.svg){kind=logo}
Fallstudie: Flerspråkiga kampanjer i detaljhandeln
Nya AI-baserade lösningar för skapande av innehåll hos stort sport- och klädföretag
Mänsklig expertis och kraftfull AI hand i hand
Lionbridge Aurora AI™ är en global AI‑plattform som stärker flerspråkigt innehåll och utökar publiken med relevant, anpassat innehåll.
- RESURSER
Lionbridges kunskapscenter
Anpassa dina AI-datalösningar efter form och nivå
Optimera din stora språkmodell med skräddarsydda AI-utvärderingar och -tjänster.
Lionbridge AI erbjuder en omfattande uppsättning AI-datalösningar för att träna varje modell. Välj våra AI-datatjänster för text, ljud och visuella databehov. Anpassa din lösning utifrån form och komplexitet – från strukturerade uppgifter till modellutvärdering på expertnivå.
AI-träningslösningar börjar oftast med modellutvärdering för att identifiera feltyper, såsom hallucinationer, policyluckor och ojämn prestanda på olika språk. Sedan använder vi AI-datauppmärkningstjänster, AI-datainsamling eller expertgranskning.
AI-datalösningar, anpassade efter dina behov
Anpassa dina AI-datalösningar genom att välja mellan tre nivåer. Varje nivå bygger på den föregående och går från objektiva uppgifter till kontextuell bedömning och slutligen till expertutvärdering och domänspecifik granskning.
Strukturerade uppgifter ⇾
Stöd stora, objektiva uppgifter med tydliga märkningskriterier och konsekventa resultat.
Bedömningsuppgifter ⇾
Gör det möjligt för din stora språkmodell att hantera kontextberoende uppgifter med hjälp av mänsklig bedömning, såsom relevans, avsikt och svarskvalitet.
Expertutvärdering ⇾
Stöd för avancerat resonemang, expertis inom området och komplexa användningsfall inom policy eller efterlevnad.
AI-datalösningar för alla projekt
AI-system hanterar text-, ljud- och bilddata, och varje form kräver ett anpassat tillvägagångssätt för att säkerställa precision, säkerhet och bästa möjliga prestanda i praktiken.
Textbaserade arbetsflöden driver stora språkmodeller, chattbotar och söksystem. Det är avgörande att förstå avsikt, sammanhang och svarskvalitet. Bildbaserade arbetsflöden gör det möjligt för modeller att tolka bilder och videor, vilket stöder användningsfall som produktigenkänning, innehållsmoderering och scenförståelse. Tal- och ljudarbetsflöden stöder röstassistenter och konversations-AI, där transkriptionsnoggrannhet, talarförståelse och interaktionskvalitet direkt påverkar användarupplevelsen.
AI-datalösningar för dessa modaliteter säkerställer att modeller fungerar tillförlitligt i verkliga tillämpningar.
Textdata
Dessa lösningar inkluderar, men är inte begränsade till:
Nivå 1: Strukturerade språkuppgifter
– Textklassificering och entitetsmärkning
– Informationsutvinning och transkription
– Översättningsgranskning och avsiktsmärkning.
Nivå 2: Språkbedömningsuppgifter
– Sentiment- och relevansbedömning
– Innehållsmoderering och svarspoängsättning
– Sammanfattning och flytbedömning.
Nivå 3: Uppgifter vid AI-utvärdering
– Utvärdera svar och upptäcka hallucinationer
– Granska förmåga att följa instruktioner och resonemang
– Testa säkerhet och jämföra modeller.
Visiondata
Dessa lösningar inkluderar, men är inte begränsade till:
Nivå 1: Strukturerade visionsuppgifter
- Bildklassificering och objektdetektering
– Objekträkning och logotypigenkänning
– OCR och produktattributmärkning.
Nivå 2: Visionsbedömningsuppgifter
– Granskning av bildkvalitet och säkerhet
– Validering av produkt- och visuell konsistens
– Bildlikhet och händelsedetektering.
