Dados

Preparar, classificar, rotular e avaliar dados de IA: data annotation, data labeling e avaliação de respostas.

Trabalhos pagos em dados

  • Etiquetar Dados

    Data annotation e data labeling: etiquetar imagens, vídeos, áudios e textos que alimentam o treinamento dos modelos.

  • Avaliar Respostas de IA

    Avaliar e comparar respostas de IA, escolher a melhor saída e justificar a nota seguindo o guia do projeto.

  • Testar e Achar Erros

    Testar sistemas de IA, encontrar erros, alucinações e falhas de comportamento antes do modelo chegar ao público.

  • Segurança dos Modelos

    Projetos de red teaming: provocar o modelo em cenários sensíveis e documentar respostas inseguras.

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