desarrollan sistemas avanzados de IA generativa. Apoyamos el ajuste fino supervisado, el RLHF y el etiquetado asistido por RLAIF, la formación en modelos de recompensas y los flujos de trabajo de evaluación continua.
Nuestros anotadores siguen pautas detalladas para evaluar la utilidad, la relevancia, la factibilidad, el tono, el cumplimiento de la seguridad y la corrección específica del dominio. Evaluamos las respuestas de los modelos en varios niveles de dificultad, incluidos el razonamiento paso a paso, el resumen, el seguimiento de las instrucciones, la finalización de las tareas y la respuesta a las preguntas basadas en el dominio.
Nuestros flujos de trabajo incluyen la revisión de varias pasadas, las rondas de calibración, la adjudicación de anotaciones y el refinamiento de las directrices para mantener la coherencia. Para conjuntos de datos confidenciales o proyectos con un alto nivel de cumplimiento normativo, ofrecemos equipos de anotación con sede en la UE y una infraestructura segura.
También admitimos el etiquetado a nivel de dominio para la atención médica, las finanzas, los seguros, los servicios legales y el contenido técnico, lo que garantiza que los LLM especializados reciban anotaciones precisas y basadas en el contexto. Estos flujos de trabajo ayudan a los equipos a mejorar la alineación de los modelos, reducir las alucinaciones y producir modelos ajustados que se comportan de forma fiable en entornos empresariales.
Cómo DataVlab apoya la alineación, la evaluación y el ajuste fino de LLM
Diseñamos flujos de trabajo humanos en bucle que mejoran la calidad, la confiabilidad y el rendimiento del dominio de la LLM.
Clasificación de preferencias para RLHF
Comparación de las respuestas del modelo según varios criterios
Realizamos clasificaciones de preferencias por pares para entrenar modelos de recompensa que guían el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana.
Anotación de seguridad y cumplimiento
Evaluación del riesgo, el contenido dañino y la alineación de las políticas
Etiquetamos las infracciones de seguridad, los factores desencadenantes de sesgos, los temas delicados y los problemas de cumplimiento para mejorar el comportamiento responsable de los modelos.
Puntuación de calidad de respuesta
Corrección, claridad, coherencia y utilidad de la puntuación
Proporcionamos una puntuación estructurada para los resultados de los modelos a fin de respaldar los procesos supervisados de ajuste y evaluación.
Evaluación de LLM específica de un dominio
Evaluación de la precisión de las respuestas en campos especializados
Anotamos el contenido técnico, legal, financiero y clínico con criterios alineados con el dominio para mejorar los LLM especializados.
Soporte para la generación de críticas
Identificación de errores y recomendación de correcciones
Anotamos los resultados de los modelos defectuosos y proporcionamos críticas escritas por humanos que respaldan el refinamiento iterativo del modelo.
Resumen y anotación de fidelidad de instrucciones
Evaluación de la fidelidad, la integridad y la adherencia
Evaluamos los resúmenes e instrucciones extensos para comprobar su precisión, relevancia y respeto de la intención del usuario.
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Definición del proyecto
Muestreo y calibración
Anotación
Revisión y garantía
Entrega
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Anotación optimizada para una IA de alto rendimiento
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Asistido por IA
Combinamos la experiencia humana con precisión automatizada para ofrecer una anotación de máxima calidad.
Control de calidad avanzado
Protocolos de control de calidad personalizados para garantizar anotaciones sin errores por proyecto.
Altamente especializado
Anotadores expertos en su dominio, que aportan precisión y conocimiento especializado a cada conjunto de datos.
Subcontratación ética
Procesos justos y transparentes para un etiquetado de datos ético y de alta calidad.
Experiencia comprobada
Éxito demostrado en múltiples industrias con datos de entrenamiento confiables y efectivos.
Soluciones escalables
Flujos de trabajo adaptados a proyectos de cualquier escala: desde pequeños lotes de datos hasta modelos empresariales de IA.
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Red global de anotadores y especialistas en IA dedicados a la excelencia y precisión.
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