使用自定義置信度分數模型增強數據標籤效率。
挑戰：為了優先考慮人工數據標籤，使用您的AI模型標籤未標籤數據，然後將人工工作集中在低置信度預測上。然而，AI模型可能過度自信，潛在地破壞這種優先級排列並導致標籤成本增加。 我們的解決方案：提供可自定義的模型以可靠地估計音素/詞/語句級置信度分數，大大提高數據標籤流程的效率。
使用經濟實惠的標籤驗證模型需要最少的GPU資源。
挑戰：縮放法則表明，雖然大型AI模型對於標籤有效，但需要大量資源且成本高。 我們的解決方案：依靠元數據的智能交叉檢查，與許多開源替代方案相比需要很少或沒有GPU資源，同時保持高驗證準確性。這使您能夠節省寶貴的GPU資源。
通過提供經濟實惠的數據來減少人工標籤工作。
挑戰：隨著模型大小增長，人工標籤的成本增加。由於涉及人工標籤員，數據洩露風險增加。 我們的解決方案：通過將與客戶私有數據分佈密切對齊的自定義預標籤數據集納入我們的半自動訓練框架中，大大減少了廣泛人工標籤的需求。這不僅降低成本，還最小化數據洩露風險。
