Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou anotar dados de IA bengali e avaliar respostas de LLMS
Anotação de Dados de IA bengali para Saúde
Trabalho em projetos de qualidade de dados de IA bengali e Banglish, com foco em precisão, conformidade com diretrizes e revisão humana consistente.
Meu trabalho inclui avaliação de respostas de LLM, ...
Sobre este Serviço
Eu ofereço anotação de dados focada em bengali e Banglish, avaliação de respostas de LLMS e garantia de qualidade para projetos de IA e PLN.
Posso trabalhar com conjuntos de dados de texto em bengali, Banglish e inglês, incluindo:
Anotação e rotulagem de texto em bengali/Banglish
Comparação de respostas de LLM e classificação de preferência
Revisão de qualidade, relevância, fluência e consistência das respostas
Classificação de intenção, sentimento e texto
Normalização de Banglish para bengali e limpeza de texto
Controle de qualidade de conteúdo bengali gerado por IA
Validação e correção de conjuntos de dados
Meu fluxo de trabalho enfatiza diretrizes claras, rotulagem consistente e uma última revisão de QA antes da entrega. Para conjuntos de dados maiores, posso fazer uma amostra pequena primeiro, para que você confirme os critérios de anotação antes da produção completa.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido se seu projeto usar etiquetas personalizadas, diretrizes detalhadas de anotação ou uma rubrica de avaliação especializada.
Técnica:
Manual
Tipo de marcação:
Texto
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue trabalhar com dados em bengali e Banglish?
Sim. Posso anotar e revisar textos em bengali, Banglish e mistos de bengali e inglês de acordo com as diretrizes do seu projeto.
Você consegue seguir minhas diretrizes personalizadas de anotação ou avaliação de LLM?
Sim. Envie seu esquema de rotulagem, exemplos ou rubrica de avaliação. Seguirei os critérios especificados de forma consistente e sinalizarei casos ambíguos ao invés de adivinhar.
Posso receber uma amostra antes de fazer um pedido maior?
Sim. Para conjuntos de dados maiores, podemos começar com uma amostra representativa pequena para confirmar o formato esperado e o padrão de qualidade antes de processar o conjunto completo.
