Snorkel AI
ແພລະຕຟອມພັດທະນາຂໍ້ມູນ ສ້າງຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມ, ປ້າຍกำກັບຄວາມມັກ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນ ຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ ສຳລັບ AI ຸ່ນລ່າສຸດ
ນີ້ແມ່ນຫຍັງ
Snorkel AI ແມ່ນແພລະຕຟອມພັດທະນາຂໍ້ມູນຈາກບໍລິສັດໃນສະຫະລັດອາເມລິກາ ທີ່ສຸມໃສ່ການກະກຽມຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບສູງສຳລັບລຸ້ນ AI ທີ່ກ້າວໜ້າ. ມັນກວມເອົາ 3 ຄວາມສາມາດຫຼັກ: ການສ້າງຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມທີ່ຄັດສັນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ການຜະລິດປ້າຍกำກັບຄວາມມັກ (preference labels ສຳລັບການປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ AI), ແລະ ການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນຜົນ ເພື່ອໃຫ້ທີມງານສາມາດວັດແທກຜົນງານຂອງແບບຈຳລອງໄດ້ຢ່າງເປັນລະບົບ.
ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ
ເມື່ອຄວາມສາມາດຂອງ AI ເພີ່ມຂຶ້ນ, ປັດໄຈສຳຄັນທີ່ຕັດສິນຄວາມສຳເລັດແມ່ນຕົວຂໍ້ມູນເອງ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບສູງລະດັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ກົງກັບວຽກງານຕົວຈິງ, ລວມທັງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສາມາດປະເມີນ AI ໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື. ການຕິດປ້າຍກຳກັບດ້ວຍມືມີລາຄາແພງ ແລະ ຂະຫຍາຍຂະໜາດໄດ້ຍາກ, ແລະ ການປະເມີນຜົນມັກຈະກະແຈກກະຈາຍ. Snorkel AI ເຂົ້າຫາຈາກมุมมอง "ການພັດທະນາຂໍ້ມູນ", ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຜະລິດຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຄວາມມັກທີ່ຄັດສັນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານຢ່າງເປັນລະບົບ, ພ້ອມທັງສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນທີ່ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້, ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະເມີນກາຍເປັນຂະບວນການທາງວິສະວະກຳ. ມັນເໝາະສຳລັບທີມງານ ແລະ ວິສາຫະກິດ AI ທີ່ພັດທະນາ LLM ( Large Language Models ), ປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ AI, ແລະ ຕ້ອງການການປະເມີນທີ່ເຂັ້ມງວດ. ຖ້າຈຸດຸ້ງໝາຍຂອງທ່ານແມ່ນການໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ດີຂຶ້ນເພື່ອປັບແຕ່ງ AI ແລະ ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື, ແພລະຕຟອມນີ້ແມ່ນຕອບໂຈດ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ສ້າງຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມທີ່ຄັດສັນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ
- ຜະລິດປ້າຍກຳກັບຄວາມມັກເພື່ອຮອງຮັບການປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ AI
- ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນຜົນ AI ທີ່ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້
- ການພັດທະນາຂໍ້ມູນສຳລັບລຸ້ນ AI ທີ່ກ້າວໜ້າ
- ຫັນຂະບວນການຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະເມີນຜົນໃຫ້ກາຍເປັນວິສະວະກຳ
ຂໍ້ດີ
- ສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຄວາມມັກຄຸນນະພາບສູງລະດັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ
- ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນຜົນ AI ທີ່ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້
- ຕອບໂຈດຄວາມຕ້ອງການໃນການປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ LLM
ຂໍ້ເສຍ
- ມຸ່ງເນັ້ນໃສ່ AI ລຸ້ນລ່າສຸດ ແລະ ທີມງານວິສາຫະກິດ, ເຮັດໃຫ້ມີອຸປະສັກ ແລະ ການລົງທຶນທີ່ສູງ
- ຕ້ອງການຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເນື້ອຫາເຂົ້າຮ່ວມເພື່ອດຶງມູນຄ່າການຄັດສັນອອກມາ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ກຽມຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມທີ່ຄັດສັນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານສຳລັບ LLM
- ຜະລິດປ້າຍກຳກັບຄວາມມັກສຳລັບການປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ AI
- ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນຜົນເພື່ອວັດແທກຜົນງານ AI ຢ່າງເປັນລະບົບ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ແພລະຕຟອມທີ່ຫັນຂະບວນການຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະເມີນຜົນໃຫ້ເປັນວິສະວະກຳ, ທີມງານທີ່ກຳລັງປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ LLM ຄວນສຶກສາລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
Snorkel AI ເຮັດຫຍັງເປັນຫຼັກ?
ມັນແມ່ນແພລະຕຟອມພັດທະນາຂໍ້ມູນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສ້າງຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມທີ່ຄັດສັນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ປ້າຍກຳກັບຄວາມມັກ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມການປະເມີນຜົນ AI.
ມັນເໝາະກັບໃຜ?
ເໝາະສຳລັບທີມງານ ແລະ ວິສາຫະກິດ AI ທີ່ພັດທະນາ, ປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບ AI ລຸ້ນລ່າສຸດ ພ້ອມທັງຕ້ອງການການປະເມີນຜົນທີ່ເຂັ້ມງວດ.
ປ້າຍກຳກັບຄວາມມັກ (Preference Labels) ແມ່ນຫຍັງ?
ມັນແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ສຳລັບການປັບແຕ່ງ ແລະ ຈັດຮູບແບບຄວາມມັກຂອງ AI, ຊ່ວຍຊີ້ນຳໃຫ້ AI ສ້າງຄຳຕອບທີ່ກົງກັບຄວາມຄາດຫວັງຫຼາຍຂຶ້ນ.
