אם אתם בונים מודל שפתי גדול, מערכת זיהוי דיבור, או מנוע המרת טקסט לדיבור, אתם זקוקים לנתונים שנוצרו על ידי בני אדם. מאמר זה מסביר מה כרוך באיסוף נתונים לבינה מלאכותית ומה לחפש אצל ספק.
סוגי איסוף נתונים לבינה מלאכותית
איסוף דיבור ואודיו
גיוס דוברים מקוריים להקלטת דיבור מתוסרט או שיחותי בשפות ובניבים המבוקשים. משמש לאימון מודלי ASR (זיהוי דיבור אוטומטי) ו-TTS (המרת טקסט לדיבור).
איסוף כתב יד ותמונות
איסוף דוגמאות כתב יד עם תמלולים מאומתים לאימון מודלי OCR ו-HTR. מאתגר במיוחד בערבית ועברית בשל מורכבות הכתב.
תמלול ותיוג
המרת אודיו לטקסט מדויק, ואז תיוגו עם תגי דובר, רגש, כוונה, דגלי רעילות, או קטגוריות תחום.
הערכת מודלים לבינה מלאכותית (RLHF ו-Red-Teaming)
מעריכים אנושיים מדרגים תגובות מודל לאיכות, שימושיות, דיוק ובטיחות. משמש בצינורות למידה מחיזוק מפידבק אנושי.
מה הופך שותף לאיסוף נתונים לטוב
- דוברים מקוריים, לא מתרגמים — במיוחד למשימות ניב או ניואנס תרבותי
- QA רב-שלבי — לפחות מתמלל ראשוני ומבקר QA נפרד
- פורמטי מסירה מובנים — נתונים בפורמט המותאם להנחיות התיוג שלכם
- NDA ואבטחת נתונים — כל ספק אחראי חותם על NDA לפני שרואה את הנתונים שלכם
היתרון של AXOVATE
AXOVATE בנתה את כל פעילותה סביב ערבית ועברית — השפות שחברות בינה מלאכותית רבות מתקשות איתן ושבהן לנתונים אנושיים איכותיים יש את הערך הגבוה ביותר. אם אתם צריכים כיסוי ניב ספציפי, תיוג תרבותי, או נתונים לאימון מודלים עבור שוק ישראלי, צרו איתנו קשר.