Personnalisation de l'étiquetage des données : adapter EDLS à des cas d'utilisation spécifiques de l'IA

La personnalisation est très importante pour que les entreprises puissent suivre la course. Ainsi, Cogito propose des services d’étiquetage de données détaillés et personnalisés pour le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle.

Aujourd’hui, les grands modèles linguistiques (LLM) occupent le devant de la scène en révolutionnant les interactions numériques de l’IA. Par conséquent, il est de la plus haute importance de déployer des techniques d’étiquetage de données précises et qualitatives pour garantir que votre modèle d’IA produit à chaque fois des résultats nouveaux et précis.

Les étiqueteurs et fournisseurs de données doivent superviser et associer la qualité des données à l’expertise humaine pour garantir des pratiques de travail éthiques. Créer un référentiel de données pour les LLM implique d'avoir une expertise variée et centrée sur le domaine. Cela donne également aux fournisseurs de données la possibilité de constituer une équipe d'experts chevronnés pour transmettre leurs connaissances tout au long d'un projet d'étiquetage des données.

Enterprise Data Labeling Services (EDLS) aide à relever les principaux défis suivants auxquels sont confrontées les organisations :

1. Prend du temps: L'étiquetage manuel des données est une tâche fastidieuse. Cependant, il s’agit d’une étape essentielle dans les applications clés car, même si les organisations adoptent une approche automatisée, elle nécessite encore une mise en place.
2. Évolutivité: Annoter manuellement de grands ensembles de données dans un temps limité est un exercice difficile, car les organisations ne peuvent pas évoluer immédiatement pour atteindre le TAT.
3. Erreur humaine: L'étiquetage des données est sujet aux erreurs humaines en raison du codage ou de la saisie manuelle. Cela peut entraîner des biais d’apprentissage automatique et des imprécisions dans le traitement des données.
4. Cher: C'est un exercice coûteux, tout comme embaucher des annotateurs humains pour gérer les données est un exercice coûteux.

Solutions d'étiquetage de données d'entreprise de Cogito

Nous comprenons que l'étiquetage des données de niveau entreprise nécessite des solutions évolutives et économiques. Grâce à nos services, nous aidons les organisations à gagner du temps et à se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.

EDLS permet la personnalisation de modèles relatifs à des applications ou des domaines spécifiques. Il permet aux modèles d'apprendre des modèles et des fonctionnalités clés pour ce domaine grâce à un étiquetage des données spécifique à ce domaine. Il permet également aux modèles de prédire ou de classer selon des domaines spécifiques.

Nos services peuvent être ajustés pour répondre à des domaines spécifiques. Nous garantissons également des services de qualité grâce à diverses équipes d'annotation, intégrant les services avec RLHF et donnant la priorité à l'authenticité des données. Notre approche flexible garantit que nous pouvons adapter nos solutions en fonction de cas d'utilisation spécifiques.

Principales caractéristiques de nos solutions d'étiquetage de données d'entreprise

1. Solutions spécifiques au domaine via un réglage fin : Nous veillons à ce que les modèles et les analyses d'apprentissage automatique reposent sur des données pertinentes pour le domaine afin d'obtenir des résultats supérieurs et des informations exploitables.
2. Excellence des données : Nous garantissons la qualité ou l'excellence des données en incorporant des méthodes rigoureuses de collecte et d'annotation de données soutenues par des processus d'anonymisation de haut niveau. Nous atténuons les biais, garantissons l’intégrité et la fiabilité des données en effectuant régulièrement des audits et des cycles de feedback.
3. Diverses équipes d'annotation : Nous exploitons un pool diversifié d’annotateurs issus de divers horizons linguistiques, académiques et culturels. Cette diversité se traduit par des données qui capturent de manière exhaustive les nuances mondiales, rendant les systèmes d’IA universellement compétents et sensibles à la culture.
4. Apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF) : Nous utilisons RLHF pour garantir que nos modèles d'apprentissage automatique évoluent de manière itérative et s'améliorent grâce aux retours humains. RLHF combine les atouts informatiques de l’IA avec les jugements qualitatifs d’experts humains aboutissant à des modèles d’IA robustes, raffinés et résilients.
5. Respect de la Propriété Intellectuelle : Notre EDLS est conçu pour garantir que les modèles d’IA sont formés sur des données authentiques et provenant de sources éthiques. Nous accordons la priorité à l’authenticité des données et respectons les normes éthiques les plus élevées pour garantir que les modèles d’IA sont formés sur des données authentiques et provenant de sources éthiques, alignant les progrès technologiques sur la responsabilité morale.
6. Effectif certifié : Nous proposons une main-d'œuvre expérimentée, certifiée et indépendante de la plate-forme pour garantir que les tâches sont accomplies efficacement. Nous proposons des experts du domaine selon les exigences de nos clients. Nous sommes également bien équipés pour vous offrir une main d’œuvre on-shore ou off-shore.
7. Accords de Niveau de Service: En tant qu'entreprise, nous nous engageons à respecter les SLA, à maintenir la qualité, à effectuer une analyse rapide de votre entreprise et à créer votre nouvelle réussite. Si votre entreprise se développe, nous pouvons évoluer à tout moment. Nous nous engageons à garantir l'entière satisfaction de nos clients lorsqu'il s'agit de développer Données de formation IA pour les modèles d'apprentissage automatique.
8. Services 24h/24 et 7j/7 : Nous offrons des services 24 heures sur 24, respectant des délais de livraison spécifiques et des délais de livraison du projet selon les exigences de votre projet.
9. Sécurité et gouvernance des données : Nous assurons sécurité des données car nous valorisons nos clients à chaque étape du chemin. Nous proposons différents niveaux de sécurité (deux à trois niveaux) selon la sensibilité de vos données.
10. Plans tarifaires personnalisés : Nous offrons à nos clients la possibilité de bénéficier de tarifs flexibles en fonction de la demande. Nos clients peuvent s'attendre à payer moins au cas où la demande augmenterait et entraînerait des économies d'échelle.

En résumé

Les systèmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond ont besoin de grandes quantités de données pour établir les bases de modèles d’apprentissage fiables. Par conséquent, les données qu'ils utilisent pour l'apprentissage doivent être annotées ou étiquetées selon les caractéristiques des données pour aider le modèle à organiser les données en modèles afin de produire la réponse souhaitée.