AI 資料收集個案研究

對許多公司來說，模型可說是他們最昂貴的成本之一。這也意味著他們必須妥善訓練這些模型以取得最佳效能表現，畢竟投資報酬率 (ROI) 非常重要。訓練模型需要進行大量的 AI 資料收集工作，而且經常得在緊湊的時程內完成以降低開發成本。另一個 AI 資料服務挑戰，則是如何取得高品質的資料。儘管合成 AI 資料解決方案是更簡單、快速且便宜的資料取得方式，但這類資料也更容易導致模型效能表現不佳。

以下是合成模型與 LLM 訓練資料的一些問題：

• 不正確：可能無法正確呈現真實世界的資料，導致模型產生偏見和不正確的結果。

• 泛化 (Generalization)：由於缺乏實際資料所具備的複雜性，因此可能難以訓練模型妥善地對真實情境進行推斷。

• 偏見/公平性：可能會助長模型固化有害和不公平的偏見。

• 法規/倫理：可能不符合法規或倫理標準，並可能是衍生自敏感資訊。

• 難以解讀：經常難以解讀，尤其是其起源處理程序，因此更不容易為使用者所信任。

• 使用上的侷限：不適用於許多實際情境，對訓練出高效能模型不甚有助益。

Lionbridge AI 的其中一個客戶，擁有一個能媒合品牌與創意人才的平台，該客戶需要在不到一週的時間內，使用 20,000 筆高品質的資料來訓練他們的模型。歡迎閱讀我們的個案研究，了解我們如何使用自有的 Aurora AI Studio™ 平台，收集並交付客戶所要求的 20,000 筆資料，然後因為他們對結果感到非常滿意，又再請我們額外提供 8,000 筆資料。

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