Japan Database

审阅者可以在同一个新位置验证所有注释。实例管理员可以从管理面板为用户分配审阅控制权。

例如，此处的审阅者可以选择验证与次要诊断相关的自由文本注释，确保 SOAP 注释符合临床期望。

审查并验证所有注释后，将生成包含注释和标签的最终数据集，可用于模型微调或进一步分析。每个注释都包含详细信息，例如审阅者、标记任务 ID 和应用的特定标签。这确保了可追溯性并提供丰富的上下文数据，可以显著改善模型输出。

验证注释后，将创建一个带有 巴西 WhatsApp 号码列表 标签的数据集，用于为模型/输出提供更多上下文。

验证注释后，将创建一个带有标签的数据集，用于为模型/输出提供更多上下文。

例如，数据集包括修正和附加诊断。这个最终数据集提供了更全面、更具有情境感知能力的数据，增强了模型在未来迭代中生成准确可靠输出的能力。

那么，为什么这对生成式人工智能 (GenAI) 的世界如此重要？GenAI 非常强大，但与任何模型一样，它也容易出错，例如产生幻觉。通过让人类参与其中，团队可以降低模型出错的风险，并确保人工智能生成的输出满足他们的特定需求。

例如，在使用 LLM 生成内容时，人工审阅者可以使用自由文本标签来注释模型输出错误的位置或提出更正建议。然后可以使用这些带标签的数据集为模型提供更多背景信息，确保模型生成更准确、更相关的输出。