AI 数据收集案例研究

对许多公司来说，模型是其成本最高的资产之一。这意味着必须对其进行训练以实现最佳性能；投资回报率至关重要。训练模型可能需要进行大量的 AI 数据收集，而且通常需要在很短的时间内交付，以降低开发成本。AI 数据服务面临的另一项挑战是获取高质量数据。虽然合成式 AI 数据解决方案可能更易获取、更快捷且成本更低，但它们也更有可能导致模型性能下降。

以下是合成式模型和大型语言模型 (LLM) 训练数据存在的一些问题：

• 不准确：可能无法正确反映真实世界数据，导致模型产生偏差和错误。

• 泛化能力不足：可能忽略真实世界数据的复杂性，无法训练出在真实世界场景中具有良好泛化能力的模型。

• 偏差/公平性风险：可能导致模型延续有害和不公平的偏差。

• 监管/伦理隐患：可能不符合监管或伦理标准，并且可能来源于敏感信息。

• 可解释性差：往往难以解释，尤其是其来源过程，导致终端用户信任度降低。

• 应用场景受限：不适用于许多真实世界场景，因此在训练高性能模型方面作用不大。

Lionbridge AI 的一位客户（一个连接创意人才与品牌方的平台）需要在一周内收集 20,000 个高质量数据点来训练其模型。欢迎阅读我们的案例研究，了解我们如何使用 Aurora AI Studio™ 平台收集并交付客户的 20,000 个数据点 — 之后，由于他们对结果非常满意，又追加了 8,000 个数据点。

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