課題
モデルは自らを採点できません。本格的なAIプロダクトには、回答の比較、ハルシネーションの検出、エージェントのストレステスト、事実確認、専門領域での性能検証のために、基準の揃った人間の判断が欠かせません。
成果
分散した評価者ネットワークを自前で構築・管理することなく、組織化され、基準の揃った人間の評価体制を手に入れられます。
提供内容
- 01 モデル回答の評価・ランキング
- 02 RLHF・SFTデータ支援
- 03 事実性・ハルシネーション検証
- 04 AI安全性・レッドチームレビュー
- 05 エージェントテスト・ワークフローQA
- 06 ドメイン専門家による検証
- 07 多言語・ローカライズレビュー
最適なお客様
- LLM、エージェント、音声AIプロダクトを提供するAIラボ・企業
- モデル出力の品質を検証するエンタープライズAIチーム
- RLHFスペシャリスト、LLMトレーナー、安全性・レッドチームレビュアーを必要とするチーム
エンゲージメント・プロトコル
小さく始めて、大きく伸ばす。
- 01
ニーズをひとつ伝える
ポジションひとつ、評価ワークフローひとつ、またはタスクパッケージひとつ。始めるのに必要なのはそれだけです。
- 02
ルートを設計
ニーズに最適なデリバリーモデルを選び、実現可能性、品質基準、対応範囲を確認します。
- 03
集中パイロット
最初のポジション、スプリント、タスクパッケージから開始。適性をすばやく証明できる規模で始めます。
- 04
調整して拡大
結果を一緒に確認し、品質を調整したうえで、成果の出たモデルを拡大します。