VÄLJ SPRÅK:

Förstklassiga AI-träningstjänster för optimala utdata

Få tillgång till fler funktioner i ett flerspråkigt sammanhang.

Kontakta oss och prata med en expert i dag.

Finjustera och förbättra dina språkinlärningsmodeller


Våra AI-träningstjänster ser till att dina modeller blir skickliga på att generera önskat innehåll på en rad språk med hänsyn till kulturella nyanser.

Vi använder avancerad teknik och våra djupa insikter om språkens mångfald för att utforma våra träningstjänster för generativ AI (GenAI)/stora språkmodeller (LLM). Vi hjälper företag att skapa innehåll som tas väl emot av en global publik.

Tack vare vår träning av stora språkmodeller kan AI-system förstå och kommunicera naturligt med personer som talar olika språk och kommer från olika regioner. Samtidigt kan företaget bibehålla sin varumärkesröst genom att låta AI-systemet

  • upptäcka utdata som personer i vissa regioner eller målgrupper kan uppfatta som onaturliga
  • identifiera ordval eller meningsbyggnad som är i strid med företagets varumärkesröst
  • fånga upp små nyanser i regionala språkvarianter.

Genom att smidigt integrera AI-expertis, kulturella insikter och språklig förmåga kan vi se till att ditt AI-genererade innehåll fungerar för olika målgrupper över hela världen.

Lionbridges tre AI-träningstjänster

Följande processer lägger grunden till framgångsrik användning av AI:

Uppmärkning av data

Uppmärkning av data handlar om att märka eller kategorisera data för att ge AI:n det sammanhang den behöver för att förstå data. Till exempel kan bilder märkas upp med information om vilka objekt de innehåller eller text märkas upp med information om dess sentiment. Uppmärkning av data är en förutsättning för övervakad inlärning, ett slags AI-träning där modellen lär sig att göra antaganden baserat på uppmärkta data. Uppmärkningens kvalitet och korrekthet har stor betydelse för resultaten från AI-modeller, eftersom den styr inlärningsprocessen och hjälper AI att förstå data.

Datainsamling

Datainsamling är ett viktigt steg under AI-träning. Det handlar om att samla in relevanta data av hög kvalitet för att träna och testa AI-modellerna. Data kan hämtas från olika källor, exempelvis databaser, sociala medier, sensorer eller användarinteraktioner, och kan vara i olika format, bland annat text, bild, ljud och video. Genom att samla in varierade och representativa data ser man till att AI-systemet kan förstå och reagera korrekt på en rad olika prompter och därmed bli mer effektivt och produktivt.

Skapande av data

Skapande av data handlar om att generera nya data som kan användas för att träna AI. Arbetet kan till exempel bestå i att skapa syntetiska data, artificiellt genererade data som härmar verkliga data eller om att komplettera befintliga data genom att lägga till variationer eller bakgrundsbuller. Genom att samla in data ser man till att träningsdata blir mer omfattande och varierade, vilket förbättrar resultaten från AI-modeller.

Sammanfattning av webbinariet Välkomna AI: En ny förtroendeera

Vad menas med AI-förtroende i samband med lokalisering? Få insikter från Amazon Web Services, Cisco och Lionbridge i bloggen om webbinariet om AI-förtroende.

”Vi ber maskinen fatta beslut, vilket sker i något som liknar en svart låda. Det väcker frågan: Borde vi lita på beslutet?”

– Vincent Henderson, AI-expert på Lionbridge

Ansvarsfulla AI-metoder

Ansvarsfulla AI-metoder handlar om att använda artificiell intelligens på ett etiskt, rättvist och respektfullt sätt för att värna om människors rättigheter och värderingar. Det är en komplicerad uppgift med målet att samhället ska ha nytta av AI utan att det leder till diskriminering eller får skadliga effekter.

Lionbridge kan hjälpa dig att använda AI på ett ansvarsfullt sätt.

Genom lokalisering

Stora språkmodeller fungerar ofta mindre optimalt med innehåll på andra språk än engelska. Vår lokaliseringstjänster granskar resultaten från dina AI-verktyg innan de publiceras i andra länder för att höja kvaliteten på ditt innehåll och göra det mer effektivt och tillgängligt för dina globala kunder.

