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要在今日的市場中保持競爭力，擁抱 AI 可謂非常重要，但萬一大型語言模型 (LLM) 的成效欠佳，代價也相當高昂。對許多公司來說，LLM 可說是他們最大的其中一項投資。AI 驗證會有助您確保 LLM 能在實際環境中產出正確、安全而又可靠的輸出。無論是要改善模型成效、降低風險還是充分發揮 AI 投資的價值，這都是至關重要的一個步驟。歡迎閱讀我們的部落格，了解什麼是 AI 驗證、它有哪些好處，以及如何有效地驗證 AI 輸出。
什麼是 AI 驗證？
儘管 AI 驗證的策略會因模型不同而異，但其目標始終是一樣的：確認您 LLM 的輸出符合業務目標。根據最近的一項研究調查，有超過 80% 的 AI 專案是以失敗告終。想要避免這樣 (代價高昂) 的失敗，通常得要清楚地闡述業務目標以及 AI 輸出應如何有助達成這些目標。AI 驗證工作流程往往會評估例如文字、音訊、圖片和影片等多種形式的輸出，評量它們的成效表現、安全性以及與業務目標的相符程度。
最後，AI 輸出驗證流程也應該要根據更廣泛的公司目標，評量這些不同類別內容與公司目標的契合程度。公司企業可以跟語言解決方案整合商合作來完成這個流程，同時他們也可能會需要使用 AI 資料註解、AI 資料收集、AI 資料標記，或這些 AI 資料服務的不同組合。
AI 驗證的 8 個好處
1.正確性：確認 LLM 的輸出符合預先定義的正確性標準
2.一致性：確認 LLM 輸出始終更加一致、可預測而且可靠
3.安全性：在廣泛的使用案例和情況下，LLM 都不會以任何方式危及人類在人身或其他方面的安全
4.減少偏見：找出 LLM 會產生偏見的地方並加以修正，進而能一致地產出公平、公正又具包容性的輸出
5.法規遵循：確保 LLM 始終能依循產業或法規遵循的指引和規範執行
6.透明：利害關係人士均清楚了解 LLM 的執行方式並能信任其工作流程
7.建立成效表現基準：公司企業可以將自己 LLM 的成效表現與不同的模型相比較，以利持續改善
8.泛化 (Generalization)：為 LLM 做好準備，得以處理新的資料或輸入，進而能持續展現預期的成效
選擇 AI 驗證服務的理由
執行 AI 驗證的必要條件，就是得在 AI 以及 LLM 接受訓練的主題上擁有廣泛的專業能力。想從 AI 模型確實獲致投資報酬率 (ROI) 的公司企業，通常會與 AI 資料服務供應商合作，對他們的 AI 模型進行外部驗證。AI 資料解決方案公司往往具備輔助客戶所需的經驗、知識與資源。如果在沒有這些專家的協助下進行 AI 模型驗證，往往會遭致以下九種風險的不同組合：
驗證結果的解讀錯誤，導致採取錯誤的步驟來試圖改善 LLM 成效。
確認偏誤以及忽略 LLM 表現中的錯誤和幻覺。
測試資料或偏見檢查不足。AI 資料專家由於具備經驗、資源及人類專業能力，能全面且完善地訓練 LLM，因此通常能避免這種錯誤發生。
忘了納入極端案例。這類罕見卻極為重要的離群值 (outlier) 資料，可能是模型不可或缺的資料。
忽視敏感資料的安全性。AI 資料服務一般而言都會遵循嚴格的法規遵循規範。
未能遵循產業或法規的要求，這可能會遭致法律問題或高額罰款。
AI 輸出驗證技巧不足。專家則能熟練地視模型的需要挑選並執行所需的技術。
使用數量有限且不具代表性的資料集進行訓練，導致模型過擬合 (Overfitting)。
缺乏人力或運算資源而無法充分進行驗證，尤其是那些複雜的模型。
選擇 Lionbridge AI™ 驗證服務的理由
選擇使用 AI 資料服務來進行 AI 驗證，是您從 LLM 獲得最佳 ROI 與成效表現的基本條件，但挑選最合適的供應商也同樣重要。AI 與 AI 資料服務是近年才蔚為風潮的新興領域，因此不是每間公司都具備改善您模型成效所需的經驗、資源、工作流程和透明度。
Lionbridge AI 具備全球交付能力、多語言專業以及人機迴圈評估工作流程，能妥善支援企業的 AI 措施。我們也籌組了一個由全球 AI 專家組成的強大團隊，充分善用他們多元且創意十足的多語言觀點。因此，Lionbridge 能針對文字、音訊、圖片和影片等內容，支援大規模的多語言 AI 工作流程。無論是音訊、文字、影片還是圖片，您可以將任何類型的內容，託付給我們值得信賴的專家與創新的 AI 驗證技巧。更重要的是，我們還能配合貴公司獨特的成功指標，提供彈性靈活的客製工作流程。我們會根據您的需求實行恰到好處的解決方案，協助達成您的 AI 目標，絕不會過與不及。
以下是 Lionbridge 提供客戶 AI 驗證時常見的四種方式：
Lionbridge 執行 AI 驗證常見的 4 種方式
