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Pamela
Formation rapide

Étiquetage des données pour l'IA générative et le développement de LLMs

Nous intégrons la puissance de Human-in-the-Loop et de RLHF (apprentissage par renforcement à partir du feedback humain) dans vos processus de développement de modèles d'IA génératifs et de modèles de langage (LLM).

Explorez de nouvelles possibilités en matière d'IA générative et de LLM
grâce à nos flux de travail avancés pour l'étiquetage des données.

Avec des années d'expérience de collaboration avec des développeurs d'IA, des équipes d'innovation et des entreprises technologiques, nous excellons dans l'optimisation des modèles d'IA générative. De la simple collecte et de l'étiquetage des données d'entraînement à la complexité de l'affinage des algorithmes, nos flux de travail d'étiquetage des données garantissent l'efficacité, l'agilité et la précision de vos modèles de GenAI.

Nous savons qu'une touche humaine est nécessaire dans l'étiquetage des données pour l'IA générative.
Nous comprenons la valeur des ensembles de données étiquetés avec précision, garantissant la création d'un contenu réaliste et authentique. Notre approche est un mélange entre la puissance de l'IA et l'intelligence humaine, en maintenant un équilibre entre la technologie et les retours humains. Comptez sur nous pour améliorer vos modèles d'IA générative, en recourant à la modération humaine pour détecter les contenus offensants et donner la priorité à la sécurité des modèles linguistiques, en alliant éthique et efficacité.

Ce n'est pas qu'une question d'étiquetage.
Pour créer des produits innovants, notre équipe qualifiée va au-delà de la collecte et de l'étiquetage des données, en améliorant activement les ensembles de données et en contribuant à l'affinement des algorithmes. Qu'il s'agisse de LLM de base ou de modèles pré-entraînés par GenAI, l'étiquetage précis des données garantit une représentation équilibrée et une application dans le monde réel, l'apport humain et la RLHF étant cruciaux pour la sécurité et la détection des biais.

Comment nos flux de travail HITL et RLHF
nous améliorons vos modèles d'IA générative et de LLMs

1.
Nous collectons (avant la formation)

Nous collectons et obtenons un grand nombre de données de n'importe quel endroit. Ensuite, notre site annotateurs se charge du nettoyage. Nous mettons tout en œuvre pour que vos modèles reposent sur la meilleure combinaison de données possible.

2.
Nous étiquetons (mise au point)

Un bon étiquetage est nécessaire pour affiner vos modèles d'IA générative. Pour construire des LLM solides, vous devez obtenir des requêtes et des invites correctement étiquetées pour de meilleurs dialogues entre les humains et les machines. C'est notre travail.

3.
Nous corrigeons (HITL/RLHF)

Nous utilisons RLHF et HITL pour évaluer de grands modèles linguistiques, garantissant ainsi des résultats précis. Cette expertise améliore la précision de vos modèles d'IA et d'apprentissage automatique grâce à la vérification, à l'évaluation et à la correction de vos messages-guides et du contenu généré.

Comment nous pouvons améliorer votre GenAI et votre LLM

LA COLLECTE DE DONNÉES ET LA CRÉATION DE MODÈLES
  • Collecte, création ou conservation d'une génération de prompts pour votre modèle d'IA générative

  • Des experts en données pour améliorer la précision des modèles

APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT À PARTIR DU FEEDBACK HUMAIN (RLHF)
  • Évaluation et classement des messages-guides et des résultats

  • Des réponses évaluées et classées par l'homme

  • Évaluation des modèles afin d'affiner les performances

MODÉRATION DU CONTENU
  • Identification et suppression du contenu négatif généré

  • Analyse des messages-guides et des résultats pour déceler d'éventuels problèmes, avec des tests contradictoires

SOUTIEN EN TEMPS RÉEL
  • Support en temps réel pour les modèles d'IA générative en production

  • Vérification et confirmation humaines permanentes pour le soutien des classificateurs

Quelques-unes des images que nous avons annotées

Aucun élément trouvé.

Flux de travail puissants pour l'étiquetage des données
Pour atteindre la meilleure annotation sur tous les types de projets .

1.
Une force de travail engagée, diversifiée et compétente

Nous recrutons une Force de Travail adaptée à vos besoins (langue, fuseau horaire, compétences académiques) que nous formons et gérons tout au long de vos projets.

2.
Les meilleurs outils d'annotation pour tous vos besoins

Nous offrons des outils d'annotation 100% configurables (APIs) selon vos besoins (Computer Vision, NLP...)

3.
Un monitoring continue des opérations

Nous disposons d'une solide plateforme de gestion de Force de Travail (affectation, formation, suivi, paiement, analyse) et d'une équipe Clients dédiée à vos projets.

4.
La sécurité et la qualité assurées (NPS)

Nous garantissons la sécurité de vos données et la meilleure qualité pour vos annotations grâce à un système de contrôle de qualité intégré et intelligent.

Pourquoi choisir isahit ?
Optez pour un service à la demande et qualifié force de travail pour obtenir les meilleures données. Et générer un véritable impact social.

LE SEUL CHOIX
ETHIQUE

Nous plaçons l'impact au cœur de notre modèle économique et le mesurons chaque année, ce qui fait de nous la première entreprise d'IA certifiée BCorp en Europe.

LA FORCE DE TRAVAIL LA PLUS DIVERSIFIÉE

Notre Force de Travail est multiculturelle, puisqu'elle provient de 44 pays différents, parle plus de 16 langues, et dispose de parcours universitaires et d'expériences professionnelles différents.

UNE FORCE DE TRAVAIL HAUTEMENT QUALIFIÉE

Nous affectons notre Force de Travail à des projets en fonction de leurs compétences, puis nous leur offrons une formation complète (plus de 3 heures de formation par projet) et un accompagnement continu.

LES SOLUTIONS LES PLUS FLEXIBLES

Nous comprenons les besoins de flexibilité de nos clients et leur offrons des solutions appropriées : Force de Travail variable, des outils pour tous les besoins de labellisation, un système de paiement à la consommation.

Nos clients
Nous les avons aidés à obtenir des ensembles de données propres

CAS D'USAGE : L'Oréal

Découvrez comment L'Oréal utilise notre service d'annotation d'images pour entraîner son algorithme de reconnaissance faciale et tirer parti de la diversité de nos annotateurs pour éviter d'inclure des biais dans ses modèles.
  • Utilisation d'un processus de consensus

  • Attribution d'images en fonction du type de peau : (Indien, Asiatique, Africain, Américain, Caucasien)

  • Ordre des points

CAS D'USAGE : Airbus

Découvrez comment Airbus utilise notre service d'annotation d'images pour entraîner ses algorithmes de reconnaissance sur l'imagerie satellite et tire parti de la flexibilité de notre service pour les annotations de masse sur une base ad hoc.
  • Processus de gestion de flux d'images fluctuants

  • Optimisation de l'outil pour gérer plusieurs centaines d'annotations par image

  • Utilisation de la boîte de délimitation directionnelle avec vecteur directionnel

CAS D'USAGE : Sodexo

Découvrez comment Sodexo utilise notre service d'annotation d'images pour entraîner son algorithme de reconnaissance des aliments et tirer parti de la diversité de nos annotateurs pour éviter les biais dans ses modèles.
  • Un pipeline d'annotation sur mesure

  • Une API sur mesure

  • Interface spécifique pour la gestion des labellisations