Dane RLHF i opinie ekspertów dziedzinowych

Dostosuj swój program LLM do opinii osób znających się na tej dziedzinie. Shaip dostarcza dane o preferencjach RLHF, poprawki i uzasadnienia od sprawdzonych ekspertów, skalibrowane, sprawdzone pod kątem jakości i sformatowane pod kątem Twojego procesu szkoleniowego.

Czym jest uczenie się wzmacniające na podstawie informacji zwrotnych od człowieka

Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie ludzkiej informacji zwrotnej (RLHF) to metoda szkoleniowa, która dopasowuje model językowy do ludzkich preferencji. Zamiast uczyć się wyłącznie z przykładowego tekstu, model uczy się, porównując wyniki z odpowiedziami: ludzie oceniają lub wybierają spośród odpowiedzi kandydatów, model nagrody jest trenowany w celu przewidywania tych preferencji, a następnie model języka jest optymalizowany w celu generowania odpowiedzi, które model nagrody wysoko ocenia.

Jakość wyników zależy niemal wyłącznie od jakości danych dotyczących preferencji człowieka. Shaip dostarcza te dane: rankingi preferencji, porównania parami, skorygowane odpowiedzi i pisemne uzasadnienia, opracowane przez ekspertów dziedzinowych i native speakerów, w formatach stosowanych przez PPO, DPO i powiązane metody dopasowywania.

Co zawiera zbiór danych preferencji

Każdy przedmiot dostarczany przez Shaip zawiera te części, dzięki czemu Twój model nagród lub przebieg DPO ma taką samą strukturę od pierwszej do ostatniej pary.

Składnik	Co to jest	Kto to produkuje w Shaip
Skłonić	Żądanie użytkownika, pobrane z Twoich logów, Twojej taksonomii lub napisane przez Shaipa, aby objąć interesujące Cię scenariusze	Autorzy tekstów podpowiedzi, eksperci w danej dziedzinie
Odpowiedzi kandydatów	Dwa lub więcej wyników modelu dla tego samego monitu, z jednego lub kilku modeli	Twój model(e); Shaip może generować z Twoich punktów końcowych
Etykieta preferencji	Która odpowiedź jest lepsza, jako wybór parami, pełna ocena czy stopniowana marża?	Eksperci dziedzinowi, skalibrowani zgodnie z Twoją rubryką
racjonalne uzasadnienie	Pisemny powód preferencji, powiązany z wymiarami rubryki (dokładność, bezpieczeństwo, pomocność, ton)	Eksperci domenowi
Poprawiona odpowiedź	Idealna odpowiedź napisana przez eksperta, w której żaden z kandydatów nie jest akceptowalny	Eksperci domenowi
Metadane	Domena, język, trudność, typ scenariusza, zgoda oceniającego	Shaip QA

Twój zaufany partner w dostarczaniu rozwiązań RLHF dostosowanych do potrzeb człowieka

W Shaip oferujemy kompleksowe rozwiązania RLHF zaprojektowane w celu dostosowania modeli AI do oczekiwań człowieka. Nasza oferta obejmuje:

Pętle sprzężenia zwrotnego sterowane przez człowieka

Zwiększ wydajność modelu, integrując informacje zwrotne w czasie rzeczywistym od wykwalifikowanych adnotatorów.

Możliwość dostosowania formatów adnotacji

Dostosuj procesy etykietowania do unikalnych wymagań swojego projektu.

Wyselekcjonowane zestawy danych specyficzne dla domeny

Twórz wysokiej jakości zestawy danych w celu optymalizacji dostrajania sztucznej inteligencji, zapewniając jednocześnie obiektywne wyniki zgodne ze standardami i przepisami branżowymi.

Wykrywanie błędów i rozpoznawanie halucynacji

Identyfikuj i koryguj nieścisłości modelu, minimalizując dezinformację, halucynacje i stronnicze odpowiedzi, aby zapewnić precyzyjne wyniki zgodne z etycznymi zasadami sztucznej inteligencji.

Szybka optymalizacja i przepisywanie

Ulepsz odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję, dopracowując monity pod kątem większej spójności, dokładności kontekstowej i trafności dostosowanej do konkretnych przypadków użycia w danej branży.

Generowanie monitów wielojęzycznych

Umożliwiaj aplikacjom AI obsługę odbiorców na całym świecie za pomocą specyficznej dla danego języka struktury komunikatów i tłumaczeń w ponad 100 językach, gwarantując płynne i poprawne kulturowo odpowiedzi.

Co oferuje projekt Shaip RLHF

Shaip prowadzi projekt od początku do końca, współpracując z własnymi ekspertami. Otrzymujesz zestaw danych, raport jakościowy oraz podsumowanie informacji o modelu.

Dane preferencji

Porównania parami, rankingi k-way lub marże stopniowane przy wolumenach od 2,000 pozycji w ramach pilotażu do ponad 500 000 pozycji, z wykorzystaniem globalnej zdolności dostawczej Ubiquity.

