KI-Datenerfassung

Damit ein großes Sprachmodell (LLM) Anweisungen zuverlässig befolgen kann, werden Prompt-und-Response-Daten benötigt. Diese Daten müssen von echten Menschen stammen – über verschiedene Sprachen, Sprachstile und Fachgebiete hinweg. Wir generieren maßgeschneiderte Instruction-Tuning-Datensätze, Präferenz-Rankings und RLHF-Collections, die auf Ihren Anwendungsfall abgestimmt sind. So bekommt Ihr Modell das nötige Grounding, um im Produktivbetrieb eine konsistente Leistung zu erbringen.

Damit Sprach-KI in der Praxis funktioniert, muss sie verstehen, wie Menschen tatsächlich sprechen – nicht, wie sie in einem ruhigen Raum eine Liste von Prompts vorlesen. Wir rekrutieren echte Sprecher passend zu Ihren demografischen und regionalen Anforderungen und erfassen Äußerungen in großem Umfang über verschiedene Akzente und Dialekte hinweg. Anschließend liefern wir annotierte Audiodatensätze für Sprachassistenten, NLU-Systeme, IVR-Plattformen und Spracherkennungssysteme.

Ein Modell, das nur das erkennen kann, was es bereits gesehen hat, ist nicht produktionsreif. Wir erfassen, annotieren und liefern gelabelte visuelle Daten für Objekterkennung, Gesichtserkennung, medizinische Bildgebung, Überwachung und autonome Systeme. Diese umfassen die demografische Vielfalt und diverse Umgebungsbedingungen, die Ihr Modell im Praxiseinsatz bewältigen muss.

Um menschliches Feedback in Ihren Trainingszyklus einzubinden, brauchen Sie Rater, die nicht nur verstehen, wie eine gute Antwort aussieht, sondern warum sie besser als die Alternativen ist. Genau das erfordert RLHF: Präferenzdaten, Qualitätsrankings und vergleichende Bewertungen von Menschen mit echten Fachkenntnissen. Wir stellen Bewertungsteams zusammen, die anhand klar definierter Bewertungskriterien geschult und auf Ihr Fachgebiet abgestimmt sind – in dem Umfang, den Ihre Fine-Tuning-Pipeline erfordert.