สร้าง AI
ที่เข้าใจญี่ปุ่น.

เรารองรับภาษาญี่ปุ่นทั้งแบบทางการและไม่เป็นทางการ ครอบคลุมคันจิ ฮิรางานะ คาตากานะ และโรมาจิ รวมถึงระดับภาษายกย่อง ความแตกต่างตามภูมิภาค คำสแลง และศัพท์เฉพาะอุตสาหกรรม กฎการปรับมาตรฐานเครื่องหมายวรรคตอน อีโมจิ และอักขระเต็มความกว้างจะตกลงกันตั้งแต่ช่วงเริ่มโครงการ เพื่อให้การตัดคำสม่ำเสมอ

ระยะเวลาขึ้นอยู่กับปริมาณงาน ความซับซ้อนทางภาษา และความเข้มข้นของ QA เราจะกำหนดขอบเขตโครงการนำร่องก่อน วัดปริมาณงานที่ทำได้จริงบนข้อมูลของคุณ แล้วจึงยืนยันแผนการส่งมอบ แทนที่จะคาดเดา

ไม่มีขั้นต่ำตายตัว เรารองรับตั้งแต่โครงการนำร่องขนาดเล็กไปจนถึงงานโปรดักชันปริมาณมาก ทั้งนี้ปริมาณขั้นต่ำในทางปฏิบัติขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานและการตั้งค่าเครื่องมือ

ได้ เราทำงานบนเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่ลูกค้าจัดเตรียมให้ หรือใช้สภาพแวดล้อมการติดป้ายกำกับที่ปลอดภัยของเราเอง หากคุณไม่สะดวกเปิดบัญชีผู้ใช้ให้ทีมงาน

JSONL, CSV, CoNLL-U และสคีมาที่กำหนดเองตั้งแต่ช่วงเริ่มโครงการ การส่งมอบทุกครั้งจะมาพร้อมเวอร์ชันของระบบหมวดหมู่ป้ายกำกับและบันทึกการเปลี่ยนแปลงของทุกชุดงาน

งานแก้ไขผ่านไปป์ไลน์ QA ชุดเดียวกับงานรอบแรก บันทึกการเปลี่ยนแปลง รายงาน QA และการติดป้ายกำกับใหม่เฉพาะจุด ช่วยให้ชุดข้อมูลสอดคล้องกันข้ามเวอร์ชัน แทนที่จะคลาดเคลื่อนไปในแต่ละชุดงาน

ด้วย NDA และข้อตกลงการประมวลผลข้อมูล สิทธิ์เข้าถึงตามบทบาทบนหลักสิทธิ์ขั้นต่ำ สภาพแวดล้อมการทำงานที่แยกอิสระ และนโยบายการเก็บรักษาและลบข้อมูลที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของคุณ

รองรับ ทั้งข้อมูลปรับจูนตามคำสั่ง ป้ายกำกับความชอบและการจัดอันดับ การกำกับข้อมูลด้านความปลอดภัยและ red teaming ชุดข้อมูลประเมินผล และการตรวจทานผลลัพธ์ของโมเดลภาษาญี่ปุ่นแบบ human-in-the-loop

ได้ สำหรับโครงการที่จำเป็นต้องใช้ เราจะจัดทีมขึ้นตามความเชี่ยวชาญเฉพาะทางที่ต้องการ ซึ่งอาจรวมถึงผู้ที่มีคุณวุฒิที่เกี่ยวข้องหรือมีประสบการณ์เชิงปฏิบัติในสาขาต่าง ๆ เช่น กฎหมาย ภาษี บัญชี แรงงานและประกันสังคม หรือการจดทะเบียนนิติบุคคล ทั้งนี้เราไม่ได้เก็บรายชื่อบุคลากรไว้เป็นการประจำ ความพร้อมของบุคลากรจะประเมินเป็นรายโครงการจากขอบเขต ปริมาณงาน และกรอบเวลา และเราจะยืนยันสิ่งที่ทำได้จริงก่อนเริ่มงาน

ได้ ผู้กำกับข้อมูลที่เป็นผู้เชี่ยวชาญสามารถให้คะแนนคำตอบที่โมเดลสร้างขึ้นในด้านความถูกต้องของข้อเท็จจริง คุณภาพของการให้เหตุผล ความเหมาะสมเชิงวิชาชีพ และการเป็นไปตามเกณฑ์ที่คุณกำหนด รวมถึงจัดทำการจัดอันดับความชอบสำหรับ RLHF ชุดข้อมูลเบนช์มาร์ก การประเมิน RAG และงาน red teaming

แนวทางจะถูกร่างขึ้นตั้งแต่ช่วงเริ่มโครงการ ทดสอบกับกรณีก้ำกึ่งจริงระหว่างโครงการนำร่อง แล้วจึงล็อกเป็นเอกสารที่กำหนดเวอร์ชัน ทุกข้อขัดแย้งที่คลี่คลายในขั้นตรวจทานจะถูกบันทึกกลับเข้าเอกสารฉบับนั้น