Formaty

JSONL w strukturze wybranej/odrzuconej używanej przez DPO i szkolenie modelu nagród; tablice rankingowe dla procesów PPO; plik CSV do przeglądu; bezpośrednie dostarczanie na platformę za pomocą interfejsu API.

Racjonalności i taksonomia

Każda preferencja ma przypisany powód do oceny; podsumowanie pokazuje, które tryby błędów powodują odrzucenia.

Poprawione odpowiedzi

Idealne odpowiedzi na egzaminy SFT, których kandydaci nie zaliczyli, napisane przez ekspertów, w tym samym formacie JSONL.

Raportowanie jakości

Wyniki kalibracji, podwójna punktacja w ciemno na próbce, cotygodniowa zgodność między oceniającymi (cel 98%), alerty o dryfach.

Pokrycie

Ponad 20 domen i ponad 50 języków, z ewaluatorami dobranymi w obu obszarach: opieka zdrowotna, prawo, finanse i kodowanie przez wykwalifikowanych specjalistów.

RLHF a ocena: którą opcję potrzebujesz

RLHF zmienia model; ewaluacja go mierzy. Większość programów dopasowania wymaga obu tych elementów w kolejności: ewaluacji w celu znalezienia trybów awarii, zebrania danych RLHF, które je identyfikują, a następnie ponownej ewaluacji w celu potwierdzenia wzmocnienia i wykrycia regresji. Ci sami eksperci i rubryki Shaip obsługują oba te elementy, więc wyniki ewaluacji trafiają bezpośrednio do kolejnego zestawu danych preferencji.

Dane RLHF

Cel: Zmień zachowanie modelu
Wydajność: Etykiety preferencji, uzasadnienia, poprawione odpowiedzi
Stosuje się w: Szkolenie w zakresie modelu nagród i DPO/PPO

Ocena modelu eksperckiego

Cel: Zmierz zachowanie modelu
Wydajność: Wyniki, rankingi, taksonomie błędów, ustalenia
Stosuje się w: Bramy wydania, porównanie dostawców, śledzenie regresji, kalibracja sędziów

RLHF, IOD i dane, których potrzebują

Bezpośrednia optymalizacja preferencji (DPO) i podobne metody pomijają oddzielny model nagrody i optymalizują model języka bezpośrednio na parach preferencji. Matematyka treningowa jest inna, ale dane nie. Obie metody wymagają dobrze skalibrowanych preferencji człowieka z jasnymi racjonalnymi przesłankami, a DPO jest co najmniej bardziej wrażliwa na szum etykiet, ponieważ nie ma modelu nagrody, który mógłby go wygładzić.

Shaip dostarcza ten sam wybrany/odrzucony zestaw danych dla obu tras i może dodać marginesy stopniowane, jeśli Twoja metoda z nich korzysta.

Popraw wydajność modelu dzięki RLHF

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) pomaga dużym modelom językowym (LLM) lepiej dopasować się do ludzkich preferencji. Dzięki wykorzystaniu zestawów danych opracowanych przez ekspertów Twoje modele mogą dostarczać dokładne, kontekstowe wyniki, jednocześnie z łatwością radząc sobie ze złożonymi zadaniami.

Poprawa rozumienia kontekstu i podejmowania decyzji.
Minimalizuj błędy poprzez iteracyjne udoskonalanie zachowania modelu.
Dostosuj wyniki sztucznej inteligencji do standardów etycznych i oczekiwań świata rzeczywistego.

Jak działa projekt

Typowy czas od złożenia zamówienia do pierwszej dostawy: 10 dni.

Krótki
Docelowe zachowania, tryby awarii, domeny, języki i metoda szkolenia (PPO, DPO, inne) sprawiają, że format jest właściwy od pierwszego dnia.
Rubryka i kalibracja
Shaip opracowuje kryteria preferencji wraz z przykładami punktów odniesienia; eksperci dokonują kalibracji na podstawie 100–200 pozycji, a do produkcji trafiają tylko te, które przekraczają próg zgody.
Szybkie pozyskiwanie
Na podstawie Twoich dzienników, Twojej taksonomii lub informacji napisanych przez Shaipa, aby pokryć potrzebny Ci rozkład scenariuszy.
Zbieranie preferencji z kontrolą jakości
Ślepe podwójne etykietowanie na próbce, pary złota z nasionami, cotygodniowe raporty o zgodności.
Dostawa
JSONL lub CSV, a także podsumowanie ustaleń dotyczących przyczyn odrzuceń.

Wiedza specyficzna dla danej dziedziny, zapewniająca niezrównaną dokładność sztucznej inteligencji

Shaip wyróżnia się wiedzą specjalistyczną w dostarczaniu rozwiązań danych specyficznych dla danej domeny w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, handlu elektronicznym i innych. Dzięki globalnemu zespołowi ekspertów przedmiotowych zapewniamy najwyższą jakość danych dostosowaną do unikalnych potrzeb Twojej firmy.

Dlaczego warto wybrać Shaipa do RLHF?

