Services d'étiquetage des données LLM et d'annotation RLHF pour le réglage fin et l'évaluation des modèles
Services d'étiquetage des données LLM et d'annotation RLHF
Conçu pour les équipes qui expédient de l'IA médicale qui ont besoin de documents étiquetés fiables. Vous bénéficiez de directives d'étiquetage stables et d'une assurance qualité que vous pouvez auditer, sans ralentir votre feuille de route. Les services d'étiquetage des données LLM et d'annotation RLHF sont fournis avec des flux de travail sécurisés et des rapports cohérents du pilote à la production.
Classement des préférences, score de réponse et annotation de sécurité de haute qualité pour affiner les LLM.
Flux de travail structurés pour le RLHF, l'étalonnage, l'évaluation et le développement de modèles de récompense.
Annotation spécifique au domaine pour les contenus techniques, médicaux, financiers, juridiques et critiques en matière de sécurité.
Les grands modèles linguistiques s'appuient sur des données supervisées de haute qualité et sur un feedback humain pour améliorer l'alignement, le raisonnement, la sécurité et l'exécution des tâches. Le réglage fin des LLM nécessite des ensembles de données structurés construits à partir de jugements humains détaillés, notamment le classement des préférences, la notation des réponses, la génération de critiques et l'évaluation de la sécurité. DataVLab fournit des services d'étiquetage de données LLM conçus pour les équipes développant des systèmes d'IA générative avancés. Nous prenons en charge le réglage fin supervisé, l'étiquetage assisté par RLHF, le RLAIF, la formation aux modèles de récompense et les flux de travail d'évaluation continue.
Nos annotateurs suivent des directives détaillées pour évaluer l'utilité, la pertinence, la factualité, le ton, la conformité en matière de sécurité et l'exactitude spécifique au domaine. Nous évaluons les réponses des modèles selon plusieurs niveaux de difficulté, notamment le raisonnement étape par étape, le résumé, le suivi des instructions, l'achèvement des tâches et la réponse aux questions par domaine.
Nos flux de travail incluent la révision en plusieurs passes, les cycles d'étalonnage, l'évaluation des annotations et l'affinement des directives pour maintenir la cohérence. Pour les ensembles de données sensibles ou les projets exigeants en matière de conformité, nous proposons des équipes d'annotation basées dans l'UE et une infrastructure sécurisée.
Nous prenons également en charge l'étiquetage au niveau du domaine pour les soins de santé, les finances, les assurances, les services juridiques et le contenu technique, garantissant ainsi que les LLM spécialisés reçoivent des annotations précises et contextuelles. Ces flux de travail aident les équipes à améliorer l'alignement des modèles, à réduire les hallucinations et à produire des modèles affinés qui se comportent de manière fiable dans les environnements d'entreprise.
Comment DataVLab prend en charge l'alignement, l'évaluation et le réglage précis du LLM
Nous concevons des flux de travail intégrés qui améliorent la qualité, la fiabilité et les performances du domaine LLM.
Classement des préférences pour la RLHF
Comparaison des réponses des modèles selon plusieurs critères
Nous effectuons un classement des préférences par paires pour élaborer des modèles de récompense qui guident l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain.
Annotation de sécurité et de conformité
Évaluation des risques, du contenu préjudiciable et de l'alignement des politiques
Nous étiquetons les violations de sécurité, les déclencheurs de biais, les sujets sensibles et les problèmes de conformité afin d'améliorer le comportement responsable des modèles.
Évaluation de la qualité des réponses
Exactitude, clarté, cohérence et utilité de la notation
Nous fournissons une notation structurée pour les résultats des modèles afin de faciliter les processus de réglage et d'évaluation supervisés.
Évaluation LLM spécifique au domaine
Évaluation de l'exactitude des réponses dans des domaines spécialisés
Nous annotons le contenu technique, juridique, financier et clinique à l'aide de critères adaptés au domaine afin d'améliorer les LLM spécialisés.
Soutien à la génération de critiques
Identifier les erreurs et recommander des corrections
Nous annotons les résultats erronés des modèles et fournissons des critiques écrites humaines qui soutiennent l'affinement itératif du modèle.
Résumé et annotation de fidélité à l'instruction
Évaluation de la fidélité, de l'exhaustivité et de l'adhésion
Nous évaluons les résumés longs et les instructions pour en vérifier l'exactitude, la pertinence et le respect de l'intention de l'utilisateur.
Les étapes clés de votre projet
Définition du projet
Échantillonnage et étalonnage
Annotation
Contrôles qualité
Livraison
Déouvrez les différents secteurs d'application
Nous proposons des solutions à différents secteurs d'activité, garantissant des annotations de haute qualité adaptées à vos besoins spécifiques.