Vi utför källanalyser, lokalisering samt redigering av prompter och konversationer för testning på lokala språk, utvärdering och validering av resultat, tillbakaöversättning och information om sammanhang.

Vi verkar för ansvarsfull användning av AI genom att identifiera svordomar, införliva inkluderande terminologi och tillämpa könsneutrala och inkluderande språkliga riktlinjer som är i linje med attityder och antagna standarder i målregioner.

Genom skapande av innehåll

Det finns stora skillnader i vad som betraktas som känsligt i olika kulturer. I en region kan det vara accepterat att skoja om något som är tabu i en annan region. AI-verktygen måste bete sig på ett sätt som speglar lokala attityder. Vår tjänst för skapande av innehåll tillhandahåller allmänna riktlinjer om lokala marknader och tar fram lokalt anpassade datauppsättningar för testning och finjustering av motorer.

Vi gör undersökningar och erbjuder kulturell rådgivning om känsliga frågor och lokala värderingar. Vi kan hjälpa dig att utforma prompter för ett visst ämne, skapa konversationer och samla in data.

Vi främjar ansvarsfull användning av AI genom att se till att tekniken kan hantera känsliga ämnen, följa lagar och förordningar och utforma lämpliga svar i relation till personligt identifierbar information (PII). Vi tillhandahåller råd och synpunkter, verkar för inkludering samt motverkar stereotyper och åsikter om identitetsgrupper.

Genom crowdsourcade utvärderingar

Vi använder vår globala crowd för att samla insikter, märka upp och klassificera text, prompter, ljud, video och bilder, huvudsakligen med hjälp av vår testarcommunity. Crowdsourcing är en effektiv metod som lätt kan skalas upp och passar därför utmärkt vid analys av stora mängder innehåll.

Vi samlar in synpunkter om lokala ämnen, utvärderar svar och klassificerar svar från neutrala till stötande.

Vi främjar ansvarsfull användning av AI genom att använda deras olika perspektiv till att motverka fördomar i vår utvärdering. Vår community bedömer om innehåll är rättvist, klassificerar avsikter/attityder och upptäcker hallucinationer (material som AI har hittat på).

Genom testning i en verklig miljö

I vissa fall, där det finns en färdig och tillgänglig testmiljö, kan det vara bra att använda en mer traditionell testmetod med en verklig miljö.

Spontana testningstjänster används för att i realtid och utan manus lägga in flera versioner av prompter i AI-system för att på så sätt imitera användarengagemang.

I scenariobaserade testningstjänster används färdiga manus och scenarier för att utvärdera AI-svar under kontrollerade förhållanden. Det används vanligtvis för att lösa tekniska problem snarare än på grund av farhågor för bristande etik och rättvisa.

Vi ber testare mata in specifika prompter eller skapa prompter utifrån ett känt mål eller ber dem förstöra produkten.

Vi främjar ansvarsfull användning av AI under spontana tester genom scenarier som utmanar etiska beslut. Det sker till exempel genom att vi använder olika demografiska grupper och samlar in feedback om användarupplevelsen, bland annat om användare har känt sig exkluderade, hotade eller objektifierade.

Träffa våra experter på AI-träning

Rafa Moral

Vice President, Innovation

Rafa har huvudansvaret för FoU-aktiviteter inom språk och översättning. Detta omfattar initiativ för maskinöversättning, innehållsprofilering och analys, terminologisökning och språklig kvalitetssäkring och kontroll.

Share on LinkedIn

Vincent Henderson

Head of Product Language Services

Vincent leder Lionbridges produkt- och utvecklingsteam. Han fokuserar på hur vi använder teknik och AI för att analysera, utvärdera, bearbeta och generera globalt innehåll. Han är särskilt intresserad av de förändringar som stora språkmodeller möjliggör i produkter och tjänster för innehåll.

Share on LinkedIn

Kontakta oss

Ange företagets e-postadress.
Genom att markera rutan nedan godkänner du att få våra e-postmeddelanden med marknadsföring. Du får information om tankeledarskap, bästa praxis och marknadstrender i språktjänster från Lionbridge.

 

Om du vill avbryta prenumerationen, och veta hur vi behandlar dina personuppgifter, se vår integritetspolicy.