Zoptymalizuj swój LLM dzięki rozwiązaniom RLHF firmy Shaip, wykorzystując wiedzę specjalistyczną w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji, opinie ludzi i niezrównane bezpieczeństwo danych

Wysokiej jakości opinie od ludzi

Nasz globalny zespół ekspertów dostarcza precyzyjne, specjalistyczne informacje pozwalające udoskonalać modele sztucznej inteligencji.

Zoptymalizowane dopasowanie modelu

Wykorzystaj procesy z udziałem człowieka, aby zwiększyć dokładność, trafność i responsywność modelu.

Redukcja odchyleń

Zminimalizuj stronniczość, wykorzystując zróżnicowane, wysokiej jakości dane zwrotne w celu tworzenia uczciwych i zrównoważonych modeli sztucznej inteligencji.

Ekspertyza w zakresie sztucznej inteligencji generatywnej

Specjalizujemy się w dostrajaniu generatywnych modeli sztucznej inteligencji za pomocą RLHF, zapewniając lepsze dopasowanie do oczekiwań człowieka.

Bezpieczeństwo danych i zgodność

Posiadając certyfikat SOC 2 typu 2, zachowujemy najwyższe standardy etycznego przetwarzania danych i prywatności.

Wyróżnieni klienci

Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.

Tworzenie klinicznego NLP jest krytycznym zadaniem, które wymaga ogromnej wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie. Wyraźnie widzę, że wyprzedzacie Państwo Google w tej dziedzinie o kilka lat. Chcę z tobą pracować i skalować cię.

Google Inc. Dyrektor

Przez ostatnie 6 miesięcy ściśle współpracowaliśmy z firmą Shaip w zakresie potrzeb naszej firmy w zakresie etykietowania. W tym czasie poznaliśmy wykwalifikowany zespół, który konsekwentnie dotrzymuje wysokich standardów i terminów. Fachowo poradzili sobie z różnorodnymi zadaniami związanymi z etykietowaniem, dostosowując się do zmieniających się wymagań. Gorąco polecamy pracę Shaipa i jesteśmy zadowoleni z wyników.

Menadżer Projektu

Przenieś swoje modele AI na wyższy poziom dzięki rozwiązaniom RLHF firmy Shaip

Od gromadzenia danych, przez adnotację, licencjonowanie, po walidację – pomożemy Ci szybciej wprowadzić produkt na rynek, z danymi, którym możesz zaufać. Nie wiesz, czy potrzebujesz najpierw danych RLHF, czy ewaluacji? Skontaktuj się z nami, a omówimy oba te aspekty.

Kontakt

Często Zadawane Pytania (FAQ)

1. Czym jest uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF)?

RLHF to metoda dopasowywania modelu języka do ludzkich preferencji. Ludzie porównują wyniki modelu, model nagrody uczy się przewidywać te preferencje, a model języka jest optymalizowany w celu generowania odpowiedzi, które model nagrody wysoko ocenia. Skuteczność metody zależy od jakości i spójności danych dotyczących ludzkich preferencji.

2. Jaka jest różnica między RLHF a DPO?

RLHF trenuje oddzielny model nagrody, a następnie optymalizuje model języka w oparciu o niego, wykorzystując uczenie przez wzmacnianie. DPO optymalizuje model języka bezpośrednio na parach preferencji, bez modelu nagrody. Oba modele wymagają tego samego wejścia: danych o preferencjach człowieka z odpowiedziami wybranymi i odrzuconymi.

3. Ile danych o preferencjach potrzebuje RLHF?

Mniej niż wstępne szkolenie czy SFT, ale jakość liczy się bardziej. Programy ukierunkowane często zaczynają się od 5,000 do 20 000 dobrze skalibrowanych par na obszar zachowań; programy ukierunkowane na szerokie dopasowanie obejmują setki tysięcy. Shaip dobiera zakres do zachowań, które chcesz zmienić.

4. Kto dostarcza informacji zwrotnej od ludzi?

Shaip zatrudnia sprawdzonych ekspertów i native speakerów: lekarzy, prawników, analityków finansowych, inżynierów oprogramowania i lingwistów z ponad 20 dziedzin i ponad 50 języków. Shaip zarządza projektem od początku do końca; nie dostarcza adnotatorów do procesu roboczego klienta.

5. Jak mierzona jest jakość danych RLHF?

Kalibracja przed produkcją, podwójne znakowanie metodą ślepej próby, zaszczepione pary złota i cotygodniowe raportowanie zgodności między oceniającymi, z docelowym poziomem zgodności 98%. Każda preferencja ma uzasadnienie, co umożliwia audyt niezgodności.

6. W jaki sposób RLHF i ocena modelu są ze sobą powiązane?

Ewaluacja pozwala zidentyfikować tryby awarii; dane RLHF je identyfikują; ewaluacja potwierdza poprawę. Shaip korzysta z tych samych ekspertów i rubryk dla obu, więc wyniki ewaluacji trafiają bezpośrednio do kolejnego zestawu danych preferencji. Zobacz: Ocena modelu eksperckiego.