Créez de meilleurs modèles
Accélérez le développement de votre modèle de NLP avec l'AI DataStudio de Lilt
L'AI DataStudio de Lilt offre aux entreprises la solution la plus rapide et la plus abordable pour créer des ensembles de données de haute qualité pour la formation de modèles de NLP multilingues.
Accélérez le développement de modèles dès aujourd'hui en utilisant la même infrastructure de production que Lilt utilise pour sa propre création de données et sa propre localisation commerciale.
Lilt offre la seule plateforme d'étiquetage de données spécialement conçue pour les grands flux de travail de traduction d'entreprise.
Qualité de traduction professionnelle avec des tarifs au mot qui sont en moyenne 50 % inférieurs aux fournisseurs d'annotation de données et aux anciens fournisseurs de services linguistiques, avec d'autres réductions possibles en fonction des exigences de volume et d'AQ.
La prévalence croissante de l'IA générative signifie qu'il est de plus en plus difficile de détecter le texte généré par l'IA dans les chaînes d'approvisionnement de données qui peuvent compromettre l'efficacité de l'apprentissage basé sur le contexte. Lilt AI DataStudio est la seule solution d'étiquetage de données avec une surveillance en temps réel et une détection de fraude pour assurer la diversité de la traduction automatique tierce.
Fonctionnalités supplémentaires
Qualité professionnelle
Grâce à nos flux de localisation de qualité professionnelle éprouvés, nous garantissons des données haut de gamme, labellisées par des linguistes qualifiés.
Un flux de travail axé sur l'API
Lilt offre une infrastructure d'API robuste pour le transfert et l'échange de données rationalisés pour toutes les phases de flux de travail.
Les directives d'annotation personnalisées
Nous pouvons adapter notre travail à un style spécifique, une terminologie et d'autres exigences textuelles.
SLA simples
Des SLA clairement définies pour le volume et le temps de rotation.
TRUSTED BY THE MOST INNOVATIVE AI-NATIVE
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GOVERNMENT TEAMS
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STARTUPS
« Nous voulions trouver une solution plus automatisée et plus uniformisée, où le moteur d'[IA contextuelle] apprend et s'améliore correctement au fur et à mesure que nous l'utilisons. C'est ce que la solution de Lilt nous a offert »
