ما الذي يجعل
حلول تسميات بيانات الكلام الخاصة بنا
أكثر فعالية من حيث التكلفة
- لأننا نمكن نتائج الذكاء الاصطناعي الفائقة في ميزانية أصغر.
تسميات فعالة
تحسين كفاءة تسميات البيانات مع نماذج درجات الثقة المخصصة.
التحديات: لتحديد أولويات تسميات بيانات الإنسان باستخدام نموذج AI الخاص بك لتسمية البيانات غير المسماة ثم التركيز على جهود الإنسان على التنبؤات ذات الثقة المنخفضة. ومع ذلك، يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي مفرطة في الثقة، مما قد يقوض هذا التحديد ويؤدي إلى زيادة تكلفة التسميات.
حلولنا: توفير نماذج قابلة للتخصيص لتقدير نقاط الثقة على مستوى الهاتف/الكلمة/الجملة بشكل موثوق، مما يحسن كثيراً كفاءة عملية تسميات البيانات الخاصة بك.
توفير الموارد
تتطلب موارد GPU دنيا مع نماذج التحقق من الصحة الفعالة من حيث التكلفة.
التحديات: يشير قانون التحجيم إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، على الرغم من فعاليتها في التسميات، تتطلب موارد كبيرة ويمكن أن تكون مكلفة.
حلولنا: تعتمد على الفحص المتقاطع الذكي للبيانات الوصفية، مما يتطلب موارد GPU قليلة جداً أو لا تحتاج إلى GPU مقارنة بالعديد من البدائل مفتوحة المصدر مع الحفاظ على دقة التحقق العالية. يتيح لك هذا توفير موارد وحدات معالجة الرسومات القيمة.
التسميات المؤتمتة
تقليل جهود التسميات البشرية بتوفير بيانات فعالة من حيث التكلفة.
التحديات: تزداد تكلفة التسميات البشرية مع نمو حجم النموذج. خطر اختراق البيانات بسبب تورط المسمين البشر.
حلولنا: من خلال دمج مجموعات البيانات المسبقة المخصصة لدينا، المحاذية بشكل وثيق مع توزيع البيانات الخاصة للعميل، في إطار التدريب شبه الآلي لدينا، تقل الحاجة إلى التسميات البشرية الواسعة بشكل كبير. لا يقلل هذا من التكاليف فحسب، بل يقلل أيضاً من مخاطر اختراق البيانات.
