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RLHF et alignement de modèles
À mesure que les modèles se renforcent, le signal utile passe de savoir si une réponse est fluide à savoir si elle est correcte, et c'est un jugement qu'un annotateur généraliste ne peut souvent pas poser. Corpshore Canada mène des opérations d'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine et de données de préférence avec une adjudication en couches et des évaluateurs spécialisés par domaine, au sein d'une capacité d'IA classée 5e sur 50 entreprises d'impartition en IA à l'échelle mondiale par Outsource Accelerator. Les réviseurs comptent des experts accrédités en STIM, en médecine et en droit, de sorte que le raisonnement des modèles est jugé par des gens qualifiés pour distinguer une bonne réponse d'une mauvaise réponse plausible plutôt que par la première personne disponible. Les données de préférence, les tests d'intrusion et l'évaluation de la sécurité sont produits par une main-d'œuvre canadienne sous contrats canadiens, la qualité étant gérée comme un point de contrôle et l'accord interannotateurs mesuré sur chaque lot. Le travail d'alignement porte la même chaîne de consentement et de gouvernance que le reste du pilier, car la façon dont les données ont été collectées fait partie de la question de savoir si l'on peut faire confiance au modèle.
Comment le service fonctionne
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Conception de la grille et calibrage
L'alignement commence par une grille, et une grille vague produit des données de préférence bruyantes qu'aucun volume ne peut corriger. Nous bâtissons la grille de notation avec vous, la calibrons par rapport à un jeu pilote et alignons les évaluateurs avant le volume, car l'accord entre évaluateurs sur une grille claire est la fondation sur laquelle repose tout ce qui suit en aval.
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Appariement et accréditation des évaluateurs
Les évaluateurs sont appariés au domaine, de sorte que le raisonnement en STIM, en médecine et en droit bilingue est jugé par des gens dotés de véritables accréditations dans le domaine plutôt que des réviseurs généralistes. Pour le travail de préférence en français canadien et multilingue, les évaluateurs sont appariés par variété pour que le modèle soit aligné sur la façon dont la langue est réellement utilisée.
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Collecte de préférences et adjudication
Les comparaisons de préférence, les classements et les réécritures sont produits avec une adjudication en couches, et le désaccord est résolu par escalade vers un réviseur principal plutôt que moyenné. L'accord interannotateurs mesuré contrôle chaque lot, et un lot sous le seuil est retravaillé plutôt que livré dans un modèle de récompense.
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Tests d'intrusion, sécurité et itération
Là où le cas d'usage l'exige, nous menons des tests d'intrusion adverses et une évaluation des biais et de la sécurité, et nous réinjectons les échecs dans la grille et le signal d'entraînement. L'alignement est une boucle contre une cible mouvante, alors le programme est bâti pour itérer à mesure que le modèle change plutôt que de livrer un seul jeu de données et de s'arrêter.
Comment nous le livrons depuis le Canada
La prestation provient d'une main-d'œuvre canadienne répartie d'évaluateurs, coordonnée par une équipe de qualité et de programme en Ontario, au Québec et en Alberta, avec des réviseurs de domaine accrédités appariés au travail. Les données de préférence en français canadien et multilingues sont appariées par variété, et plus de trente-cinq autres langues sont offertes par le réseau du groupe. Les données sont traitées selon votre exigence de résidence, et chaque jeu de données de préférence porte une chaîne de consentement et de gouvernance documentée sous les lois canadiennes sur la vie privée.
Calibrage, jeu défini
Une petite équipe d'évaluateurs et un responsable de la qualité qui bâtissent et valident la grille, alignent les évaluateurs et déclarent l'accord entre évaluateurs avant que le volume de préférence ne soit engagé.
Programme, volume de préférence soutenu
Plusieurs escouades d'évaluateurs avec adjudication en couches, un responsable de la grille et un contrôle par lot, y compris des réviseurs de domaine accrédités là où le raisonnement les exige.
Pratique, alignement et sécurité
Une pratique permanente couvrant les données de préférence, les tests d'intrusion et l'évaluation de la sécurité, avec adjudication principale, réviseurs spécialisés et capacité mondiale à l'appui lorsque le volume justifie le modèle mixte.
Conformité et traitement des données
Le travail d'alignement est régi par la LPRPDE et, lorsque les données de résidents du Québec sont visées, la Loi 25, y compris ses dispositions sur la décision automatisée lorsque les données de préférence façonnent un système qui prendra ou soutiendra des décisions au sujet de personnes. Les évaluateurs sont engagés selon les normes du travail canadiennes, et les jeux de données de préférence portent une chaîne de consentement documentée. Les tests d'intrusion et le travail de sécurité qui touchent du contenu sensible sont menés avec des mesures de protection du bien-être des évaluateurs intégrées au travail plutôt qu'ajoutées après coup, et l'accès est restreint avec un traitement sous le cadre de sécurité du groupe applicable.
Technologie
Nous travaillons dans vos outils de collecte de préférences et d'évaluation lorsque vous en avez, et apportons des outils éprouvés de classement, de comparaison et d'adjudication lorsque vous n'en avez pas, intégrés sous votre gouvernance. Les outils de qualité captent l'accord entre évaluateurs, les pistes d'adjudication et la provenance comme des extrants de premier ordre. Les plateformes précises de modélisation de récompense et d'évaluation sont choisies avec vous en fonction du cas d'usage plutôt que prescrites ici, et l'évaluation s'exécute sur vos mesures.
