Je vais faire de l'apprentissage par renforcement et du feedback humain

Conception de cadres d’évaluation complets pour l’IA afin d’évaluer la qualité des réponses en termes de raisonnement, précision factuelle, respect des instructions, clarté, sécurité, pertinence contextuelle et cohérence, garantissant des standards d’évaluation humaine fiables.

Superviser l’assurance qualité pour des programmes d’annotation à grande échelle en auditant les jeux de données, en calibrant les évaluateurs, en surveillant les indicateurs de performance et en mettant en œuvre des processus d’amélioration continue pour améliorer la qualité des données d’entraînement.

Étudier les défaillances des réponses de l’Intelligence Artificielle, y compris hallucinations, incohérences de raisonnement et erreurs factuelles, en développant des stratégies d’optimisation des prompts et d’évaluation qui ont amélioré la fiabilité et l’alignement du modèle.

Collaborer avec des parties prenantes interfonctionnelles pour définir des standards de réponse IA spécifiques au domaine, en traduisant les exigences commerciales en critères d’évaluation mesurables, lignes directrices pour l’annotation et références de qualité pour diverses industries et profils d’utilisateurs.