Consumer Data

为我们的市场设计 AI 模型是一项具有挑战性的技术问题。我们必须服务于庞大且不断增长的客户群，他们如今期待 AI 解决方案，但同时还需要提供能够精准满足特定客户需求的语言模型，以确保我们为 Upwork 上的自由职业者和客户创造真正的价值。 高效 AI 和高效 Uma 产品的基础是高质量数据和优先考虑定制的多 AI 模型方法的结合。让我们深入了解一下。 理解数据，人工智能的支柱 大型语言模型 (LLM) 的强大程度完全取决于训练模型所用的数据。


训练模型所用数据的质量、多样性和数量直接影 印度电报手机号码列表 响其生成准确、情境感知和细致入微的响应的能力。在人工智能时代获胜的公司将拥有最高质量的数据作为护城河。 数据不仅必须是高质量的，而且在 LLM 时代，还需要反映客户与这些模型之间可能进行的丰富互动。在更丰富、更多样化、更复杂的对话中训练的模型将优于在从互联网随机角落抓取的低质量片段中训练的模型。不仅如此，基于网络的数据往往简单且非对话性强，这通常使其不足以支持旨在处理复杂客户问题的 LLM。


在为现实世界训练 LLM 时，精心策划高质量数据总是胜过大量自动数据收集。 在 Upwork，我们处于有利地位，可以利用我们的人工智能推动成功的工作成果，这不仅是因为我们正在开发新颖的合成数据生成算法（用于创建模拟现实世界数据的人工数据的技术）来大规模支持我们的 LLM，还因为我们可以访问我们平台上收集的大量丰富历史信号，，以帮助从头开始创建黄金标准的 LLM 数据。以下是我们用于训练模型的几种数据集： 平台数据： Upwork 已经以各种形式存在了 20 多年。