使用自定义置信度分数模型提高数据标注效率。
挑战：为了优先考虑人工数据标注，使用您的AI模型标注未标注的数据，然后将人工精力集中在低置信度预测上。但是，AI模型可能过度自信，可能会破坏此优先级排序并导致标注成本增加。 我们的解决方案:提供可自定义的模型来可靠地估计电话/单词/话语级置信度分数，大大提高您的数据标注过程的效率。
使用成本高效的标签验证模型，需要最少的GPU资源。
挑战：扩展法则表明，尽管大型AI模型对于标注很有效，但它们需要大量资源，成本可能很高。 我们的解决方案：依靠元数据的智能交叉检查，与许多开源替代品相比需要很少或不需要GPU资源，同时保持高验证精度。这使您能够节省宝贵的GPU资源。
通过提供成本高效的数据来减少人工标注工作。
挑战：随着模型大小的增长，人工标注的成本增加。由于人工标注人员的参与，数据泄露风险。 我们的解决方案:通过将我们的自定义预标注数据集（与客户的私人数据分布密切相关）纳入我们的半自动培训框架，广泛人工标注的需求大大减少。这不仅降低了成本，还最小化了数据泄露的风险。
