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KI-/ML-Teams & Modellentwickler

Bauen, bereinigen und labeln Sie die Datensätze hinter Ihren Modellen und bewerten Sie Ergebnisse mit menschlichem Urteil.

Die Qualität Ihres Modells beginnt mit der Qualität Ihrer Daten und Ihrer Evaluation.

Bauen und bereinigen Sie multimodale Datensätze mit einem eigenen Pipeline-Katalog und sammeln Sie Labels und Urteile über Ihr eigenes Crowd-Programm.

Finetunen Sie kleine quelloffene Modelle auf diesen Datensätzen und lassen Sie die Crowd das Ergebnis bewerten, bevor es in Produktion geht.

Ein Stack deckt Datensatzerstellung, Labeling, Finetuning und Evaluation ab — so wird Modellqualität gemessen, nicht angenommen.

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