Moderación de datos y RLHF
Nuestros especialistas en moderación de datos analizan sus datos estructurados y no estructurados para afinar las capacidades de su IA (incluido LLM), incluidos los sistemas de aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF), en los que la intervención manual refina el proceso de aprendizaje del agente de IA basándose en la experiencia humana. Podemos proporcionarle expertos disponibles de forma continua para sus tareas más específicas.
RLHF: validación de datos creados por modelos generativos mediante retroalimentación humana
El Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) integra la inteligencia y el discernimiento humanos en el proceso de aprendizaje de su IA. Nuestros expertos, con su profunda experiencia en RLHF, intervienen para refinar y validar las decisiones de su IA, aportando un nivel de juicio y matiz que sólo la inteligencia humana puede ofrecer. Las imágenes u otros datos generados sintéticamente se analizan para garantizar que corresponden a escenarios reales. Los errores lógicos se identifican y se vuelven a anotar para crear conjuntos de datos de entrenamiento adicionales que permitan afinar los modelos generativos.
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Moderación de contenidos no estructurados y creación de datos de formación para el perfeccionamiento del LLM
Analizando sus datos no estructurados (por ejemplo, datos de redes sociales, recogidos en Internet), creamos prompts y respuestas completas, teniendo en cuenta diversas dimensiones como el tono, el formato de presentación, la justificación y mucho más. Identificamos la distribución óptima de los datos para crear un conjunto básico de datos de entrenamiento o perfeccionar un modelo lingüístico existente.
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RLHF: validación de datos creados por modelos generativos mediante retroalimentación humana
El Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) integra la inteligencia y el discernimiento humanos en el proceso de aprendizaje de su IA. Nuestros expertos, con su profunda experiencia en RLHF, intervienen para refinar y validar las decisiones de su IA, aportando un nivel de juicio y matiz que sólo la inteligencia humana puede ofrecer. Las imágenes u otros datos generados sintéticamente se analizan para garantizar que corresponden a escenarios reales. Los errores lógicos se identifican y se vuelven a anotar para crear conjuntos de datos de entrenamiento adicionales que permitan afinar los modelos generativos.
Moderación de contenidos no estructurados y creación de datos de formación para el perfeccionamiento del LLM
Analizando sus datos no estructurados (por ejemplo, datos de redes sociales, recogidos en Internet), creamos prompts y respuestas completas, teniendo en cuenta diversas dimensiones como el tono, el formato de presentación, la justificación y mucho más. Identificamos la distribución óptima de los datos para crear un conjunto básico de datos de entrenamiento o perfeccionar un modelo lingüístico existente.
RLHF: validación de datos creados por modelos generativos mediante retroalimentación humana
El Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) integra la inteligencia y el discernimiento humanos en el proceso de aprendizaje de su IA. Nuestros expertos, con su profunda experiencia en RLHF, intervienen para refinar y validar las decisiones de su IA, aportando un nivel de juicio y matiz que sólo la inteligencia humana puede ofrecer. Las imágenes u otros datos generados sintéticamente se analizan para garantizar que corresponden a escenarios reales. Los errores lógicos se identifican y se vuelven a anotar para crear conjuntos de datos de entrenamiento adicionales que permitan afinar los modelos generativos.
Nuestro método
Un equipo de etiquetadores de datos profesionales, dirigido por profesionales, para ayudarle a crear y mantener conjuntos de datos de calidad para sus necesidades de externalización de IA(anotación de datos para modelos de Machine Learning, Deep Learning o NLP).
Estudiamos sus necesidades
Le ofrecemos apoyo a medida, teniendo en cuenta sus limitaciones y plazos. Le asesoramos sobre su infraestructura de etiquetado, el número de Data Labelers necesario para satisfacer sus necesidades y el tipo de anotaciones que debe utilizar.
Llegamos a un acuerdo
En 48 horas, realizaremos una prueba (gratuita) para ofrecerle un contrato adaptado a sus necesidades. No bloqueamos el servicio: sin abono mensual, sin compromiso. Cobramos por trabajo.
Nuestros etiquetadores de datos tratan sus datos
Estamos movilizando un equipo de Data Labelers en nuestro centro de servicios de Majunga (Madagascar). Este equipo anglófono y francófono está dirigido por uno de nuestros responsables: su interlocutor privilegiado.