Nos équipes vous accompagnent dans la création de données annotées fiables, prêtes à entraîner, évaluer et améliorer vos modèles IA.
Annotation de données appliquée à votre secteur
Exploitez tout le potentiel de vos applications IA grâce à des données annotées fiables, adaptées à vos cas d’usage métier et prêtes à intégrer vos pipelines de machine learning.
Solutions d'évaluation pour les LLM
Solutions d’annotation spécialisées pour l’IA générative et les grands modèles de langage, couvrant le fine-tuning, l’alignement, l’évaluation et les jeux de données multimodaux.
Services d'annotation de données NLP
Annotation de données NLP de haute qualité pour la détection d'intentions, l'extraction d'entités, la classification, l'analyse des sentiments et l'entraînement d'IA conversationnelles.
Services d'annotation de données textuelles
Annotation de texte fiable à grande échelle pour la classification de documents, le balisage de sujets, l'extraction de métadonnées et l'étiquetage de contenu spécifique à un domaine.
Services d'annotation multimodaux
Annotation multimodale de haute qualité pour les modèles combinant image, texte, audio, vidéo, LiDAR, données de capteurs et métadonnées structurées.
FAQs
Voici quelques questions fréquemment posées
En quoi consiste le data labeling pour LLM et RLHF ?
Le data labeling pour LLM et RLHF consiste à préparer, annoter ou évaluer des données afin d'entraîner, tester ou améliorer des modèles d'IA. DataVLab aide à définir la taxonomie, les consignes d'annotation, le workflow de production et les contrôles qualité adaptés à votre cas d'usage.
Quels types de données ou de tâches pouvez-vous prendre en charge ?
Nous pouvons travailler sur des prompts, conversations, réponses de modèles, préférences, notations, justifications et exemples de référence. Les projets couvrent notamment l’entraînement de modèles de récompense, l’alignement, la comparaison de réponses, la détection d’erreurs et l’évaluation de qualité, avec un niveau de granularité adapté à vos objectifs de modèle, à vos contraintes métier et à vos formats de sortie.
Comment garantissez-vous la qualité du projet ?
Nous commençons généralement par un échantillon pilote afin de valider les consignes, les classes et les exemples ambigus. Ensuite, nous mettons en place des contrôles qualité portant sur cohérence des labels, couverture des cas limites et traçabilité des décisions, avec des retours structurés aux annotateurs et, si nécessaire, une couche de revue experte.
Quels formats de livraison proposez-vous ?
Selon votre pipeline, nous pouvons livrer les annotations dans des formats standards ou personnalisés, notamment JSONL, CSV, datasets de préférence, paires prompt-réponse, scores et exports personnalisés. L'objectif est de vous fournir des données directement exploitables pour l'entraînement, l'évaluation ou l'intégration dans vos outils internes.
Quelle expertise mobilisez-vous ?
L'équipe est constituée en fonction de la complexité du projet : des reviewers humains, linguistes, experts métier et évaluateurs natifs selon la langue. Pour les projets sensibles ou spécialisés, DataVLab peut ajouter une phase de calibration, une revue senior et une documentation détaillée des choix d'annotation.
Comment démarrer un projet avec DataVLab ?
Vous pouvez nous envoyer un échantillon de données, quelques exemples d'annotations attendues, la liste des classes ou critères à appliquer, le format de sortie souhaité et vos contraintes de délai. Nous pouvons ensuite proposer un pilote, estimer l'effort nécessaire et structurer le workflow complet.
Une approche flexible, experte et orientée qualité
Jusqu’à 10× plus rapide
Accélérez la production de vos données annotées grâce à des workflows structurés, assistés par IA et adaptés à vos volumes.
Workflows assistés par IA
Combinez automatisation ciblée et revue humaine pour améliorer la cohérence, réduire les délais et sécuriser la qualité des annotations.
Contrôle qualité avancé
Mettez en place des protocoles QA adaptés à votre projet : double annotation, revue experte, arbitrage, calibration et suivi des erreurs.
Annotateurs spécialisés
Travaillez avec des équipes formées à vos consignes, à vos données et aux exigences de votre domaine.
Externalisation éthique
DataVLab privilégie des conditions de travail équitables, des processus transparents et une annotation de données fiable sur le long terme.
Expertise éprouvée
Depuis 2019, DataVLab accompagne des projets d’annotation complexes dans des secteurs exigeants comme la santé, l’industrie, l’agriculture, la géospatiale et la mobilité.
Des solutions évolutives
Commencez par un pilote, puis passez progressivement à des volumes plus importants avec des équipes dédiées et des processus stabilisés.
Une équipe internationale
Mobilisez un réseau d’annotateurs, de reviewers et de spécialistes IA adapté à vos contraintes de langue, de domaine et de conformité.
Améliorez vos modèles IA dès aujourd’hui
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