AIアノテーション・評価

専門評価・ベンチマークデータ

実際の業務タスクに基づくレビュー可能な評価データを作成します。完全な入力、問題、参照回答、導出過程、出典、採点基準を準備し、その後に形式の調整と複数モデルでのパイロットを実施できます。金融、規制、臨床エビデンス、科学、工学、CADの経験があり、企業内評価も含みます。

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見積もり依頼前の確認事項

対象範囲
地域、言語、期間、利用可能なレコード数
項目と添付ファイル
項目定義、レコード例、原文書またはメディアの必要性
品質と更新
重複排除と欠損値のルール、サンプルに基づく検収基準、更新頻度
利用可能な用途
社内調査、モデル学習、顧客向け製品、再配布

これらはプロジェクトの範囲を定めるための質問であり、すべてのデータ種別にあらゆるカバー範囲や利用許諾が含まれることを示すものではありません。

01 / 収録内容

データセットの内容

  • タスクの定義と完全な入力ファイル
  • 問題、参照回答、根拠の位置
  • 採点基準、バージョン、重複確認
  • 依頼された場合のモデル回答、スコア、エラー分析

02 / 活用例

活用できる場面

  • 専門領域モデル・専門アプリケーションの評価
  • 文書の質問応答と複数根拠の推論
  • 企業向け回帰テストセットとモデル比較

03 / 納品

必要なデータを選ぶ

合意したタスク形式のJSON/JSONL、完全な添付ファイル、参照回答、採点基準、確認しやすいレビューパックを納品します。

少数の独立したタスクで資料、回答、採点を検証します。タスク作成とモデルテストは別々に依頼できます。

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プロジェクトへの適合性を確認

モデル性能を評価する前に、信頼できる参照回答と採点基準を確立します。

自社の業務ファイルを評価セットにできますか?

はい。業務タスク、完全な入力、検証可能な回答、採点基準を定義し、パイロット、形式の調整、バージョンの凍結を行います。

モデル比較は含まれますか?

別途依頼できます。モデル、入力、採点、費用、失敗時の対応に合意し、元の回答、項目別結果、エラー分析を提供します。

データの出所と利用

対象能力、回答の検証、データの分離、ソースの利用を定義します。形式への適合、難易度の検証、外部ベンチマークでの採用は別々の確認事項です。

モデルの学習、顧客向け製品での利用、第三者との共有を予定している場合は、ソースの許諾と制限を確認できるよう見積もり依頼時にお知らせください。

公開されていることは、収集、学習、再配布の許可を意味しません。プラットフォーム名への言及は提携、代理、推奨を意味しません。

データの出所と権利について ↗

まずはサンプルをご確認ください

プロジェクトの目的をお知らせください。適合性を評価し、関連するサンプルを探すお手伝いをします。

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