我們強大的數據標註、先進的測試框架、全球規模的高質素可靠模型及端到端方案，有助推動創新、 簡化營運流程，加快產品上市時間。
生成式人工智能及大型語言模型標註
企業信賴 Uber 的 AI 解決方案，協助標註、整理、測試及本地化高質素數據集，以支援強大且可擴展的生成式 AI 及大型語言模型。
9 年以上
具備管理大規模人工智能及機器學習運作的專業知識
超過100種語言
涵蓋亞洲、歐洲、拉丁美洲、中東等多個地區的語言
超過25項功能
對話或文字摘要
共識標記
資料收集：音訊/影片/圖像
圖像/影片/動畫的開放式文字描述
多選項的偏好評分
提示回應評估/排名
並排檢視和評分/編輯
建立合成資料
10 多個專業範疇
汽車
娛樂
財經
遊戲
語言
程式設計
推理
科學
體育
電視及電影
為你的產品度身訂造 AI 及機器學習框架
- 定義使用情境及行為
- 透 過製作相關資料確保準備就緒
- 驗證測試案例的覆蓋範圍
- 評估模型學習能力
- 評估回應速度、錯誤率及載入回應所需時間
- 監察記憶體、網絡使用量及設定
- 開發 A/B 測試以驗證流暢度、情境感知及相關性
- 測試決策的線性以確保回應一致性
- 驗證無障礙設計、UI/UX、用戶參與度、語言準確性等多方面
- 與其他 AI/ML 產品作基準比較
使用情境
合成數據建立
從零開始建立問答配對，涵蓋廣泛主題（例如旅遊和美食），或針對特定專業類別（如程式設計和金融），並支援全球超過100種語言。
開放式文字描述至圖像／影片／動畫
為生成式 AI 初創公司提供根據視覺輔助工具撰寫文字摘要的服務，協助他們將文字提示轉換為圖像、影片或動畫，或反向操作。
資料收集：音訊／影片／圖片
不同活動、不同聲音、不同聲學環境、不同地區和性別等等。
多項回應的偏好評分
對同一提示有多個回應時的評分／排名偏好（大型語言模型或文字轉圖像／影片模型）
共識標註
在多個不同群體（例如地區和性別）之間進行分類或評分，以取得共識分數並消除偏見。
聊天或文字摘要
提供摘要及／或評估模型輸出摘要的內容。
並排檢視及評分／編輯
並排檢視多個模型對同一提示的回應，然後對這些回應進行評分或編輯。
Uber有何不同之處？
Uber | 其他 | |
|---|---|---|
專業知識 | Uber 的技術項目經理團隊擁有數十年領導全球規模營運的豐富經驗，涵蓋我們的核心業務和應用程式，包括乘車、外送、貨運及人工智能應用。我們運用這些豐富經驗設計解決方案，並與我們的網絡合作，確保能精準高效地滿足你的需求。 | 只需提供管理營運的專業知識。 |
產品質素 | 我們的 AI/ML 產品測試框架會持續評估你的產品，以檢視模型效能、易用性及功能。這些測試所得的見解能直接反映客戶需求，推動持續優化，確保你的產品不僅符合，甚至超越預期。 | 不適用 |
流程質素 | 我們強調一個具動態性和反覆優化的流程，旨在將來自領域專家、評估人員及我們營運夥伴網絡中資深專業人士的意見，直接融入指引當中，確保持續改進及切合實際需要。 | 客戶提供的資料集交付指南。 |
額外投資 | 我們提供 SME 的專業知識，以制定全面的風格指南，其中涵蓋文化細微差異、語言真確性和情緒智商。此外，我們提供經驗豐富的合作夥伴工程團隊，開發支援人工品質保證的技術解決方案，例如抄襲偵測工具。 我們的網上學習平台為分佈在全球各地的操作員提供培訓，確保一致且及時的知識傳播。 我們致力制定流程和產品評估指標，識別趨勢和模式，並使用深入的指標分析為未來的發展藍圖提供參考。 | 只提供培訓、政策及營運數據分析。 |