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- 资源
AI 数据服务助您更快进入市场、实现可扩展增长并降低风险
人工智能 (AI) 数据解决方案推动提升模型性能与投资回报率 (ROI)
大型语言模型 (LLM) 或许是贵公司投入最高的资产之一，我们将确保其能够持续为您带来可观的 ROI。但是，AI 系统常因以下问题而表现欠佳：
- 提供错误或误导性的答案
- 在不同语言间产生不一致的结果
- 引发安全与合规风险
- 提供糟糕的实际用户体验
在多语言环境中，这些挑战会进一步加剧，尤其是当模型主要以英语进行训练时。Lionbridge AI 训练采用结构化的工作流程、标准化的方法、严格的质量保证 (QA) 流程以及全球范围内的人工介入专业知识，全面评估并优化模型性能。您将收获：
- 更准确的输出结果
- 更安全、更符合政策的响应
- 在不同用例和语言中更稳定的性能表现
- 更出色的最终用户体验
- 更高的 AI 投资回报率
以强大的 AI 数据服务赢取目标市场
凭借我们全面的 AI 服务和高质量的标注数据，确保您的 AI 在每一项任务中表现出色。我们首先进行 AI 评估与验证，以衡量模型表现，随后通过数据注释、数据收集和专家评审的合理组合来优化结果。接下来，我们的 AI 专家、主题专家和语言学家会根据贵公司的目标，综合运用 AI 数据标注、数据注释服务和 AI 数据收集。您可以根据项目需求，从三个级别定制 AI 数据服务：
级别 1 - 结构化任务：依托明确的标注标准与稳定的输出能力，支持大批量的客观类任务。
级别 2 - 判断类任务：借助人类判断力，赋能 LLM 驾驭上下文相关任务，精准把控相关性、意图识别及响应质量。
级别 3 - 专家评估：为高级推理、领域专业知识以及复杂的政策或合规用例提供专业支持。
视觉数据服务
您可以将在 LLM 方面的所有图像和视频注释需求，交由我们全权处理。我们的团队可为您提供全方位服务，从简单的分类和目标检测，到高级的模型评估和数据集质量审核，一应俱全。常用技术包括：
- 目标检测
- 活动识别
- 场景分割
- 人脸识别
文本/LLM 服务
我们支持现代 LLM 工作流程，如响应评估、偏好排序、幻觉检测和安全审查，以提升输出质量和可靠性。常用技术包括：
- 命名实体识别 (NER)
- 情绪分析
- 意图分类
- 有害内容分类
- 响应评估与评分
语音与音频服务
Lionbridge 可满足语音和音频数据的完整生命周期需求，从文字转录、说话人识别到高级语音 AI 评估，提供全面支持。我们还通过人工介入审核和多语言数据支持，帮助提升语音系统的性能。常用技术包括：
- 语音转文本转录
- 说话人分离
- 声音事件检测
- 情绪识别
- 语音模型评估
深入了解我们的 AI 数据服务
依托 AI 数据服务，实现更多可能
AI 模型评估绝非机械的质量管控，也不是流于形式的应付工作。它能够为 AI 系统有效降低风险、显著提升性能。通过评估和验证，您将实现以下成果：
减少 AI 错误并提升一致性 ⇾
及早发现故障模式，并提高不同提示、用例和语言之间的一致性。
降低风险并减少不安全输出 ⇾
在危害内容、违规信息或背离品牌形象的输出触达用户前，将其精准拦截。
在全球市场放心地扩展 AI ⇾
提升多语言与文化适配的准确性，确保您的 AI 在各区域表现稳定表现。
提升客户服务水平 ⇾
通过更准确、更相关、更有帮助的 AI 交互，提供更优质的最终用户体验。
发布前验证 AI 性能 ⇾
在部署前对模型质量进行基准测试，以减少返工和上线后问题。
更有信心地加快 AI 部署 ⇾
借助人工评估，更快、更明智地做出关于发布 AI 的决策。
更高的自动化成功率 ⇾
提高输出质量，赋能 AI 处理更多任务，大幅减少人工干预。
客户案例研究：见识 Lionbridge AI 的强大功能
- 语言语音采集功能助力拓展 AI 可访问性
