Why Crowdworks AI
カスタマイズ型LLMも持続的なテストと評価を通じた管理が必要です
How We Work
敏感な質問、危険な回答から自由になれるよう前以って準備しましょう
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精密に設計された評価プロセスを経て完成された結果報告書を提供
企業のビジネス優先順位を反映して攻撃用プロンプトでLLMを評価し、一般人スコアリング、専門家のインサイトとフィードバックを反映した報告書を提供します。
モデル評価過程
結果報告書サンプル
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60万人の中で要求条件に合った専門評価人材を選別
韓国最大規模の60万人の作業者の中で評価に適した一般人および専門家を選別し、評価前にテストを通じて評価人材の性向および偏向性を前以って確認します。
競合他社と比較したCrowdworks AIの作業者会員数
A社モデルの評価レポートにおける参加者の構成（例）
3
企業が必要とする様々な検証方法を提供
Hybrid Red-Teaming
LLMの安定性と脆弱点を評価するためにモデルが有害もしくは求めていない回答をするよう誘導する攻撃を遂行します。効果的な目標達成のために自動攻撃テクニックと専門レッドチームを両方ともに運営します。
Hybrid Model Evaluation
LLMが使用者に必要なサービスを提供するために十分な能力を持っているか評価します。LLMを活用した自動スコアリングとヒューマンスコアリング方式を両方ともに使用します。
Why Crowdworks AI
国家品質体系を作った専門家にお任せください
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国家人工知能データ標準化リーディング
Crowdworks AIはデータラベリングタスクと結果データによる国家標準を提案、2021年12月に国家標準として制定されました。また、AI技術の国際標準化を主導する機関であるISO/IEC JTC 1/SC 42のGlobal Directoryに登録され、AIデータの標準化活動に参加しています。
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データ品質管理システムの確立
Crowdworks AIはデータ品質が評価され、NIAのコンサルティング事業として選定された韓国の人口知能データ品質管理システムおよびガイドラインを確立した企業です。