- AI学習データ
- モデルが正確で自然な回答を学ぶために、人が作成する例やフィードバック。
- RLHF
- 人間のフィードバックによる強化学習。回答の比較や採点を通じて、人の選好をモデルの学習に反映する。
- モデル評価
- 用意した質問でモデルを試し、共通の基準で回答の品質を確認すること。
- レッドチーミング
- 承認された範囲で誤答や有害な回答を引き出し、弱点を見つける試験。
- SFTデータ
- 教師ありファインチューニングに使う、人が作成した質問と理想的な回答の組。
- アノテーション
- テキスト、音声、画像、動画に含まれる名前、話題、感情などにラベルを付けること。
- ゴールドセット
- 正解が既知の課題を作業に混ぜ、担当者の正確さを測定するための基準セット。
- QAスコア
- マネージド案件で、過去30日間のゴールド課題に対する正答率。
- Tier 1、2、3
- Tier 1は自動テストの合格。Tier 2は本人確認、監督付き再試験、作業サンプルの合格。Tier 3はマネージド案件で有償200時間以上かつQAスコア92%以上。
- 試用期間
- 新しい案件の最初の請求対象10時間について、すべての作業を二重にレビューする期間。
- 監督付きテスト
- カメラと画面を録画し、本人が自力で作業していることを確認する試験。
- 作業サンプル
- 母語話者の評価者が採点する、口頭説明を伴う20分間の録画課題。
- キャリブレーション
- 作業開始前に依頼者の指示を理解し、チームの評価基準を合わせること。
- マネージドチーム
- 責任者と合意した品質確認手順を設け、SilkTrainが進行を調整するチーム。
- 直接発注マーケットプレイス
- 依頼者が案件を作成し、提案を比較して、選んだ専門家の仕事を直接管理する仕組み。
- 採用支援サービス
- 依頼者自身のプラットフォームで作業する候補者を探し、適性を確認するサービス。
- パイロット案件
- 本格的な発注に先立ち、範囲、価格、検収基準を合意して実施する限定的な有償試行。
- データローカライゼーション
- データを特定の国に保存すること。SilkTrainの個人情報と非公開の案件記録はカザフスタンに保管される。