데이터 주석은 생성형 및 에이전트형 AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터에 맥락과 의미를 부여합니다. 저희는 특정 톤의 텍스트부터 세밀한 시각적 스타일에 이르기까지 복잡한 멀티모달 데이터를 라벨링하여 생성형 AI 모델을 더욱 풍부하게 만드는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 더 빠르고 정확한 모델 학습을 지원할 수 있습니다.

Uber AI 솔루션은 RLHF 및 선호도 라벨링, 프롬프트 및 응답 생성, 모델 출력 품질 평가, 이미지 및 비디오용 VLM/VLA 라벨링, AV 멀티 센서 연동, 오디오 뉘앙스 주석, 그리고 기타 멀티모달 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 주석 등 폭넓은 데이터 주석 서비스를 제공합니다.

AI 모델의 성능은 학습에 사용된 데이터의 품질에 달려 있습니다. 데이터 품질이 낮으면 워크플로우에 혼란을 주고 신뢰할 수 없는 결과를 내는 모델이 만들어질 수 있습니다. 데이터 품질 저하의 원인에는 단편적이거나 불완전한 데이터셋, 주석 오류, 또는 맥락의 부재 등이 있으며, 이는 모델의 신뢰성을 떨어뜨려 브랜드 평판, 재무, 컴플라이언스 등 다양한 영역에 파급 효과를 일으킬 수 있습니다.

uLabel은 Uber에서 개발한 혁신적인 데이터 라벨링 플랫폼입니다. 대규모로 고품질 주석 작업을 지원하도록 설계되었습니다. 이 단일 소스 솔루션은 고급 지침 패널을 통해 고품질 주석을 제공하며, 모든 분류 체계와 고객 요구 사항에 맞게 조정 가능한 UI로 원활한 환경을 제공합니다.

uLabel은 품질과 효율성을 향상시키도록 설계된 다양한 기능을 통해 uTask(자세한 내용은 아래 참조)의 구성 가능한 UI를 전환하여 다양한 요구 사항을 충족하고 탁월한 사용자 경험을 보장합니다. 감사 기능, 품질 워크플로, 합의 도출, 편집 검토 및 샘플링 워크플로를 지원합니다.

uTask는 사용자의 특정 사용 사례에 맞춰 구성 가능한 워크플로 오케스트레이션 UI로, 운영에 부합하는 실시간 작업 오케스트레이션을 보장합니다. 프로그래밍 방식의 데이터 교환 및 작업 업로드 기능을 통해 최적화된 지능형 매칭 시스템으로 숙련된 인력과 작업 및 프로젝트를 연결해 보세요.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 다양한 워크플로우에 대한 자동화된 구성 지원(예: 편집 검토, 샘플 검토, 합의 모델 등)
• 프로그램 방식의 데이터 교환 및 작업 업로드
• 운영 지표를 위한 원스톱 소스
• 피드백 루프
• 거버넌스를 위한 실시간 분석 대시보드