Etiquetado de datos y entrenamiento de IA
Etiquetado de datos para IA a cargo de personas que entienden el idioma
Su modelo es tan bueno como sus datos de entrenamiento. Entregamos conjuntos de datos multilingües anotados por personas para LLM, visión artificial y voz, etiquetados por expertos nativos que captan los matices, la intención y el trasfondo cultural que el etiquetado automatizado pasa por alto.
La reunión con Banco Andino en Lima se movió al jueves, y el cliente está molesto.
“The meeting with Banco Andino in Lima moved to Thursday, and the client is upset.”
- intención: reprogramar
- sentimiento: negativo
- anotador: nativo es-PE
- revisado
- Más de 250Idiomas y dialectosIncluidos idiomas de bajos recursos con escasos datos de entrenamiento de calidad
- CeroCrowdsourcingPersonal privado y gestionado. Cada anotador pasa por una verificación de antecedentes.
- ISO 17100Lingüistas evaluadosAnotadores nativos calificados según la norma internacional
- ExpertoRLHFEspecialistas legales, médicos y técnicos clasifican y califican las respuestas del modelo
Datos de referencia lingüísticos
Las máquinas etiquetan palabras. Las personas etiquetan significados.
El preetiquetado automatizado es rápido, y se equivoca con total seguridad ante el sarcasmo, los modismos y el contexto. Cada uno de esos errores se convierte en ruido del que aprende su modelo. Nuestros lingüistas etiquetan lo que el hablante quiso decir.
“Genial, otro retraso. Justo lo que necesitaba”.
sentiment: positive · 0.91sentiment: negative · sarcasm · intent: complaint“No es moco de pavo.” Modismo en español
literal: “it’s not turkey snot” · topic: foodmeaning: “it’s no small thing” · emphasisQué etiquetamos
Tres modalidades. Un solo estándar de verdad.
Texto, imágenes y voz, etiquetados por personas que hablan el idioma y conocen la especialidad.
01 · Procesamiento del lenguaje natural
Datos de entrenamiento para NLP y LLM
- Reconocimiento de entidades nombradasEntidades, relaciones y sentimiento etiquetados en más de 250 idiomas.
- RLHFClasificación y calificación expertas que alinean las respuestas del modelo con la intención humana.
- Intención y sentimientoSarcasmo, jerga y modismos regionales, etiquetados por hablantes nativos.
02 · Visión artificial y OCR
Imágenes, video y documentos escaneados
- Verificación de OCRTexto en imágenes y documentos escaneados, corregido y etiquetado.
- Etiquetado de imágenes y videoAnotación cuadro por cuadro para detección de objetos y análisis de comportamiento.
03 · Audio y voz
Reconocimiento de voz y TTS
- Transcripción multilingüeTranscripciones literales y depuradas para entrenar el reconocimiento de voz (ASR).
- Etiquetado fonéticoAcentos, dialectos y prosodia para una conversión de texto a voz (TTS) con sonido natural.
RLHF por sector
Sea el revisor. ¿Qué respuesta se publica?
Ajustar un modelo para el ámbito legal, la medicina o la ingeniería exige revisores que conozcan el campo. Nuestros expertos legales, médicos y técnicos clasifican las respuestas del modelo, las califican según una rúbrica y explican por qué, para que su modelo aprenda la lógica y la terminología de su sector.
Instrucción · legal¿Puede mi arrendador quedarse con mi depósito de garantía por el desgaste normal?
Elija la respuesta que clasificaría más alto.
Coincide con nuestro revisor legal.Nuestro revisor legal clasificó B más alto.
- PrecisiónA 2 · B 5
- Seguridad y salvedadesA 1 · B 5
- ClaridadA 4 · B 4
Nota del revisor: A es categórica y errónea. El desgaste normal, por lo general, no es deducible, y A no advierte que depende de la jurisdicción.
Flujo seguro y controlado
Sus datos son su ventaja. Así los tratamos.
Sin crowdsourcing abierto ni trabajadores anónimos. Personal privado y gestionado trabaja dentro de una infraestructura segura y auditada, y la información personal se elimina antes de etiquetar cualquier elemento.
- Personal privado y gestionado
- Anotadores con verificación de antecedentes
- Supresión de PII como primer paso
- Selección diversa para reducir el sesgo
Alcance y directrices
Acordamos con su equipo el esquema de etiquetas, los casos límite y los objetivos de calidad antes de etiquetar un solo elemento.
Supresión de PII
La información personal se suprime o anonimiza como primer paso, antes de comenzar la anotación.
Anotación experta
Lingüistas nativos y expertos en la materia de nuestro personal privado y gestionado se encargan del etiquetado.
Revisión de calidad
Las etiquetas se revisan según sus directrices y las discrepancias se resuelven antes de la entrega.
