註解人員會使用結構化的準則來評估 AI 回應，這些準則會定義對特定任務而言，什麼叫做「好」的回應，例如評估正確性、相關性、完整性、語氣以及是否有遵循安全性或政策要求等。對於更為複雜的使用案例，註解人員則會運用情境脈絡判斷，來評估回應對實際情境而言是否確實有用而且恰當。這些評估會接著應用在 AI 資料解決方案中，進而能隨時間改善模型的成效表現。

Lionbridge AI 可以。最優異的 AI 資料標記解決方案，能將規模、品質以及實際的專業能力融合在一起，包括有能力支援大量的任務，也能處理需要人類判斷的複雜評估工作流程。供應商除了應該要能提供紮實的品管 (QA) 流程、多語言涵蓋範圍，也要具有處理例如 LLM 這類現代 AI 系統的經驗。說到底，能夠配合您特殊的使用案例進行調整，並交出一致且高品質結果的供應商，才是最優異的合作夥伴。

Lionbridge AI 可以。強大的生成式 AI 資料解決方案除了基本的註解服務，還會提供包括模型評估、人類意見回饋以及持續的效能提升等功能。AI 資料供應商應該提供的工作流程，則包括例如回應評分、偏好排序、幻覺偵測以及安全性測試等。像 Lionbridge AI 這樣的供應商非常了解生成式 AI 系統在實際環境中的行為表現，因此能設計出輸出品質會隨時間改善的流程。靈活彈性以及處理具模糊性之任務的能力，則是我們能脫穎而出的重要因素。

是的。Lionbridge 提供涵蓋文字、影像、視訊和音訊等模態的 AI 資料解決方案。正因為如此，我們可以支援非常廣泛的 AI 系統，例如 LLM、聊天機器人、電腦視覺和具語音能力的應用程式等，也可以將多種模態結合在單一個工作流程中，支援更加複雜的實際使用案例。

是的。AI 系統需要持續進行評估與改善，以因應使用案例的變化、模型的變更以及使用者期望的轉變。持續不斷的人類意見回饋，會有助找出新的失敗模式、維持品質，確保輸出隨時間過去依舊能保持正確性、安全性和相關性。持續使用 AI 資料解決方案對生成式 AI 系統尤其重要，因為如果沒有定期評估的話，它們的成效表現可能會漂移。

生成式 AI 模型的評估是結合了結構化評分以及人類判斷，包括評估正確性、相關性、推理品質、指示遵循以及安全性等。這些評估也可能會比較多個回應、識別幻覺，以及測試極端案例或對抗性提示。所得到的深入見解接著便可用來微調模型，改善實際的成效表現。

基於人類回饋的強化學習 (Reinforcement learning from human feedback，RLHF) 這個流程，是指由評估人員就模型輸出提供意見回饋，透過這種方式引導模型改進。實務上通常包括排序或比較回應、就品質評分，以及找出例如幻覺或不安全的內容等問題。這些意見回饋會用來訓練或微調模型，進而獲得更優異、更可靠的輸出。RLHF 是現代生成式 AI 開發的一項關鍵要素。