Gli annotatori umani valutano le risposte dell'AI usando linee guida strutturate che definiscono quando il livello è "buono" per un'attività specifica. La valutazione può includere aspetti quali accuratezza, rilevanza, completezza, tono e conformità ai requisiti di sicurezza o alle linee guida. Nei casi d'uso più complessi, gli annotatori applicano un giudizio contestuale per stabilire se le risposte siano effettivamente utili e appropriate in scenari reali. Queste valutazioni vengono poi usate nelle soluzioni per i dati AI per migliorare le prestazioni del modello nel tempo.

Lionbridge AI. Le migliori soluzioni di creazione di etichette per i dati AI combinano scalabilità, qualità ed esperienza pratica. Ciò include la capacità di supportare attività su volumi elevati di dati e, allo stesso tempo, gestire flussi di lavoro di valutazione complessi che richiedono il giudizio umano. I fornitori dovrebbero offrire processi affidabili di controllo qualità, copertura multilingue ed esperienza con sistemi AI moderni come gli LLM. In definitiva, il partner migliore è quello in grado di adattarsi al vostro caso d'uso specifico e di fornire risultati coerenti e di alta qualità.

Lionbridge AI. Le soluzioni efficaci per l'AI generativa vanno oltre la semplice creazione di etichette e comprendono la valutazione dei modelli, il feedback umano e il miglioramento continuo delle prestazioni. I fornitori di dati AI dovrebbero includere flussi di lavoro quali la valutazione delle risposte, la classificazione delle preferenze, il rilevamento delle allucinazioni e i test di sicurezza. Fornitori come Lionbridge AI comprendono il comportamento dei sistemi di AI generativa negli ambienti reali e sono in grado di progettare processi che migliorano la qualità dell'output nel tempo. La flessibilità e la capacità di gestire attività ambigue rappresentano elementi distintivi fondamentali.

Sì. Lionbridge offre soluzioni per i dati AI di testo, immagini, video e audio. Questo ci consente di supportare un'ampia gamma di sistemi AI, dagli LLM ai chatbot, fino alle applicazioni vocali e di visione artificiale. Possiamo inoltre combinare diverse modalità all'interno di un unico flusso di lavoro per supportare casi d'uso reali più complessi.

Sì. I sistemi AI richiedono valutazione e miglioramento continui man mano che i casi d'uso evolvono, i modelli cambiano e le aspettative degli utenti si trasformano. Il feedback umano continuo aiuta a identificare nuove modalità di errore, a mantenere elevata la qualità e ad assicurare che gli output rimangano accurati, sicuri e pertinenti nel tempo. Le soluzioni per i dati AI disponibili in modo continuativo sono particolarmente importanti per i sistemi di AI generativa, le cui prestazioni possono deteriorarsi in assenza di una valutazione regolare.

I modelli di AI generativa vengono valutati attraverso una combinazione di punteggi strutturati e giudizio umano. La valutazione comprende aspetti quali accuratezza, rilevanza, qualità del ragionamento, capacità di seguire le istruzioni e sicurezza. Può inoltre includere il confronto tra più risposte, l'identificazione di allucinazioni e il test di casi limite o prompt conflittuali. Le informazioni raccolte vengono poi usate per perfezionare i modelli e migliorarne le prestazioni nel mondo reale.

L'apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback) è un processo in cui valutatori umani forniscono feedback sugli output del modello al fine di migliorarne le prestazioni. Questo processo include spesso la classificazione o il confronto tra risposte, la valutazione della qualità e l'identificazione di problemi quali allucinazioni o contenuti non sicuri. Il feedback viene usato per addestrare o perfezionare i modelli, così da ottenere output migliori e più affidabili. L'apprendimento per rinforzo dal feedback umano è una componente fondamentale dello sviluppo delle moderne soluzioni di AI generativa.