설명
Seven24 AI는 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)을 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 확장 가능한 훈련 데이터를 생성하는 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이 플랫폼의 핵심 혁신은 무료 플레이 모바일 게임 및 애플리케이션 내 사용자 참여를 활용하는 능력에 있습니다. Seven24 AI는 기존의 보상형 광고 대신 짧고 상호작용적인 라벨링 작업을 사용자 경험에 직접 통합합니다.
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이 방법은 수동적인 광고 시청을 능동적인 데이터 생성으로 효과적으로 전환합니다. 사용자는 게임 플레이 또는 앱 사용의 일부로 피드백을 제공하거나, 선택을 하거나, 콘텐츠를 라벨링할 기회를 제공받습니다. 이러한 지속적인 인간 입력 스트림은 정교한 LLM을 훈련하고 미세 조정하는 데 필수적인 대규모의 동적이며 매우 확장 가능한 데이터셋을 생성합니다. 생성된 데이터는 본질적으로 실제 사용자 상호 작용 및 선호도에 기반하므로, 합성 데이터 또는 참여도가 낮은 라벨링 노력에 비해 상당한 이점을 제공합니다.
이 플랫폼은 매우 적응력이 뛰어나도록 설계되어 게임 개발자와 앱 제작자가 핵심 사용자 경험을 방해하지 않고 이러한 라벨링 작업을 원활하게 통합할 수 있습니다. Seven24 AI는 기존 광고 수익 모델을 데이터 생성 메커니즘으로 대체함으로써, 지속적인 수익 창출과 귀중한 훈련 데이터 생성이라는 이중 이점을 제공합니다. 이는 특히 미묘한 이해와 인간과 유사한 응답 생성을 요구하는 영역에서 AI 기능을 개발하거나 향상시키려는 기업에게 매우 유익합니다.
Seven24 AI의 솔루션은 AI 연구 및 개발을 발전시키는 데 중점을 둔 조직, 특히 게임, 애플리케이션 개발 및 AI 모델 훈련 분야에 이상적입니다. 이는 LLM 개발 라이프사이클에서 종종 병목 현상이 되는 고품질의 인간 주석 데이터에 대한 중요한 요구를 해결합니다. 시스템의 확장성은 사용자 기반이 성장함에 따라 훈련 데이터의 양과 다양성도 함께 증가하여 점진적으로 더 유능하고 정확한 AI 모델을 만들 수 있도록 보장합니다.
- 카테고리머신러닝 플랫폼
- 요금제맞춤형
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
Drip.new의 핵심 기능
확장 가능한 RLHF 데이터 생성
모바일 게임 및 앱과의 통합
보상형 광고를 라벨링 작업으로 대체
실제 인간 입력 데이터 생성
AI 모델 훈련 데이터 생성
LLM 미세 조정
데이터 라벨링 솔루션
맞춤형 라벨링 작업
원활한 사용자 경험 통합
고급 AI 모델 개발 지원
Drip.new 사용 방법은?
통합: Seven24 AI의 SDK를 모바일 게임 또는 앱에 구현합니다.
구성: 사용자를 위한 짧은 라벨링 작업을 정의하고 사용자 정의합니다.
참여: 사용자는 게임 플레이 중에 작업에 참여하여 광고 시청을 대체합니다.
수집: Seven24 AI는 인간이 라벨링한 데이터를 수집하고 처리합니다.
훈련: 생성된 데이터셋을 RLHF 및 LLM 미세 조정을 위해 활용합니다.
최적화: AI 성능 향상을 위해 작업 및 데이터 수집을 지속적으로 개선합니다.
Drip.new의 사용 사례
- LLM 훈련 데이터
- RLHF 구현
- 모바일 게임 수익화
- 앱 사용자 참여
- AI 모델 개선
- 대규모 데이터 주석
