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企业需要 AI 训练服务的 3 个主要原因

LLM 训练如何建立竞争优势

各行各业的企业都争相在竞争中保持领先优势,并纷纷选择将‌生成式 AI ‌融入到业务运营中。在这一过程中,‌大型语言模型 (LLM) ‌训练(‌也称为 AI 训练)‌起着至关重要的作用。如果不开展出色的 AI 训练(包括合适的训练数据、数据收集、数据验证和提示工程),就无法充分发挥自然语言处理或 AI 系统的全部优势。阅读本文,‌了解什么是 LLM 训练,‌以及贵公司应该就这方面进行投资的三大原因。‌

什么是 AI 训练?

AI 训练,亦称为 LLM 训练,是指引 AI 系统理解用户与之交流的语言,并自行生成逻辑清晰且有用的输出的过程。在这一过程中,首先将收集用于训练 LLM 的优质数据,包括文本、视频、音频和图像等。(值得注意的是,务必要选择能够反映社会多样性的数据,否则最终的所有输出可能会带有歧视性、偏见甚至仇恨。)这一阶段称为数据收集和验证。接下来,AI 将练习使用其算法来确定数据中的模式,通常表现为预测句子中的下一个要素。收集的数据越详细而全面,LLM“学习”给出的输出就越优质。一个经过良好训练的 LLM 可以完成很多任务。‌

AI 系统的企业应用示例

  • 生成类似人类撰写的文本
  • 翻译
  • 回答用户提出的问题
  • 在大量文档中搜索特定信息
  • 总结内容
  • 根据给定的参数和信息编写文本
  • 等等

在此之后便是提示工程。这一步中需要精心设计提示,以测试 AI 的实际表现能力。为确保这些提示有效,‌通常需要进行多次测试和修订。‌最后一步是输出验证,‌LLM 训练人员将利用其专业知识来检查最终输出的质量。‌特别是在任务较为复杂或涉及广泛背景知识的情况下,可能需要具备高水平的专业知识才能进行输出验证。

Lionbridge 作为 AI 训练领域的专家,拥有丰富的经验和资源,与我们合作将实现以下四大优势。

数字化的抽象波浪

AI 训练带来的优势 1:提高效率和生产力

AI 训练可以帮助企业节省大量时间,而这正是他们最宝贵的资源。经过良好训练的 AI 可以确保在各种任务中实现更高的生产力和效率。正如训练有素的员工一样,经过全面训练的 LLM 可以:

  • 对运营和工作流程提出有见地的批评意见
  • 自动执行重复性任务
  • 实现更复杂任务的部分自动化,如写作或改善搜索引擎优化 (SEO)
  • 在大量文本中搜索特定信息
  • 开始执行人类员工的任务,如进行基础研究 

示例:数据管护项目

Lionbridge 帮助一位客户构建并训练了他们自己的 LLM,用于处理翻译工作。我们管护并翻译了大量目标语言数据,‌而且这些数据涵盖了客户的整个行业领域。‌随后,我们提供了提示编写和输出验证服务,以确保 LLM 呈现理想效果。凭借我们的 AI 训练服务,‌客户得以根据自己的时间安排更快地翻译内容,进而显著提升了工作效率。‌

AI 训练带来的优势 2:改善客户体验

提升客户体验对任何企业来说都至关重要,而 AI 可以帮助实现这一目标。经过训练的 LLM 可以通过以下方面为客户提供帮助:

  • 通过先进的聊天机器人回答问题
  • 提供个性化推荐
  • 改进服务交付

训练 AI 来可靠地处理这些任务可能会很复杂,并且需要 AI 方面的专业知识。了解如何管护关于公司产品或服务以及客户服务优秀实践的培训数据至关重要。此外,AI 训练数据还必须体现多样性,以确保 LLM 提供体贴入微且无偏见的客户服务。提供歧视性的客户服务,即使是无意之举,也可能会严重损害公司的声誉。

示例:嵌入式 AI 助手项目

Lionbridge 帮助一位客户训练了一个 LLM,用于回答关于其产品系列的问题。该 LLM 还将处理一些基本请求,能够提供安排预约和告知营业时间等方面的帮助。我们的服务不仅包括提供 AI 训练方面的专业知识,还会利用我们的 Aurora AI Studio 来助客户一臂之力。这款工具充分利用了我们全球性、‌多元化众测网络的强大力量。‌凭借 AI 专业知识和强大的人工润色服务,该客户的 LLM 成为一个公正、明智且高效的嵌入式 AI 助手。客户旅程支持新增的这一功能将显著提升体验,从而使他们在竞争中脱颖而出,并提高客户忠诚度。

光线穿透数字化结构

AI 训练带来的优势 3:确保负责任的 AI 运用

负责任的 AI 运用不仅仅是锦上添花。对于公司来说,这既是为了自身的目的,也是为了保护公司形象而必须考虑的方面。消费者希望从公正使用 AI 的企业购买产品,因此应以对他们有利的方式使用 AI 而不得对他们造成伤害。负责任的 AI 运用通常遵循五项基本原则。

负责任的 AI 运用的原则

  • 伦理:不应延续或加剧偏见和歧视
  • 安全和隐私:不应对个人数据或其他方面造成风险
  • 以人为本:应有可信赖的人工干预或监督
  • 可持续性:不应对环境造成不必要的压力
  • 合法合规:应遵守法律和行业特定要求

正如前面简要提到的,在 AI 的训练和输出验证中,务必在文化、种族及其他敏感领域对 LLM 进行认知指导。LLM 的训练应由值得信赖的人员完成,并在实施后定期进行监督或检查。此外,还应训练 LLM 遵守相关规则和法律,以免 LLM 采取任何可能使用户面临网络安全、个人隐私等方面风险的行动。如果不密切关注负责任 AI 方面的主要原则和 AI 信任框架,企业不仅可能损害其与现有客户及潜在客户的关系,还可能面临严重的后果,如罚款、监管处罚和声誉受损。

示例:审查有害内容

Lionbridge 通过审查一系列图像和文本训练数据,‌帮助一家客户训练其 ‌LLM‌。‌我们对有害和不恰当的内容进行了分类和标记,以便客户的 LLM 能够学会识别这些内容。我们在训练过程中使用安全设施并安排人工审校人员,对可能有害或引入偏见的内容进行标注。

联系我们

准备好探索 AI 训练,‌以帮助您的企业在 AI 饱和的经济环境中保持竞争力吗?‌想要安全地将 AI 融入您的运营流程中吗?让我们来探讨一下 Lionbridge 如何帮助您的公司训练自己的 ‌LLM‌,‌或以其他方式利用 AI 来获得显著的业务优势。‌敬请联系我们

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作者
Samantha Keefe 和 Susan Morgan,AI 销售副总裁