Het lijkt erop dat deze dienst tijdelijk niet beschikbaar is
Ik lever expert rlhf en ai data annotatie voor llm training
Over deze dienst
VERSPIL GEEN geld aan slechte training data
Je LLM faalt als mensen responses niet correct kunnen rangschikken. Ik ben een expert RLHF-annotator met ervaring bij Mindrift/Outlier in het trainen van productiemodellen.
Ik klik niet zomaar op knoppen. Ik bied menselijke redenering die AI slim maakt.
Diensten:
RLHF: Responses rangschikken op behulpzaamheid, waarheid, veiligheid + onderbouwingen schrijven
Data Annotatie: NER, Sentiment, Intentie, Tekstclassificatie
LLM Evaluatie: Red-teaming, bias detectie, hallucinatie testen
SFT Data: Hoogwaardige prompt + response paren schrijven
WAAROM IK VS $5 GIGS:
1. Meer dan 6 maanden ervaring met enterprise RLHF - ik ken de kwaliteitsnormen van OpenAI/Anthropic
2. 99% nauwkeurigheid bij klantprojecten - ik stuur scorekaarten om het te bewijzen
3. Native Engels + Bonus: vloeiend Pidgin/Yoruba/Hausa voor Afrikaanse datasets
4. 24 uur levering - jouw modeltraining wacht niet
PROBEER MIJN KWALITEIT GRATIS:
Stuur 10 voorbeeldregels. Ik label ze + neem een Loom-video op waarin ik mijn redenering uitleg. Geen expertwerk? Huur me dan niet in.
Kwalitatieve data = Kwalitatief model. Goedkope data = Gefaalde lancering.
Stuur me nu je dataset-specificaties.
Techniek:
Handleiding
Type tagging:
Tekst
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welk bestandsformaat ontvang ik?
Je ontvangt Excel, CSV of JSON. Geef je voorkeur aan in de bestellingsvereisten en ik formatteer het precies zoals jouw ML-pipeline het nodig heeft
Kun je complexe RLHF-richtlijnen volgen?
Ja. Ik ben gespecialiseerd in RLHF ranking en prompt-respons evaluatie. Stuur me je labelingrichtlijnen of rubric en ik match ze met 100% nauwkeurigheid.
Wordt al het werk handmatig gedaan of gebruik je AI?
Absoluut 100% handmatig. 0% automatisering of AI-tools. Alle annotaties worden door mij gedaan om AI-bias te voorkomen en de hoogste kwaliteit voor training data te garanderen. Dit is cruciaal voor LLM veiligheid en prestaties.
