Classement de préférences, données de fine-tuning par instructions et annotation de retour humain en anglais et en français. Des annotateurs experts qui comprennent la qualité des modèles — pas des travailleurs génériques suivant une liste de contrôle.
Le RLHF n'est aussi bon que les humains qui fournissent les retours. Les annotateurs génériques en crowdsourcing privilégient souvent des préférences superficielles — réponses plus longues, ton plus confiant — sans évaluer l'exactitude réelle, la qualité du raisonnement ou l'ancrage factuel. Résultat : des modèles qui semblent justes plus souvent qu'ils ne le sont réellement.
L'approche d'Anchorver est différente. Nos annotateurs sont formés pour évaluer le fond, pas la forme — qualité du raisonnement, exactitude factuelle et respect des instructions — avec une révision au niveau du fondateur pour les cas limites. Et parce que nous annotons nativement en anglais et en français, la qualité d'alignement de votre modèle ne se dégrade pas au changement de langue.
500 échantillons, annotés et révisés pour la qualité, sans frais. Évaluez directement notre classement de préférences et nos données de fine-tuning.
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