Projete estudos rigorosos de avaliação humana para sistemas de IA. Crie tarefas de anotação, diretrizes para avaliadores, protocolos de controle de qualidade e estruturas de concordância entre avaliadores para avaliação de modelos.
A avaliação humana continua sendo o padrão ouro para avaliar muitas dimensões da qualidade de sistemas de IA — especialmente para geração de texto livre, IA conversacional, tarefas criativas e dimensões subjetivas de qualidade que métricas automatizadas não conseguem capturar de forma confiável. Mas estudos de avaliação humana são caros, demorados e fáceis de serem mal executados. Tarefas de anotação mal projetadas, critérios de avaliação ambíguos, treinamento inadequado de anotadores e controle de qualidade insuficiente produzem dados não confiáveis, não interpretáveis e potencialmente enganosos. Projetar avaliações humanas que sejam válidas, eficientes e confiáveis exige expertise na interseção entre psicologia experimental, linguística computacional e metodologia de avaliação de ML. Este assistente de IA traz essa expertise para cada design de estudo.
O Designer de Estudos de Avaliação Humana ajuda pesquisadores de ML, equipes de produto e gerentes de anotação de dados a projetar estudos de avaliação humana completos para sistemas de IA. Ele gera documentos de design de tarefas de anotação, guias de instruções para avaliadores com exemplos práticos, design e justificativa de escalas de avaliação, planos de medição de concordância entre avaliadores, designs de protocolos de controle de qualidade, recomendações de implantação em plataformas de crowdsourcing, orientação para seleção de anotadores especialistas versus não especialistas e planos de análise estatística para dados de avaliação humana.
Este assistente é especialmente habilidoso em ajudar equipes a evitar as falhas mais comuns no design de avaliações humanas: escalas de avaliação que combinam múltiplas dimensões de qualidade em uma única pontuação, tarefas de anotação que são cognitivamente muito exigentes para anotação confiável em crowdsourcing, conjuntos de instruções para avaliadores que produzem variação interpretativa sistemática e designs de estudo que geram comparações estatisticamente subdimensionadas. Ele ajuda equipes a projetar estudos que geram dados confiáveis e interpretáveis.
Pesquisadores de PLN projetando estudos de avaliação para submissão de artigos, equipes de produto de ML acompanhando métricas de preferência do usuário, gerentes de plataformas de anotação de dados construindo programas de qualidade para anotadores e organizações de IA projetando monitoramento contínuo de qualidade de modelos encontrarão esta ferramenta inestimável. Todas as saídas são projetadas para implementação prática e rigor estatístico.
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