.svg){kind=logo}
AI-lösningar
Förenkla och skala upp AI-översättningsteknik
Så kan AI-baserad konsolidering lyfta dina globala innehållsprojekt.
Fallstudie: Flerspråkiga kampanjer i detaljhandeln
Nya AI-baserade lösningar för skapande av innehåll hos stort sport- och klädföretag
- RESURSER
För att träna sina AI-modeller kan team välja mellan två vitt skilda AI-datainsamlingskällor: manuellt insamlade data och syntetiska data. Rent teoretiskt verkar syntetisk AI-datainsamling vara det självklara valet. Insamling av syntetiska data är en snabb, billig och oändligt skalbar process.. Men i takt med att fler företag går vidare från tidiga experiment till AI-system av produktionskvalitet, stöter de på utmaningar med kvalitet, mångfald, kontext och tillförlitlighet hos syntetiska data. Det här är sådant som bara verkliga, manuellt insamlade data kan ge på ett tillförlitligt sätt. Nyckeln är att välja rätt partner för AI-datatjänster. En stark partner inom AI-datalösningar erbjuder kontrollerade miljöer, anpassade arbetsflöden och tillgång till en mångfacetterad crowd från olika demografiska områden och regioner världen över. Våra operativa standarder är höga, så vi samlar in träningsdata för den stora språkmodellen som faktiskt förbättrar modellprestanda.
Med tanke på dessa faktorer är det många team som i dag omvärderar när och var syntetiska data är lösningen. Företag som skapar multimodala och kulturellt nyanserade system med krav på hög säkerhet (allt från röstassistenter till sökningar för datorseende och agentisk AI) inser att syntetiska data inte alltid kan imitera verkliga scenarier i människans vardag på ett tillförlitligt sätt. Dessa datamängder saknar specialfall, realistiskt brus, emotionellt djup och globala perspektiv. Om modeller enbart tränas på syntetiska data ökar risken för att de når en platå, hallucinerar eller misslyckas.
Och visst är det så att syntetiska data fortsätter att utvecklas. I vissa scenarier kan det faktiskt vara kompletterande i modellträningen. De flesta organisationer kan ha användning för ett visst mått av syntetiska data. Det gäller dock främst om de används som ett komplement till uppmärkta data av hög kvalitet, som samlats in manuellt med etiska metoder och rymmer demografisk mångfald och tydliga sammanhang samt backas upp av noggrann kvalitetsgranskning.
Ta en titt på infografiken nedan och ta del av fem anledningar till att företag väljer data som samlats in manuellt.
Kontakta oss
Är du redo att utforska skapande av anpassade datauppsättningar och AI-datatjänster? Behöver du hjälp med att träna din modell med högkvalitativa uppmärkta data? Låt oss diskutera hur Lionbridge AI™:s datalösningar kan hjälpa till. Kontakta oss.