Entrega segura
Los conjuntos de datos se devuelven mediante una infraestructura segura y auditada, con la estructura que espera su flujo de trabajo.
250+
Idiomas, incluidos los más difíciles
Los idiomas de bajos recursos y los dialectos poco comunes son donde fallan los modelos y donde es más difícil encontrar buenos datos. Ahí es donde más importan los anotadores nativos.
- Español
- Quechua
- Árabe
- Tigriña
- Mandarín
- Hmong
- Hindi
- Pastún
- Japonés
- Darí
- Portugués
- Criollo haitiano
- Francés
- Somalí
- Alemán
- Yoruba
- Coreano
- Jemer
- Vietnamita
- Uigur
- Ruso
- Wolof
- Tagalo
- Kurmanji
Idioma de bajos recursos
Defina un conjunto de datos
Los mejores modelos empiezan con mejores datos.
Indíquenos la modalidad, los idiomas, el volumen y lo que el modelo necesita aprender. Le proponemos un esquema de etiquetas, un plan de calidad y un cronograma, y podemos comenzar con un lote piloto.
¿Trabaja con datos personales? Indíquelo desde el principio. La supresión y la anonimización se planifican como primer paso.
Solicitud de datosDatos de ejemplo
- Conjunto de datos
- Transcripciones de atención al cliente
- Volumen
- 40,000 enunciados, 12 idiomas
Servicios relacionados
Más servicios lingüísticos para equipos de IA
Datos, transcripciones y traducción con un solo socio seguro.
Preguntas frecuentes
Etiquetado de datos para IA: preguntas frecuentes
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¿Usan crowdsourcing para el etiquetado de datos?
No. A diferencia de las plataformas abiertas de crowdsourcing, trabajamos con personal privado y gestionado. Cada anotador pasa por una verificación de antecedentes y trabaja dentro de nuestra infraestructura segura y auditada, lo que protege tanto la integridad como la confidencialidad de los datos.
¿Cómo manejan la información de identificación personal (PII)?
La supresión y anonimización de PII es el primer paso del proceso de etiquetado, antes de que cualquier anotador trabaje con los datos. Diseñamos el manejo junto con usted para respaldar sus obligaciones conforme a leyes de privacidad como el RGPD, HIPAA y la CCPA.
¿Pueden ayudar a ajustar un LLM para un sector específico?
Sí. Nos especializamos en RLHF por sector. Expertos legales, médicos y técnicos clasifican, califican y corrigen las respuestas del modelo para que aprenda la lógica y la terminología de su sector.
¿Qué idiomas cubren para datos de entrenamiento de NLP?
Más de 250 idiomas, incluidos idiomas de bajos recursos y dialectos poco comunes para los que tradicionalmente es difícil encontrar datos de entrenamiento de alta calidad.
¿Qué es el RLHF?
El aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) entrena un modelo con juicios humanos sobre sus respuestas. Los revisores comparan o califican las respuestas según una rúbrica, y esas preferencias enseñan al modelo qué respuestas son precisas, seguras y útiles.
¿Qué es la anotación para reconocimiento de entidades nombradas (NER)?
La anotación NER marca las personas, organizaciones, lugares, fechas, productos y otras entidades de un texto, junto con las relaciones y el sentimiento que las rodean. Los anotadores nativos manejan correctamente nombres, tratamientos de cortesía y formatos locales, algo que las herramientas automatizadas suelen pasar por alto.
¿Por qué usar anotadores humanos en lugar de etiquetado automatizado?
El etiquetado automatizado es rápido, pero malinterpreta el sarcasmo, los modismos, la jerga y el contexto, y cada error se convierte en ruido del que aprende el modelo. Los datos de referencia humanos de hablantes nativos captan la intención y el trasfondo cultural, lo que mejora la precisión y reduce el sesgo.
¿Cómo reducen el sesgo en los datos de entrenamiento?
Seleccionamos anotadores y datos de distintas regiones, dialectos y grupos demográficos, para que el conjunto de datos represente a las personas a las que servirá su modelo, y señalamos las muestras sesgadas o poco representativas durante la revisión.
¿Pueden etiquetar imágenes, video y documentos escaneados?
Sí. Verificamos y corregimos los resultados de OCR en imágenes y documentos escaneados, y etiquetamos imágenes y video cuadro por cuadro para detección de objetos y análisis de comportamiento.
¿Proporcionan datos de voz para ASR y TTS?
Sí. Producimos transcripciones multilingües literales y depuradas para entrenar el reconocimiento automático de voz, y etiquetado fonético de acentos, dialectos y prosodia para una conversión de texto a voz con sonido natural.
Cuéntenos qué está en juego. Le mostraremos cómo lo resolveríamos.
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