在当今市场中，拥抱 AI 对于保持竞争力至关重要，但若是大型语言模型 (LLM) 性能不佳，代价同样高昂。对许多公司而言，LLM 是其最大投资之一。AI 验证有助于确保 LLM 在真实环境中提供准确、安全且可靠的输出，这是提升模型性能、降低风险并最大化 AI 投资价值的关键步骤。阅读我们的博客，了解什么是 AI 模型验证、AI 验证的优势，以及如何有效验证 AI 输出。

什么是 AI 验证？

AI 验证策略可能因模型而异，但目标始终如一：确保 LLM 的输出契合业务目标。近期的一项研究表明，超过 80% 的 AI 项目以失败告终。要避免这种代价高昂的失败，通常需要明确整体业务目标，以及 AI 输出应如何助力实现这些目标。AI 验证这一工作流程通常用于评估文本、音频、图像和视频等多种模态的输出，以衡量其性能、安全性以及与业务目标的契合度。

最后，面向 AI 输出的验证流程将基于这些分类内容与公司整体目标的契合程度，对其进行评分。公司可与语言解决方案集成商合作完成这一流程，在此期间，可能需要 AI 数据注释、AI 数据收集、AI 数据标记等服务，或组合采用这些 AI 数据服务。

您需要 AI 验证的 8 个原因

广义而言，AI 评估验证有助于确保公司充分发挥其 LLM 的性能。以下是 AI 验证助力公司微调其 LLM 的八种常见方式，公司可能只涉及其中一两种，也可能组合采用多种方式。

为什么选择 AI 验证服务

要进行 AI 验证，需要在 AI 以及 LLM 训练所涉及的主题领域具备丰富的专业知识。那些希望通过 AI 模型获得真正投资回报的公司通常会与 AI 数据服务提供商合作，对 AI 模型进行外部验证，因为 AI 数据解决方案公司拥有丰富的经验、知识和资源来提供帮助。若缺乏专家协助，贸然开展 AI 模型验证，往往会面临以下九种风险：

1. 误读验证结果，导致采取错误的措施来改进 LLM 性能。

2. 出现确认偏差，忽视 LLM 性能中的错误和幻觉问题。

3. 对测试数据或偏见的检查不足 — 但是 AI 数据专家通常可凭借丰富的经验、资源和人类专业知识来全面训练 LLM，从而避免这一问题。

4. 遗漏边缘情况，即模型可能需要的罕见但至关重要的异常数据。

5. 忽视敏感数据的安全性，而 AI 数据服务通常会遵循严格的合规协议来确保此类安全性。

6. 未能满足行业或法律合规要求，可能引发法律问题或高额罚款。

7. AI 输出验证技术不完善，而专家对此驾轻就熟，能够根据模型需要选择并执行合适的验证技术。

8. 模型过拟合，长时间使用有限且不具代表性的数据集进行训练。

9. 缺乏足够的人力或计算资源，难以进行充分验证，对复杂模型而言尤其如此。

为什么选择 Lionbridge AI™ 验证服务？

选择使用 AI 数据服务来进行 AI 验证，是从 LLM 中获得最优投资回报率和最佳性能的基础，但选对服务提供商，同样至关重要。AI 及 AI 数据服务是当下热门的新兴领域，并非每家公司都具备提升模型性能所需的经验、资源、工作流程和透明度。

Lionbridge AI 服务具备全球交付能力和多语言专业知识，采用人工介入的评估工作流程，可为企业 AI 项目提供支持。我们组建了一支强大的全球 AI 专家团队，汇聚了多元、创新、多语言的视角。Lionbridge 支持跨文本、音频、图像和视频等内容的大规模多语言 AI 工作流程，无论是音频、文本、视频还是图像，各类内容都可依靠我们的专家和创新 AI 验证技术进行处理。更关键的是，我们提供量身打造的灵活工作流程，完全契合贵公司独特的成功衡量标准，既不多一分，也不少一毫，确保解决方案精准匹配您的 AI 目标需求。

以下是 Lionbridge 为客户提供 AI 验证的四种常见方式：