Przypadki użycia i zastosowanie w świecie rzeczywistym
Wspieramy rozliczne projekty AI w świecie rzeczywistym poprzez świadczenie niestandardowych usług w zakresie danych
Jakość danych
Dzięki kontrolom jakości przeprowadzanym przy udziale człowieka oraz przy użyciu automatycznych narzędzi zapewniania jakości weryfikujemy integralność danych, wykrywamy naruszenia zasad i zapewniamy zgodność marki z treściami generowanymi przez użytkowników lub sztuczną inteligencję na dużą skalę. Takie podejście gwarantuje bezpieczne i wysokiej jakości zbiory danych do szkolenia i wdrażania.
Weryfikacja i ocena trafności dokumentów referencyjnych lub cytatów wykorzystywanych przez AI. Korzystając ze zautomatyzowanych narzędzi ewaluacyjnych i oceny dokonywanej przez człowieka, nasi adnotatorzy przeprowadzają kontrole trafności i walidację źródeł, które modele językowe cytują lub pobierają. Gwarantuje to, że każde odniesienie jest powiązane z treścią, co ma kluczowe znaczenie dla wiarygodnych raportów i odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję.
Tworzenie wzorcowych zbiorów danych testowych z dokładnymi adnotacjami do oceny modelu. Tworzymy pary pytanie-odpowiedź ze zweryfikowanymi odpowiedziami lub podsumowania z podsumowaniami referencyjnymi, które są wykorzystywane jako wysokiej jakości zestawy testowe. Każdy punkt danych jest starannie opatrzony adnotacjami (np. poprawnymi odpowiedziami, uwagami dotyczącymi faktów lub ocenami preferencji), umożliwiając wiarygodne porównanie modeli sztucznej inteligencji w zadaniach takich jak kontrola jakości, podsumowanie lub tłumaczenie.
Konfigurujemy przepływy ciągłego monitorowania, które śledzą zmiany w dystrybucji danych w czasie.
W przypadku wykrycia dryfu danych lub anomalii, zespoły otrzymują alerty, umożliwiające proaktywne przekwalifikowanie lub aktualizację danych. Pomaga to utrzymać spójną wydajność modelu w dynamicznych środowiskach rzeczywistych.
Dane szkoleniowe dla AI
Pomoc w dostosowaniu dużych modeli językowych do ludzkich preferencji i wartości. Przeprowadzamy porównywanie A/B (ranking dwóch modelowych odpowiedzi), zbieramy oceny jakości odpowiedzi i oceniamy wyniki pod kątem kwestii bezpieczeństwa lub stronniczości kulturowej. Te zbiory danych preferencji ludzkich kierują dostosowywaniem LLM (takim jak uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych pochodzących od człowieka), tak aby modele generowały odpowiedzi bardziej pomocne, bezpieczne i lepiej dopasowane kulturowo.
Zapewnienie ciągłej oceny wyników systemu AI przez człowieka w celu wprowadzenia ulepszeń. Może to obejmować ocenę opartą na wideo (dla modeli wizyjno-językowych lub generowanych filmów) oraz szczegółowe oceny generowanego tekstu lub dźwięku. Projektujemy i przeprowadzamy badania porównawcze, w których ludzie oceniają jakość wyników AI na podstawie różnych kryteriów. Informacje zwrotne pomagają zidentyfikować słabe punkty i zmierzyć postępy w iteracyjnych aktualizacjach modelu.
Generowanie i udoskonalanie danych w ponad 100 językach, w tym w rzadkich językach, takich jak cebuański i gaelicki, w celu poszerzenia możliwości sztucznej inteligencji. Aby wzbogacić dane szkoleniowe, nasi lingwiści tworzą wyrażenia idiomatyczne, dialogi i treści w językach docelowych. Udoskonalamy również istniejące zbiory danych — na przykład rozszerzając korpus języka arabskiego z Zatoki Perskiej o większą różnorodność dialektów lub poprawiając dosłowne tłumaczenia na bardziej naturalne sformułowania. Rezultatem są bogatsze wielojęzyczne dane szkoleniowe, które poprawiają płynność modelu i trafność kulturową w różnych lokalizacjach.
Generujemy lub rozszerzamy zbiory danych o realistyczne, sztucznie stworzone przykłady — jest to szczególnie wartościowe, gdy rzeczywiste dane są ograniczone lub wrażliwe. Takie podejście pomaga modelom sztucznej inteligencji radzić sobie z rzadkimi zdarzeniami i utrzymywać wydajność w niedostatecznie reprezentowanych sytuacjach bez narażania ochrony prywatności lub zasięgu.
Stosowane rozwiązania
Dostrajanie komponentu wyszukującego w przepływach RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pomagamy w ocenie i poprawie trafności wyszukanych dokumentów lub źródeł dla zapytań, wyodrębnianiu kluczowych informacji i etykietowaniu par zapytanie-dokument. Dostrajanie retrievera z udziałem człowieka poprawia skuteczność systemów RAG w zastosowaniach takich jak wyszukiwanie korporacyjne i systemy odpowiadające na pytania.
Usuwamy lub maskujemy wrażliwe informacje (dane osobowe, poufne rejestry), aby spełnić surowe przepisy dotyczące ochrony danych, takie jak RODO lub HIPAA. Nasze techniki zachowują użyteczność zbiorów danych, jednocześnie chroniąc prywatność i zapewniając tym samym, że twoje projekty AI pozostaną zarówno zgodne z przepisami, jak i skuteczne.
Tworzymy odpowiednie dla danej dziedziny streszczenia i zautomatyzowane generowanie tekstu (np. dokumenty prawne, raporty finansowe lub instrukcje techniczne). Dzięki naszym przepływom pracy generowane treści są dokładne pod względem faktograficznym i zgodne z branżowym językiem, stylem i wymogami zgodności.
Nasi eksperci w różnych dziedzinach projektują niestandardowe przepływy danych — od adnotacji tekstów medycznych (np. notatek klinicznych, redakcji chronionych informacji dotyczących zdrowia) po analizę umów prawnych lub normalizację transakcji finansowych. Stawiamy czoła wyzwaniom, zarówno związanym z regulacjami prawnymi, jak i specyficznym dla danej branży, aby dostarczać wiarygodne, zgodne z przepisami dane w specjalistycznych dziedzinach.
Zbieramy, adnotujemy i dopasowujemy tekstowe zapytania do baz danych z odpowiadającymi im instrukcjami SQL w wielu dialektach (MySQL, PostgreSQL, SQL Server itp.). Te dane szkoleniowe zasilają modele sztucznej inteligencji, które konwertują zapytania w zwykłym języku na prawidłowy SQL, umożliwiając użytkownikom nietechnicznym dostęp do informacji bez pisania kodu.