Comment la performance est mesurée
- Accord entre évaluateurs par rapport au seuil de la grille
- Taux d'adjudication et d'escalade sur les comparaisons contestées
- Taux d'acceptation et de retravail des lots de préférence
- Couverture de l'évaluation de domaine par des réviseurs accrédités
- Changement de comportement du modèle mesuré sur votre jeu d'évaluation de sécurité et de qualité
La production de rapports couvre l'accord par rapport à la grille, la piste d'adjudication sur les éléments contestés et, lorsque le travail alimente l'entraînement, le changement de comportement mesuré sur votre jeu d'évaluation plutôt qu'un point de référence du fournisseur. Là où la grille produit un désaccord persistant, nous le mettons en lumière comme un problème de grille et proposons une révision plutôt que de livrer des données de préférence bruyantes. La gouvernance suit une cadence convenue, l'analyse étant préparée par nous.
Où cela s'applique
Technologie et logiciel-service
Données de préférence, évaluation de modèles de récompense et tests d'intrusion pour les développeurs de modèles qui ont besoin d'un jugement de raisonnement accrédité et de données vérifiables et appuyées par un consentement.
Santé et sciences de la vie
Évaluation du raisonnement clinique par des réviseurs accrédités avec des seuils de sécurité prudents, sur des données qui restent au Canada, où une mauvaise réponse plausible comporte un risque réel.
Services bancaires et financiers
Alignement et évaluation de la sécurité pour des modèles utilisés dans des processus réglementés, avec une piste d'adjudication et un jugement humain qu'un comité de risque peut examiner.
Tarification et modèles d'engagement
Le travail d'alignement est facturé à l'unité de données de préférence avec points de contrôle de qualité, sous forme de programme d'évaluation dédié, ou de mandat de calibrage qui valide la grille et l'accord entre évaluateurs avant le volume. La facturation aux extrants convient à la collecte de préférences stable, un programme dédié convient aux grilles évolutives et aux tests d'intrusion, et le calibrage convient à un acheteur qui veut un accord mesuré sur une grille claire avant de s'engager à passer à l'échelle.
Questions fréquentes
Pourquoi utilisez-vous des évaluateurs accrédités pour l'alignement ?
Parce que le signal utile dans un modèle fort est de savoir si le raisonnement est correct, et c'est un jugement qu'un annotateur généraliste ne peut souvent pas poser. Le raisonnement en STIM, en médecine et en droit bilingue est jugé par des gens dotés de véritables accréditations dans le domaine, puisqu'une mauvaise réponse plausible a l'air assurée, passe une révision superficielle et enseigne au modèle de récompense exactement la mauvaise chose.
Comment gardez-vous les données de préférence cohérentes ?
La cohérence commence par la grille, non le volume. Nous bâtissons et calibrons la grille, alignons les évaluateurs par rapport à un jeu pilote et contrôlons chaque lot sur un accord entre évaluateurs mesuré. Les comparaisons contestées sont escaladées vers un réviseur principal et adjugées plutôt que moyennées, et le désaccord persistant est traité comme un problème de grille à corriger, non un bruit à absorber.
Pouvez-vous mener des tests d'intrusion et une évaluation de la sécurité ?
Oui, là où le cas d'usage l'exige. Nous menons des tests d'intrusion adverses et une évaluation des biais et de la sécurité, réinjectons les échecs dans la grille et le signal d'entraînement, et déclarons le changement de comportement sur votre jeu d'évaluation. Les évaluateurs qui travaillent avec du contenu sensible bénéficient de mesures de protection du bien-être intégrées au travail plutôt qu'ajoutées après coup, car l'exposition soutenue est un risque réel.
Le travail d'alignement traite-t-il le français canadien et d'autres langues ?
Oui. Les données de préférence en français canadien et multilingues sont produites par des évaluateurs appariés par variété, dans les communautés québécoise, acadienne, franco-ontarienne et francophone de l'Ouest, pour que le modèle soit aligné sur la façon dont la langue est réellement utilisée. Plus de trente-cinq autres langues sont offertes par le réseau du groupe avec la même discipline de grille et le même contrôle.
En quoi cela diffère-t-il de l'annotation de données ?
L'annotation étiquette ce qu'est une chose, tandis que l'alignement juge lequel de deux extrants d'un modèle est meilleur et pourquoi, par rapport à une grille. L'alignement s'appuie beaucoup plus lourdement sur le jugement de domaine et l'accord entre évaluateurs, ce qui explique pourquoi les évaluateurs accrédités et l'adjudication en couches comptent davantage ici, et pourquoi une grille vague fait plus de dommages qu'une directive d'étiquetage vague.
Comment les données d'alignement sont-elles régies ?
Sous la LPRPDE et, lorsque les données de résidents du Québec sont visées, la Loi 25, y compris ses dispositions sur la décision automatisée lorsque les données façonnent un système qui prendra ou soutiendra des décisions au sujet de personnes. Les évaluateurs sont sous contrats canadiens, chaque jeu de données de préférence porte une chaîne de consentement documentée, et l'accès au contenu sensible est restreint sous le cadre de sécurité du groupe applicable.
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