LMM evaluation, testing, and datasets

Acede rapidamente a conjuntos de dados diversificados e à escala global

Acelere o treino de modelos e o tempo de colocação no mercado, com resultados de IA que se adaptam com precisão a públicos globais

Fale com um especialista

Desbloqueie o potencial dos seus LLMs

Aprimore a sua formação e resolva casos excecionais que pipelines de dados genéricos não conseguem tratar em todo o ciclo de dados, incluindo recolha, anotação, avaliação e ambientes de treino, tudo numa só plataforma.

Adquirir conjuntos de dados de alta qualidade

Alimente modelos de IA de alto desempenho com conjuntos de dados diversificados e reais, incluindo dados de pontos de interesse (POI), áudio, vídeo, imagem e texto, recolhidos e anotados em grande escala pela nossa rede global de mais de 10 milhões de colaboradores e especialistas especializados.¹

Treine com feedback especializado de especialistas

Avalie e ajuste os seus modelos com aprendizagem por reforço estruturada a partir de feedback humano (RLHF), classificação por preferências e modelação de recompensas, disponibilizados através de ginásios personalizados de aprendizagem por reforço (RL) criados à medida do seu caso de utilização específico.

Seja proprietário dos seus dados

Os seus dados proprietários e propriedade intelectual permanecem protegidos. Não utilizamos os seus dados para treinar os modelos internos de IA de uso geral da Uber e estes estão protegidos por salvaguardas organizacionais e técnicas.

Assegure fiabilidade e desempenho

Tire partido da nossa experiência a treinar mais de 20 000 modelos de IA. Obtenha informações essenciais sobre o desempenho, testes simplificados e garantia de qualidade de elevado impacto em vários sistemas operativos e mais de 3 000 dispositivos de teste.

Perguntas frequentes

O que é a rotulagem de áudio?

As etiquetas de áudio classificam voz e dados de áudio para ajudar os modelos de aprendizagem automática a reconhecer fala, música e efeitos, permitindo aplicações como assistentes de voz, conversão de fala em texto e deteção de eventos sonoros.

O que é a rotulagem de vídeos?

A etiquetagem de vídeo anota frames com etiquetas para ajudar os modelos de aprendizagem automática a detetar objetos, ações e eventos, permitindo aplicações como a vigilância, a condução autónoma e a recomendação de conteúdos.

O que é a rotulagem de imagens?

A etiquetagem de imagens atribui etiquetas ou anotações significativas às imagens, ajudando os modelos de aprendizagem automática a reconhecer objetos, cenas ou padrões para aplicações como veículos autónomos, reconhecimento facial e imagiologia médica.

O que é a rotulagem de texto?

A rotulagem de texto anota dados com etiquetas para ajudar os modelos de aprendizagem automática a compreendê-los, permitindo tarefas como análise de sentimento, reconhecimento de entidades e classificação de intenções para chatbots baseados em IA, pesquisa e recomendações.