Kvalitativní testování AI/AGI/LLM modelů
Vylepšení modelů umělé inteligence
Zaměřujeme se na poskytování služeb, které vám pomohou zlepšit výkonnost vašich modelů umělé inteligence. Na základě poskytnutých parametrů vytváříme vstupy pro získání kontrolních dat z vašich AI/AGI/LLM modelů a následně provádíme detailní porovnání a vyhodnocení těchto dat podle vašich specifických požadavků.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Učení posilováním na základě zpětné vazby od člověka (RLHF) je metoda, která kombinuje tradiční posilované učení s přímou zpětnou vazbou od lidí. Tato technika umožňuje AI modelům lépe se přizpůsobit a reagovat na složité lidské preference a chápání. RLHF využívá lidskou zpětnou vazbu k vytvoření signálu odměny, který se používá k doladění chování AI modelu. Výhodou RLHF je schopnost modelu získávat a integrovat složité lidské hodnoty a preferenci, což vede k větší přesnosti a relevanci výstupů.
Objektivní kontrola výstupů modelu (Data Relevance)
Analyzujeme výstupy modelů a identifikujeme případné zkreslení, zavádějící prvky nebo systematické chyby, abychom zajistili co nejvyšší přesnost a objektivnost výsledků. Naše kvalitní kontrolní procesy zahrnují:
- Přezkoumání přesnosti datových vstupů.
- Ověření správnosti algoritmů a výpočetních procesů.
- Hodnocení výstupů modelu s ohledem na jejich relevanci a přesnost.
- Implementaci zpětné vazby pro neustálé zlepšování modelu.
Objektivní kontrola výstupů modelu je klíčová pro zajištění správnosti a spolehlivosti modelů používaných v různých oblastech, od finančních služeb po inženýrské aplikace.