LMM evaluation, testing, and datasets

Juurdepääs mitmekesistele andmekogumitele kiiresti ja ülemaailmselt

Kiirenda mudeli treenimist ja turulejõudmise aega, kasutades tehisintellekti väljundeid, mis skaleeruvad täpselt ülemaailmsete sihtrühmade jaoks

Räägi asjatundjaga

Avasta oma LLM-ide võimalused

Treeni targemalt ja lahenda erijuhte, millega üldised andmetorud kogu andmetsükli ulatuses hakkama ei saa – alates kogumisest ja märgendamisest kuni hindamise ja treeningkeskkondadeni – kõik ühel platvormil.

Hangi kvaliteediga andmekogumid

Toida kõrgetasemelisi tehisintellekti mudeleid mitmekesiste, reaalsest maailmast pärit andmekogumitega, sealhulgas huvipunktide (POI) andmed, heli, video, pildi- ja tekstifailid, mis on kogutud ja märgendatud suurel skaalal meie ülemaailmse, enam kui 10 miljonist panustajast ja spetsialistist koosneva võrgustiku poolt.¹

Treeni koos asjatundliku inimtagasisidega

Benchmark and fine-tune your models with structured reinforcement learning from human feedback (RLHF), preference ranking, and reward modeling, delivered through custom reinforced learning (RL) gyms built around your specific use case.

Halda oma andmeid

Teie konfidentsiaalsed andmed ja intellektuaalne omand jäävad kaitstuks. Me ei kasuta teie andmeid Uberi üldotstarbeliste sisemiste tehisintellekti mudelite koolitamiseks ning neid kaitstakse organisatsiooniliste ja tehniliste turvameetmetega.

Tagage töökindlus ja jõudlus

Kasuta ära meie kogemust enam kui 20 000 tehisintellekti mudeli koolitamisel. Saa olulisi tulemuste ülevaateid, sujuvat testimist ja tõhusat kvaliteedikontrolli mitmes operatsioonisüsteemis ja enam kui 3 000 testseadmes.

Korduma kippuvad küsimused

Mis on heli märgistamine?

Helisiltide märgendamine aitab masinõppe mudelitel ära tunda kõnet, muusikat ja heliefekte, võimaldades selliseid rakendusi nagu hääleabilised, kõnest tekstiks teisendamine ja helisündmuste tuvastamine.

Mis on videote märgistamine?

Videode märgistamisega käib kaasas kaadrite märgistamine, mis aitab masinõppe mudelitel tuvastada objekte, tegevusi ja sündmusi, võimaldades tegevusi, nagu jälgimine, autonoomne sõitmine ja sisusoovitused.

Mis on piltide märgistamine?

Piltide märgistamine määrab piltidele tähenduslikud sildid või märkused, aidates masinõppe mudelitel tuvastada objekte, stseene või mustreid selliste funktsioonide jaoks, nagu autonoomsed sõidukid, näotuvastus ja meditsiiniline kuvamine.

Mis on tekstide märgistamine?

Tekstilabeldamine märgistab andmeid siltidega, et aidata masinõppe mudelitel neist aru saada, võimaldades selliseid ülesandeid nagu meeleoluanalüüs, üksuste tuvastamine ja kavatsuste klassifitseerimine tehisintellektil põhinevatele vestlusrobotitele, otsingule ja soovitustele.