Latih AI dengan kontributor yang mencapai India

Gambar yang dikumpulkan di tempat modelmu punya blind spot

Minta foto dunia nyata dari kontributor yang hadir secara fisik di pasar yang kamu pedulikan. Tanda jalan, rak ritel, produk, kendaraan, toko informal. Kategori yang tipis di setiap dataset yang di-scrape.

• EXIF dipertahankan end to end, jadi asal-usul tetap ada dalam set pelatihan Anda
• Daftar periksa penangkapan terstruktur diterapkan di dalam aplikasi, bukan hanya di ringkasan.
• Persetujuan dicatat ketika orang atau properti pribadi ada di dalam bingkai
• Validator menolak blur, duplikat, dan metadata yang hilang sebelum Anda pernah melihatnya.

Audio dalam bahasa yang vendor Anda menolak untuk diberi harga

Transkripsi dengan pergantian pembicara dan penandaan code-switch. Ini menangkap tepat di mana pembicara beralih antar bahasa di tengah kalimat, yang merupakan cara sebagian besar dunia berbicara dan tempat kebanyakan sistem ASR gagal.

• Kontributor adalah penutur asli atau fasih, berasal di wilayah
• Konvensi code-switch diajarkan dalam orientasi dan ditegakkan oleh QA
• Uji coba pertama opsional dengan bantuan model, selalu dikoreksi manusia.
• Kualitas per bahasa dilacak terpisah, tidak digabung menjadi satu angka.

Penilaian manusia terhadap rubrik yang Anda kontrol

Berikan output model yang dinilai berdasarkan kriteria yang Anda tetapkan. Rubrik dibekukan saat pekerjaan dimulai, jadi satu batch selalu dinilai berdasarkan satu standar yang dapat diaudit, bukan standar yang berubah-ubah.

• Anda menulis rubrik; kami merekrut dan menyesuaikan sesuai dengannya
• Tugas kalibrasi menjaga reviewer selaras sebelum pekerjaan produksi dimulai
• Perbedaan pendapat ditingkatkan ke reviewer senior, dengan jejak tetap terjaga
• Tugas Gold dan review konsensus tersedia untuk batch berjaminan tinggi

Rubrik dibekukan sebelum pekerjaan dimulai

Kamu menulis kriteria; satu batch dinilai berdasarkan satu standar tetap, bukan yang berubah-ubah.

Jam review berjalan di perangkat lunak

Hitung mundur dikonfigurasi per kontrak, terlihat di portal - bukan rep yang harus kamu kejar untuk keputusan.

Tidak ada kartu tarif publik tunggal

Harga disepakati untuk apa yang sebenarnya kamu jalankan — per tugas, per proyek, per batch atau retainer — sebelum apa pun dimulai.

Perbedaan pendapat meninggalkan jejak

Penolakan terhubung ke rubrik beku dan dikembalikan ke kontributor asli dalam jendela perbaikan, dengan sejarah dipertahankan.

Kontributor dibayar langsung

Tidak ada lapisan subkontrak antara pekerjaan dan orang yang melakukannya.