Services d'étiquetage des données LLM et d'annotation RLHF pour le réglage fin et l'évaluation des modèles

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.