Какие типы данных я могу аннотировать с помощью Appen?

Appen поддерживает аннотацию текста, аудио, изображений, видео, 3D point clouds и 4D данных.

Как Appen обеспечивает качество аннотированных данных?

Качество обеспечивается за счет комбинации автоматизированных проверок, мониторинга производительности исполнителей, использования 'золотых' тестовых вопросов и динамической оценки суждений.

Можно ли использовать Appen для обучения генеративных моделей?

Да, Appen предлагает решения, такие как Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) и Automated NLP Labeling, специально разработанные для создания и улучшения генеративных ИИ-приложений.

Appen

Добыча данных ИИ

Большие языковые модели (LLMs)

Тестирование и контроль качества ИИ

Appen — платформа для подготовки данных и оценки ИИ-моделей. Обучение, классификация, оценка предпочтений для текста, аудио, изображений.

Перейти на сайт

Обзор Appen

Appen — это комплексная платформа, объединяющая автоматизированные процессы с экспертизой человека для создания высококачественных обучающих данных и оценки производительности ИИ-моделей. Система поддерживает аннотацию, классификацию и оценку предпочтений для различных типов данных: текст, аудио, изображения, видео и 3D. Это позволяет компаниям оптимизировать рабочие процессы, повысить точность данных и масштабировать разработку ИИ. Ключевая проблема, которую решает Appen, — это необходимость в надежных и точно размеченных данных для обучения эффективных ИИ-систем. Платформа устраняет трудности, связанные с ручной обработкой больших объемов информации, обеспечивая стандартизированное качество и ускоряя циклы разработки ИИ в таких областях, как обработка естественного языка, распознавание речи и компьютерное зрение.

Главные функции

Аннотация мультимодальных данных

Поддерживает разметку текстов, аудио, изображений, видео, 3D и 4D данных с помощью гибких и точных инструментов.

Контроль качества с участием человека

Сочетает автоматизацию с человеческим надзором для обеспечения точности данных, включая мониторинг исполнителей и тестовые задания.

Управление рабочими процессами

Позволяет настраивать параметры задач, назначать исполнителей и управлять многоэтапными проверками для оптимизации проектов.

Комплексная оценка моделей

Предоставляет инструменты для A/B тестирования, пользовательского тестирования и бенчмаркинга для строгой оценки производительности ИИ.

Поддержка генеративного ИИ

Предлагает решения для обучения с подкреплением на основе человеческих отзывов (RLHF) и автоматической разметки NLP для создания надежных генеративных моделей.

Плюсы и минусы

Преимущества

Широкая поддержка различных типов данных (текст, аудио, изображения, видео, 3D).
Гибкая настройка рабочих процессов под специфику проекта.
Доступ к глобальной сети исполнителей для масштабирования задач.

Недостатки

Зависимость качества конечного результата от точности предоставленных инструкций и промптов.
Стоимость может быть высокой для малых проектов или стартапов.
Сложность настройки может потребовать времени и экспертизы.

Для кого и как использовать?

ML-инженер

Подготовка и аннотация изображений для обучения модели компьютерного зрения (например, для автономного вождения), обеспечение качества разметки с помощью человеческого контроля.

Разработчик ИИ-ассистента

Сбор и разметка диалогов для обучения или дообучения LLM, проведение RLHF для улучшения ответов модели на основе предпочтений пользователей.

Продакт-менеджер

Оценка производительности новой версии ИИ-модели с помощью A/B тестирования и пользовательских отзывов перед запуском в продакшн.

Частые вопросы

Превращайте старые тест-кейсы в рабочую автоматизацию для мобилок. ИИ сам планирует тесты, а вы просто одобряете шаги.

Обзор продукта