- 逾 20 万个数据点，打造更真实的对话交互体验
- 收集数千个对话数据点，打造更具表现力的 AI 角色
我们的 AI 数据服务专家
AI 数据服务前沿思想
AI 数据服务常见问题解答
任何构建或部署 AI 系统（如 LLM、Copilot 或自动化）的组织，都可以通过 AI 数据服务来优化其 AI 性能。这些解决方案对于提升模型在实际应用中的准确性、安全性和性能尤其有价值。
AI 输出的准确性、相关性和一致性得到提升，同时降低风险并增强用户体验。
- 聊天机器人和 Copilot 响应评估
- 多语言性能和本地化验证
- 模型对比和性能测试
是的。我们支持文本、图像、视频和音频工作流程，包括数据注释和模型评估。
是的。AI 系统需要持续评估和人工反馈，以保持质量、适应新的用例并防止性能随时间推移而下降。
AI 数据服务工具通过确保 AI 输出内容准确、安全且与您的品牌保持一致来降低风险，同时提高效率和用户信任度。
Lionbridge 结合了全球规模、多语言专业知识和人工介入评估，为复杂的真实世界用例提供高质量的 AI 数据解决方案。
我们不仅提供基本的注释服务，还支持现代 AI 工作流程，包括模型评估、人类反馈以及大规模多语言处理能力。
我们提供结构化的心理健康与福利计划，包括全天候心理支持，以保护敏感内容贡献者。
结构化和带标注的数据有助于 AI 模型学习规律、减少歧义，并生成更准确的输出。它还支持评估和验证，确保模型在实际应用场景中有可靠表现。
监督式学习是一种方法，通过基于带标注的数据训练模型，使其学习输入与预期输出之间的关系。它常用于分类、预测以及结构化 AI 工作流程等任务。
提高数据质量，应用人工评估和反馈，并不断测试模型输出。持续的监测和改进有助于确保性能稳定，并获得更出色的实际效果。
对数据进行标记或分类有助于 AI 模型更好地理解数据。数据注释至关重要，可确保 AI 模型能够基于注释数据做出预测。数据注释的质量和准确性会显著影响 AI 模型训练的效果，进而影响模型性能。相关服务包括：
- 内容分类
- 图像或视频注释
- 命名实体识别
该过程指汇总相关优质数据，用以训练和测试 AI 模型。数据可能有各种不同形式，来自各种不同来源，包括数据库、社交媒体、传感器、用户互动、文本、图像、音频和视频。收集具有代表性的多样化数据有助于确保您的 AI 模型能够理解并准确响应各种输入，从而使其更加高效有效。相关服务包括：
- 音频数据集
- 视频数据集
- 文本数据集
- 文字转录
- 分类法开发
- 意图语句创建
- 文本转语音和语音转文本
该过程可确保 AI 模型和大型语言模型 (LLM) 生成准确、相关且符合当地文化的结果。我们会全面审查 AI 回复，验证其是否符合目标和必须遵循的标准。验证有助于提高整体输出质量，使 AI 系统对您的用户而言更加可靠、有效和值得信赖。相关服务包括：
- 意图开发与审查
- 模型输出验证与排名
- 多元化和包容性测试
- 输出事实与相关性测试
- 搜索、产品和广告相关性
- 文化角度改进
- 地理位置验证和相关性
利用我们的员工管理解决方案提升产能并节省时间。无论您需要居家办公基础设施还是安全的工作地点，Lionbridge 都能为您提供可靠的资源、管理和数据。相关服务包括：
- AI 产品测试
- 安全设施
- 计算语言学
- 数据与机器学习 (ML) 工程
- 全球社区资源配置
- 主题专长
这项工作包括建立和完善 AI 模型理解、生成和运用语言的能力，以及微调 LLM 以提高性能、包容性、准确性和相关性。它需要执行人员具备自然语言处理和数据工程领域的丰富专业知识。相关服务包括：
- 多语言提示词工程
- 检索增强生成 (RAG) 模式支持
- 多元化和包容性测试
- 本地市场优化
- 模型审核和评估
- 输出事实与相关性检查
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