Cualquier organización que cree o implemente sistemas de IA, como modelos de lenguaje grandes (LLM), copilotos o automatización, puede beneficiarse de los servicios de datos de IA para optimizar el rendimiento de la IA. Estas soluciones son especialmente valiosas para mejorar la precisión, la seguridad y el rendimiento del modelo en casos de uso reales.

Mayor precisión, relevancia y coherencia en las salidas de la IA, junto con una reducción del riesgo y una experiencia de usuario mejorada.

—Evaluación de respuestas de chatbots y copilotos

—Validación de localización y rendimiento multilingüe

—Comparación de modelos y pruebas de rendimiento

Por supuesto. Admitimos flujos de trabajo de texto, imagen, vídeo y audio, incluida tanto la anotación de datos como la evaluación de modelos.

Sin duda. Los sistemas de IA requieren una evaluación continua y retroalimentación humana para mantener la calidad, adaptarse a nuevos casos de uso y prevenir la desviación del rendimiento con el tiempo.

Reducen el riesgo al garantizar que los resultados de la IA sean precisos, seguros y estén alineados con su marca, al tiempo que mejoran la eficiencia y la confianza del usuario.

Lionbridge combina una escala global, experiencia multilingüe y una evaluación con la intervención humana para ofrecer soluciones de datos de IA de alta calidad en casos de uso complejos del mundo real.

Vamos más allá de la anotación básica para permitir flujos de trabajo modernos de IA, incluida la evaluación de modelos, la retroalimentación humana y el rendimiento multilingüe a gran escala.

Ofrecemos programas de bienestar estructurados, incluido apoyo psicológico las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para proteger a los colaboradores que trabajan con contenido sensible.

Los datos estructurados y etiquetados ayudan a los modelos de IA a aprender patrones, reducir la ambigüedad y producir resultados más precisos. También permiten la evaluación y la validación, asegurando que los modelos funcionen de forma fiable en casos de uso reales.

El aprendizaje supervisado es un método en el que los modelos se entrenan con datos etiquetados para aprender la relación entre las entradas y las salidas esperadas. Se utiliza habitualmente para tareas como la clasificación, la predicción y los flujos de trabajo de IA estructurada.

Mejore la calidad de los datos, aplique la evaluación y retroalimentación humanas, y pruebe continuamente las salidas del modelo. La supervisión y el ajuste continuos ayudan a garantizar un rendimiento constante y mejores resultados en el mundo real.

El proceso de etiquetado o clasificación de datos ayuda al modelo de IA a entender mejor la información. La anotación de datos es fundamental para garantizar que los modelos de IA puedan realizar predicciones a partir de los datos anotados. La calidad y la precisión de la anotación de datos influye de manera considerable en el entrenamiento del modelo de IA y, por tanto, en su rendimiento. Entre estos servicios se incluyen:

• Clasificación de contenido
• Anotación de imágenes o vídeos
• Reconocimiento de entidades con nombre

Se trata de la agregación de datos relevantes y de gran calidad para entrenar y probar modelos de IA. Los datos pueden adoptar distintos formatos y proceder de diversas fuentes, como bases de datos, redes sociales, sensores, interacciones de usuarios, textos, imágenes, audio y vídeo. La recopilación de datos diversos y representativos ayuda a garantizar que su sistema de IA entienda y responda con precisión a una gran variedad de información, lo que permite mejorar su eficacia. Entre estos servicios se incluyen:

• Conjuntos de datos de audio
• Conjuntos de datos de vídeo
• Conjuntos de datos de texto
• Transcripción
• Desarrollo de taxonomías
• Creación de declaraciones e intenciones
• Conversión de texto a voz y de voz a texto

Garantiza que los resultados generados por los modelos de IA y los LLM sean precisos, relevantes y culturalmente apropiados. Llevamos a cabo una revisión exhaustiva de las respuestas de la IA para corroborar que son coherentes con los objetivos previstos y cumplen los estándares aplicables. La validación mejora la calidad global y aumenta tanto la fiabilidad como la eficacia de los sistemas de IA para los usuarios. Entre estos servicios se incluyen:

• Desarrollo y revisión de intenciones
• Validación y clasificación de resultados de los modelos
• Pruebas de diversidad e inclusión
• Comprobación de relevancia y veracidad de los resultados
• Relevancia de anuncios, búsquedas y productos
• Mejora de los matices culturales
• Validación y relevancia de ubicaciones geográficas

Optimice su capacidad y tiempo con nuestras soluciones de gestión de equipos. Tanto si necesita un espacio para trabajar desde casa como un lugar seguro para sus activos, Lionbridge le ofrece recursos, soluciones de gestión y datos de absoluta confianza. Entre estos servicios se incluyen:

• Pruebas de productos de IA
• Instalaciones seguras
• Lingüística computacional
• Ingeniería de datos y aprendizaje automático
• Dotación de recursos para la comunidad global
• Especialización en múltiples materias

Creación de un modelo de IA y optimización de su capacidad para entender, generar y manipular el lenguaje. Perfeccionamiento del LLM para mejorar el rendimiento, la inclusividad, la precisión y la relevancia. Todo ello requiere experiencia en procesamiento del lenguaje natural e ingeniería de datos. Entre estos servicios se incluyen:

• Ingeniería de prompts multilingües
• Asistencia con patrones de generación mejorada por recuperación (RAG)
• Pruebas de diversidad e inclusión
• Optimización del contenido para el mercado local
• Revisión y evaluación de modelos
• Verificación de la relevancia y la veracidad de los resultados