Связаться с LLMArena
РАЗМЕТКА ДАННЫХ
Соберём и разметим датасет для дообучения LLM под вашу бизнес-задачу
Данные решают всё — поможем вывести любую базовую или фундаментальную модель на новый уровень. Более 7 лет собираем и размечаем качественные датасеты с нуля
Причина — в том, что базовые LLM без файн-тюна плохо работают без качественного обучения на доменных данных и плохо справляются с нюансированными запросами, где важна точность и корректность.
Иными словами, примерно только у 1 из 10 компаний получается построить стабильное и масштабируемое решение с LLM в core-части.
По данным исследования «Яков и Партнёры», к лету 2024 года 57% компаний внедрили хотя бы одно решение на базе GenAI, но только 6% смогли его масштабировать
Pre-trained модели дают слишком общие или непоследовательные ответы —
не учитывают специфику бизнеса, галлюцинируют и могут выдавать разные ответы на идентичные вопросы
Для дообучения требуются качественные датасеты, которые сложно собрать и разметить –
недостаточно просто загрузить данные, их нужно тщательно структурировать и пометить в соответствии с задачами модели
Для обучения LLM требуются специализированные знания и ресурсы –
от подбора данных до их разметки, токенизации и настройки модели, что отнимает время и отвлекает команду от развития продукт
Решение — подготовка качественных данных для обучения и дообучения LLM под ваш бизнес-кейс
LLMARENA.TEAM возьмёт на себя весь процесс сбора и разметки данных, чтобы ваша команда смогла зафайн-тюнить модель на чистом, структурированном и экспертно размеченном датасете:
01.
02.
03.
04.
Проанализируем ваш кейс и цели – определим, какие данные нужны для обучения LLM, разработаем стратегию сбора и разметки с учётом индустриальных стандартов
Подготовим обучающие датасеты – собирём релевантные данные, очистим их от шума, разметим с помощью экспертов и приведём к нужному формату
Обеспечим высокое качество разметки – привлечём AI-тренеров и доменных специалистов, протестируем точность разметки на небольших выборках перед масштабированием
Создадим тестовый датасет для валидации fine-tuned модели – разработаем контрольные примеры и метрики, которые помогут вашей команде оценить качество дообученной LLM
Как LLMARENA.TEAM помогла бизнесу улучшить LLM-решения благодаря качественной разметке?
01
/03
Вклад LLMARENA.TEAM:
- Сбор данных: Мы помогли собрать репрезентативный датасет, включающий в себя как идентифицированный спам, так и легитимные письма из корпоративной почты. Были учтены письма разных форматов, тематик, с различными типами вложений и ссылок.
- Разметка данных: Наши специалисты по информационной безопасности и лингвисты провели детальную разметку писем, определяя их тип (спам/не спам), а также выделяя ключевые признаки спама (подозрительные ссылки, нежелательные вложения, грамматические ошибки, необычный стиль и т.д.). Особое внимание уделялось разметке сложных случаев, таких как письма, маскирующиеся под легитимные деловые сообщения.
- Дообучение и валидация: Мы предоставили размеченный датасет для дообучения существующей модели фильтрации спама заказчика. Была реализована итеративная схема: заказчик тестировал модель на потоке реальных писем, а мы, в свою очередь, получали обратную связь о ложноположительных и ложноотрицательных срабатываниях, уточняли правила разметки и корректировали датасет для достижения максимальной точности.
Домен:
Обработка естественного языка (NLP), информационная безопасность, машинное обучение, фильтрация спама.
Кейс:
Компания столкнулась с проблемой увеличения объёма спама, проходящего через корпоративную почту. Существующие спам-фильтры не справлялись с новыми видами атак, что приводило к потере времени сотрудников на сортировку писем, а также повышало риск фишинговых атак и утечки конфиденциальной информации.
Повышение эффективности фильтрации спама в корпоративной почте
Результат: Благодаря качественно размеченным данным, заказчик смог повысить точность своей модели фильтрации спама на 24%, что позволило сократить объем спама, попадающего в почтовые ящики сотрудников, повысить их продуктивность и снизить риски, связанные с информационной безопасностью.
02
/03
Вклад LLMARENA.TEAM:
- Сбор данных: Мы помогли собрать большую базу вопросов и ответов, отражающую типичные запросы клиентов в службу поддержки.
- Разметка данных: Наши лингвисты разметили вопросы клиентов, классифицировав их по тематике (тарифы, подключение, технические проблемы и т.д.), а также выделили ключевые фрагменты текста, необходимые для формирования ответа.
Домен:
Обслуживание клиентов, телекоммуникации, NLP.
Кейс:
Телеком-компания хотела улучшить ответы своего чат-бота, который консультирует клиентов по вопросам тарифных планов, подключения услуг и технической поддержки. Существующий чат-бот часто давал неполные или неточные ответы, что приводило к разочарованию клиентов.
Улучшение качества ответов чат-бота для службы поддержки
Результат: Благодаря качественно размеченным данным, заказчик смог повысить точность своей модели фильтрации спама на 24%, что позволило сократить объем спама, попадающего в почтовые ящики сотрудников, повысить их продуктивность и снизить риски, связанные с информационной безопасностью.
03
/03
Вклад LLMARENA.TEAM:
- Сбор данных: Подготовили датасет из реальных переписок службы поддержки, включая диалоги с операторами и ботами.
- Разметка данных: Аннотаторы классифицировали обращения (техподдержка, биллинг, функциональность и т.д.), выделили корректные ответы, отметили ошибки в формулировках.
- Создание эталонного набора: Подготовили обучающий корпус с примерами идеальных ответов, улучшив вариативность модели.
Домен:
Обслуживание клиентов, SaaS, NLP.
Кейс:
Крупная SaaS-компания хочет обучить LLM-ассистента, который сможет быстро и точно отвечать на запросы пользователей. Текущие модели дают слишком общие ответы и не понимают специфики продукта.
Анализ отзывов клиентов для выявления проблемных зон
Результат: Компания получила размеченный датасет, который позволил повысить точность ответов модели на 32,7% после файн-тюнинга.
Узнайте, как LLMARENA.TEAM собирает качественные датасеты для дообучения LLM под конкретные кейсы и домены — свяжитесь с нами для более детальной консультации
Следить за LLM Arena:
Почему LLMARENA.TEAM?
Наша экспертиза — это:
Мы — LLMARENA.TEAM, команда создателей бенчмарка LLM Arena. В 2024 году мы запустили открытый и независимый бенчмарк, основанный на краудсорсинге и пользовательской обратной связи о качестве ответов моделей, и уже достигли значительных результатов в понимании ландшафта российских больших языковых моделей.
лет в сборе
и разметке данных
10+
AI-тренеров
50
Создание лучших открытых бенчмарков в России
Наши технологические партнёры
Материалы по теме