LMM evaluation, testing, and datasets

Accede rápidamente a diversos conjuntos de datos a nivel global

Acelera la capacitación de modelos y el tiempo de lanzamiento al mercado, con resultados de IA que se adaptan con precisión a audiencias globales

Habla con un experto

Desbloquea el poder de tus LLMs

Entrena de forma más inteligente y resuelve casos complejos que los flujos de datos genéricos no pueden manejar en todo el ciclo de datos, incluyendo la recopilación, anotación, evaluación y entornos de capacitación, todo en una sola plataforma.

Adquiere conjuntos de datos de alta calidad

Impulsa modelos de IA de alto rendimiento con conjuntos de datos diversos y del mundo real, incluyendo datos de puntos de interés (POI), audio, video, imagen y texto, recopilados y anotados a gran escala por nuestra red global de más de 10 millones de colaboradores y expertos especializados.¹

Capacítate con retroalimentación experta de personas especializadas

Evalúa y ajusta tus modelos con aprendizaje por refuerzo estructurado a partir de retroalimentación humana (RLHF), clasificación de preferencias y modelado de recompensas, todo a través de gimnasios personalizados de aprendizaje reforzado (RL) diseñados para tu caso de uso específico.

Sé dueño de tus datos

Tus datos e información exclusiva permanecen protegidos. No utilizamos tus datos para entrenar los modelos internos de IA de uso general de Uber y están resguardados mediante medidas organizacionales y técnicas.

Garantiza la confiabilidad y el rendimiento

Aprovecha nuestra experiencia en la capacitación de más de 20,000 modelos de IA. Obtén información clave sobre el desempeño, pruebas optimizadas y aseguramiento de calidad de alto impacto en múltiples sistemas operativos y más de 3,000 dispositivos de prueba.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el etiquetado de audio?

El etiquetado de audio asigna etiquetas a datos de voz y sonido para ayudar a los modelos de aprendizaje automático a reconocer habla, música y efectos, lo que permite aplicaciones como asistentes de voz, conversión de voz a texto y detección de eventos sonoros.

¿Qué es el etiquetado de videos?

El etiquetado de videos anota los cuadros con etiquetas para ayudar a los modelos de aprendizaje automático a detectar objetos, acciones y eventos, lo que permite aplicaciones como la vigilancia, la conducción autónoma y la recomendación de contenido.

¿Qué es el etiquetado de imágenes?

El etiquetado de imágenes asigna etiquetas o anotaciones significativas a las imágenes, lo que ayuda a los modelos de aprendizaje automático a reconocer objetos, escenas o patrones para aplicaciones como vehículos autónomos, reconocimiento facial e imágenes médicas.

¿Qué es el etiquetado de texto?

El etiquetado de texto asigna etiquetas a los datos para ayudar a los modelos de aprendizaje automático a comprenderlos, lo que permite tareas como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades y clasificación de intenciones para chatbots impulsados por IA, búsquedas y recomendaciones.