Anotación y evaluación de IA
Datos de evaluación profesional y benchmarks
Cree datos de evaluación revisables a partir de tareas de trabajo reales. Los proyectos pueden preparar insumos completos, preguntas, respuestas de referencia, desarrollos, fuentes y rúbricas de puntuación, seguidos de adaptación de formato y pilotos con varios modelos. La experiencia incluye finanzas, normativa, evidencia clínica, ciencia, ingeniería y CAD, incluidas evaluaciones empresariales internas.
Solicitar una muestra ↗Qué confirmar antes de solicitar una cotización
- Cobertura
- Regiones, idiomas, período y cantidad de registros disponibles
- Campos y archivos adjuntos
- Definiciones de campos, registros de ejemplo y necesidad de documentos originales o medios
- Calidad y actualizaciones
- Reglas de deduplicación y valores ausentes, criterios de aceptación basados en muestras y frecuencia de actualización
- Usos permitidos
- Investigación interna, entrenamiento de modelos, productos para clientes o redistribución
Estas preguntas sirven para definir el alcance del proyecto; no afirman que todos los tipos de datos incluyan toda la cobertura o los permisos.
01 / QUÉ INCLUYE
Contenido del conjunto de datos
- Definiciones de tareas y archivos de entrada completos
- Preguntas, respuestas de referencia y ubicación de evidencia
- Rúbricas, versiones y comprobaciones de duplicados
- Respuestas de modelos, puntuaciones y análisis de errores cuando se encarguen
02 / CASOS DE USO
Dónde puede ayudar
- Evaluación de modelos especializados y aplicaciones profesionales
- Preguntas y respuestas sobre documentos y razonamiento con múltiples evidencias
- Conjuntos empresariales de regresión y comparaciones de modelos
03 / ENTREGA
Elija los datos que necesita
Reciba JSON/JSONL en el formato de tarea acordado, archivos adjuntos completos, respuestas de referencia, rúbricas y un paquete de revisión legible.
Valide el material, las respuestas y la puntuación con algunas tareas independientes. La construcción de tareas y las pruebas de modelos pueden encargarse por separado.
Ver un formato de muestra ↗Evalúe si encaja con su proyecto
Establezca respuestas de referencia y criterios de puntuación fiables antes de evaluar el rendimiento del modelo.
¿Pueden nuestros archivos de trabajo convertirse en un conjunto de evaluación?
Sí. Defina la tarea de trabajo, los insumos completos, las respuestas verificables y las rúbricas; luego realice un piloto, adapte el formato y congele una versión.
¿Está incluida la comparación de modelos?
Puede encargarse por separado. Acuerde modelos, insumos, puntuación, costos y tratamiento de fallos, con respuestas originales, resultados desglosados y análisis de errores.
Fuentes y uso
Defina la capacidad objetivo, validación de respuestas, separación de datos y uso de fuentes. El cumplimiento del formato, la validación de dificultad y la aceptación de benchmarks externos son comprobaciones separadas.
Si planea entrenar un modelo, utilizar los datos en un producto para clientes o compartirlos con terceros, indíquelo al solicitar una cotización para que podamos revisar los permisos y restricciones de las fuentes.
El acceso público no implica permiso para recopilar, entrenar o redistribuir. La mención de una plataforma no implica afiliación, representación ni respaldo.
Conozca las fuentes y los derechos de los datos ↗¿Quiere revisar primero una muestra?
Cuéntenos los objetivos de su proyecto y le ayudaremos a evaluar y encontrar una muestra pertinente.