Nivå 3: Utvärdering av bildmodeller
- validering av modellutdata
– Segmentering och precisionsuppmärkning
– Granskning av datamängder
Tal och ljud
Dessa lösningar inkluderar, men är inte begränsade till:
Nivå 1: Strukturerade ljuduppgifter
– Ljudtranskription och segmentering
– Talar- och språkidentifiering
– Nyckelordsdetektion och datainsamling
Nivå 2: Ljudbedömningsuppgifter
– Klassificering av känslor och accenter
– Bedömning av ljudkvalitet
– Validering av transkription och samtalstaggning
Nivå 3: Utvärdering av taligenkännings-AI
– Utvärdering av ASR-noggrannhet
– Granskning av röstassistenter och konversationer
– Validering av datamängder
Tankeledarskap inom AI-datatjänster
Vanliga frågor om AI-datalösningar
Mänskliga uppmärkare utvärderar AI-svar med hjälp av strukturerade riktlinjer som definierar hur ett bra resultat ser ut för en given uppgift. Detta kan innefatta bedömning av noggrannhet, relevans, fullständighet, ton och efterlevnad av säkerhets- eller policykrav. För mer komplexa användningsfall tillämpar uppmärkare kontextuell bedömning för att utvärdera om svaren faktiskt är användbara och lämpliga i verkliga scenarier. Dessa utvärderingar används sedan i AI-datalösningar för att förbättra modellens prestanda över tid.
Det gör Lionbridge AI. De bästa AI-datauppmärkningslösningarna kombinerar skala, kvalitet och praktisk expertis. Detta innefattar möjligheten att stödja uppgifter med hög volym samtidigt som man hanterar komplexa utvärderingsarbetsflöden som kräver mänsklig bedömning. Leverantörer bör erbjuda starka QA-processer, flerspråkig täckning och erfarenhet av att arbeta med moderna AI-system såsom stora språkmodeller. I slutändan är den bästa partnern en som kan anpassa sig till dina specifika behov och leverera konsekventa resultat av hög kvalitet.
Det gör Lionbridge AI. Starka lösningar med generativ AI går utöver grundläggande märkning och inkluderar modellutvärdering, mänsklig feedback och kontinuerlig prestandaförbättring. AI-dataleverantörer bör inkludera arbetsflöden som svarspoängsättning, preferensrangordning, hallucinationsdetektering och säkerhetstester. Leverantörer som Lionbridge AI förstår hur system med generativ AI beter sig i verkliga miljöer och kan utforma processer som förbättrar resultatkvaliteten över tid. Flexibilitet och förmåga att hantera tvetydiga uppgifter är viktiga egenskaper som skiljer dem från andra system.
Ja, det gör vi. Lionbridge tillhandahåller AI-datalösningar inom text-, bild-, video- och ljudform. Detta gör att vi kan stödja ett brett utbud av AI-system, från stora språkmodeller och chattbotar till datorseende och talaktiverade tillämpningar. Vi kan också kombinera former inom ett enda arbetsflöde för att stödja mer komplexa, verkliga användningsfall.
Ja. AI-system kräver kontinuerlig utvärdering och förbättring i takt med att användningsfall utvecklas, modeller förändras och användarnas förväntningar förändras. Kontinuerlig mänsklig feedback hjälper till att identifiera nya fellägen, upprätthålla kvaliteten och säkerställa att resultaten förblir korrekta, säkra och relevanta över tid. Kontinuerliga AI-datalösningar är särskilt viktiga för system med generativ AI, där prestandan kan förändras utan regelbunden utvärdering.
Modeller med generativ AI utvärderas med hjälp av en kombination av strukturerad poängsättning och mänsklig bedömning. Detta inkluderar bedömning av noggrannhet, relevans, resonemangskvalitet, förmåga att följa instruktioner och säkerhet. Utvärderingar kan också innefatta att jämföra flera svar, identifiera hallucinationer och testa gränsfall eller manipulativa promptar. Dessa insikter förfinar sedan modellerna och förbättrar prestandan i praktiken.
Förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF) är en process där mänskliga utvärderare ger feedback på modellutdata för att vägleda förbättringar. Detta innefattar ofta att rangordna eller jämföra svar, poängsätta kvalitet och identifiera problem såsom hallucinationer eller osäkert innehåll. Feedbacken används för att träna eller finjustera modeller, vilket resulterar i bättre och mer tillförlitliga resultat. RLHF är en nyckelkomponent i modern utveckling av generativ AI.