Realizamos una revisión de la calidad
Como parte de nuestro enfoque de garantía de calidad, revisamos el trabajo de nuestros etiquetadores de datos. Esta revisión se basa en una serie de comprobaciones manuales (pruebas de muestras) y automatizadas para garantizarle el máximo nivel de calidad.
Entregamos los datos
Le proporcionamos los datos preparados( diversosconjuntos de datos: imágenes o vídeos anotados, archivos estáticos revisados y mejorados, etc.), según las condiciones acordadas con usted (transferencia segura o datos integrados en sus sistemas).
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¡Estás hablando de nosotros!
He trabajado con Innovatiana en diversas actividades de etiquetado y limpieza de datos, un trabajo que requiere rigor y debe seguir siendo manual... ¡porque la calidad es la clave! Lo que más aprecio de Innovatiana es la garantía de que mis datos son preparados de forma ética, por un estudio de etiquetado cuyo equipo trabaja en horario regular y recibe una remuneración justa.
Innovatiana es de gran ayuda en la revisión de nuestros conjuntos de datos para entrenar nuestros algoritmos de aprendizaje automático. El equipo es dedicado, fiable y siempre busca soluciones. También aprecio la dimensión local del modelo, lo que significa que puedo hablar con personas que entienden mis necesidades y limitaciones. Recomiendo encarecidamente Innovatiana.
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Innovatiana nos ayuda a realizar tareas de etiquetado de datos para nuestros modelos de clasificación y reconocimiento de texto, lo que requiere una revisión meticulosa de miles de anuncios inmobiliarios franceses. El trabajo es de gran calidad y el equipo es estable en el tiempo. Los plazos son claros, al igual que el nivel de comunicación. No dudaría en confiar a Innovatiana otras tareas similares (Computer Vision, NLP, etc.).
Varios Data Labelers del equipo de Innovatiana están integrados a tiempo completo en mi equipo de cirujanos y Data Scientists. Todos ellos trabajan juntos para crear productos de IA innovadores. Aprecio el carácter técnico del equipo de Innovatiana, que ha conseguido poner a mi disposición un equipo de estudiantes de medicina con los conocimientos anatómicos necesarios para preparar los datos de alta calidad necesarios para entrenar mis modelos de IA.
Innovatiana forma parte de la 4ª promoción de nuestra aceleradora de impacto. Su modelo se basa en la externalización de impacto positivo con un centro de servicios (o Estudio de Etiquetado) situado en Majunga, Madagascar. Innovatiana apuesta por la creación de empleo local en zonas insuficientemente o mal atendidas, así como por la transparencia y la mejora de las condiciones de trabajo.
Etiquetado de datos Subcontratación ética
Somos profesionales del etiquetado ético de datos
Muchas empresas que prestan servicios de etiquetado de datos operan en países de renta baja sobre una base contractual y a menudo impersonal. Los etiquetadores de datos no siempre reciben una remuneración justa ni trabajan en condiciones dignas. En contra de esta "tendencia" del mercado, queremos ofrecer una externalización que tenga sentido e impacto.
Externalización ética
Rechazamos las denominadas prácticasde "crowdsourcing": creamos puestos de trabajo estables y valorados para ofrecerle una subcontratación que tenga sentido e impacto, así como transparencia sobre el origen de los datos utilizados para la IA.
Tarifas competitivas
Ofrecemos condiciones flexibles, con precios adaptados a sus necesidades y recursos. Cobramos por trabajo (ejemplo: "etiquetar 50.000 imágenes con recuadros delimitadores"): sin suscripción ni costes de configuración.
Un modelo integrador
Contratamos a nuestro propio equipo en Madagascar y les formamos en técnicas de procesamiento de datos y etiquetado para IA. Les ofrecemos un salario justo, buenas condiciones de trabajo y oportunidades de desarrollo profesional.
Un futuro mejor
Queremos contribuir al desarrollo de ecosistemas virtuosos en Madagascar (formación, empleo, inversión local, etc.).
Sus datos seguros
Prestamos especial atención a la seguridad y confidencialidad de los datos. Evaluamos el carácter crítico de los datos que desea confiarnos y aplicamos las mejores prácticas de seguridad de la información para protegerlos.
Hacia la adopción de la IA en Europa y Francia
Queremos acelerar la adopción de técnicas de Inteligencia Artificial en Francia y Europa. Creemos en una IA construida éticamente e invertimos en nuestros equipos dedicados al etiquetado de datos.
Alimente sus modelos de inteligencia artificial con datos de entrenamiento de alta calidad.
