- AI 학습 데이터
- 모델이 정확하고 자연스럽게 답하도록 사람이 만든 예시와 피드백.
- RLHF
- 사람의 피드백을 활용한 강화 학습. 사람이 답변을 비교하거나 평가하면 모델이 그 선호를 학습한다.
- 모델 평가
- 준비된 질문으로 모델을 시험하고 공통 기준에 따라 답변을 확인하는 작업.
- 레드팀 테스트
- 허용된 범위에서 오류나 유해한 답변을 유도해 모델의 약점을 찾는 시험.
- SFT 데이터
- 지도 미세 조정을 위해 사람이 작성한 질문과 이상적인 답변의 쌍.
- 어노테이션
- 텍스트, 음성, 이미지, 영상의 이름, 주제, 감정 등 요소에 표지를 붙이는 작업.
- 골드 세트
- 작업자의 정확도를 측정하기 위해 일반 작업에 섞는, 정답이 알려진 과제.
- QA 점수
- 관리형 프로젝트에서 최근 30일 동안 수행한 골드 과제의 정확도.
- Tier 1, 2, 3
- Tier 1은 자동 시험 통과, Tier 2는 신원 확인·감독 재시험·작업 샘플 통과를 뜻한다. Tier 3은 관리형 프로젝트 유급 200시간 이상과 QA 92% 이상이 필요하다.
- 수습 기간
- 새 프로젝트에서 처음 청구하는 10시간 동안 모든 작업을 두 차례 검토하는 기간.
- 감독 시험
- 카메라와 화면을 녹화하여 지원자가 직접 작업하는지 확인하는 시험.
- 작업 샘플
- 원어민 검토자가 평가하는, 구두 설명을 포함한 20분 녹화 과제.
- 기준 조정
- 작업 전에 고객 지침을 이해하고 팀의 평가 기준을 맞추는 과정.
- 관리형 팀
- 담당 책임자와 합의한 품질 확인 절차를 두고 SilkTrain이 운영을 조정하는 팀.
- 직접 계약 마켓플레이스
- 고객이 프로젝트를 등록하고 제안을 비교한 뒤 선택한 전문가의 작업을 직접 관리하는 방식.
- 인력 모집 서비스
- 고객의 플랫폼에서 일할 지원자를 찾고 적합성을 확인하는 서비스.
- 파일럿 프로젝트
- 더 큰 계약 전에 범위, 비용, 검수 기준을 합의하여 진행하는 제한된 유료 시험 작업.
- 데이터 현지화
- 데이터를 정해진 국가에 보관하는 것. SilkTrain의 개인정보와 비공개 프로젝트 기록은 카자흐스탄에 보관된다.