Crea mejores modelos
Acelera el desarrollo de tu modelo de PLN a través de DataStudio con IA de Lilt
DataStudio con IA de Lilt ofrece a las empresas la solución más rápida y asequible para crear conjuntos de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de PLN multilingües.
Acelera hoy el desarrollo de modelos utilizando la misma infraestructura de producción que Lilt utiliza para sus casos de uso de creación de datos y localización empresarial.
Lilt ofrece la única plataforma de etiquetado de datos que está específicamente diseñada para flujos de trabajo de traducción empresarial a gran escala.
Calidad de traducción profesional con precios por palabra que promedian un 50 % menos que los proveedores de anotación de datos y de servicios de lenguaje heredado, con la posibilidad de descuentos adicionales según el volumen y los requisitos de control de calidad.
La creciente prevalencia de IA generativa significa que es cada vez más difícil detectar texto generado por IA en las cadenas de suministro de datos que pueden socavar la eficacia del aprendizaje en contexto. DataStudio con IA de Lilt es la única solución de etiquetado de datos que cuenta con la supervisión de anotadores y la detección de fraude en tiempo real para garantizar la diversidad respecto de la traducción automática de terceros.
Características adicionales
Calidad de grado empresarial
Al utilizar nuestros flujos de trabajo de localización de grado empresarial comprobados, garantizamos datos de alta calidad, catalogados por lingüistas calificados.
Un flujo de trabajo basado en API
Lilt ofrece una infraestructura de API robusta para la transferencia e intercambio de datos optimizados en todas las fases del flujo de trabajo.
Directrices de anotación personalizadas
Podemos trabajar con un estilo, una terminología y otros requisitos textuales específicos.
Acuerdos de nivel de servicio (SLA) claros
SLA claramente definidos para el volumen y el tiempo de entrega.
TRUSTED BY THE MOST INNOVATIVE AI-NATIVE
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«Queríamos una solución más automatizada y optimizada donde el motor [de IA contextual] aprendiera y mejorara a medida que lo usáramos. Esto es lo que nos ofreció la solución de Lilt».
