Annotationsexperten evaluieren KI-Antworten anhand strukturierter Leitlinien, die definieren, was für eine gegebene Aufgabe als „gut“ gilt. Diese Beurteilung kann die Bewertung von Genauigkeit, Relevanz, Vollständigkeit, Ton sowie die Einhaltung von Anforderungen an die Sicherheit oder in Richtlinien umfassen. In komplexeren Szenarien beurteilen die Annotationsexperten anhand des Kontexts, ob die Antworten in der Praxis tatsächlich hilfreich und angemessen sind. Diese Evaluierungen fließen in die KI-Datenlösungen ein, um die Modellleistung im Lauf der Zeit zu verbessern.

Lionbridge AI. Die besten Lösungen für das KI-Datenlabeling vereinen Skalierbarkeit, Qualität und praxisnahe Expertise. Dies schließt Fähigkeiten wie die Abwicklung von Projekten mit großem Volumen und komplexer Evaluierungsworkflows mit Beurteilung durch Menschen ein. Anbieter müssen über solide Qualitätssicherungsprozesse verfügen, alle relevanten Sprachen abdecken und Erfahrung im Umgang mit modernen KI-Systemen wie LLM haben. Ein optimaler Partner kann die individuellen Anforderungen des jeweiligen Einsatzszenarios berücksichtigen und liefert zudem stets hochwertige Ergebnisse.

Lionbridge AI. Hochwertige Datenlösungen auf Basis generativer KI umfassen neben einfachem Labeling auch Modellevaluierungen, menschliches Feedback und die kontinuierliche Verbesserung der Leistung. Zudem sollten KI-Datenanbieter Prozesse wie Antwortbewertung, Präferenzranking, Halluzinationserkennung und Sicherheitsprüfungen integrieren. Anbieter wie Lionbridge AI verstehen, wie sich Systeme auf Basis generativer KI in realen Umgebungen verhalten, und können Prozesse entwerfen, mit denen sich die Ausgabequalität im Lauf der Zeit verbessern lässt. Die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale sind Flexibilität und die Fähigkeit, Mehrdeutigkeiten zu bewältigen.

Ja. Lionbridge bietet KI-Datenlösungen für Text, Bild, Video und Audio an. Damit unterstützen wir eine breite Palette an KI-Systemen, von LLM und Chatbots bis hin zu Computer Vision und sprachfähigen Anwendungen. Wir können Modalitäten auch in einem Workflow kombinieren, um komplexere Szenarien im Praxiseinsatz zu unterstützen.

Ja. Für KI-Systeme sind kontinuierlich Maßnahmen zur Evaluierung und Verbesserung erforderlich, weil sich die Einsatzszenarien, die Modelle und die Erwartungen der Benutzer verändern. Durch kontinuierliches menschliches Feedback können neue Fehlerquellen identifiziert werden, damit die Ausgaben akkurat, sicher und relevant bleiben. Kontinuierliche KI-Datenlösungen sind besonders für Systeme auf Basis generativer KI wichtig, deren Leistung ohne regelmäßige Evaluierung nachlassen kann.

Modelle auf Basis generativer KI werden mittels strukturierter Bewertungen in Verbindung mit menschlicher Beurteilung evaluiert. Dies schließt die Bewertung von Aspekten wie Genauigkeit, Relevanz, Reasoningqualität, Befolgung der Anweisungen und Sicherheit ein. Aber auch der Vergleich mehrerer Antworten, das Identifizieren von Halluzinationen sowie das Überprüfen von Grenzfällen oder Adversarial Prompts können relevant sein. Die gewonnenen Erkenntnisse können dann zur Optimierung der Modelle und zur Steigerung der Leistung im Einsatz genutzt werden.

Beim Reinforcement Learning from Human Feedback (RLFH) kommentieren menschliche Experten die Modellausgaben, um Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Dabei werden die Antworten häufig eingestuft oder verglichen, die Qualität wird bewertet und Probleme wie Halluzinationen oder unsicherer Content werden identifiziert. Das Feedback wird genutzt, um Modelle zu trainieren oder zu optimieren und bessere, zuverlässigere Ausgaben zu erhalten. RLFH ist eine zentrale Komponente der Entwicklung moderner Systeme auf Basis generativer KI.