01
데이터 공유
원시 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 또는 LiDAR를 안전하게 업로드하십시오. 클라우드 스토리지, SFTP 또는 기존 ML 파이프라인에서 수집합니다.
Annotation service
LLM Data Annotation
LLM alignment data — preference ranking, safety labels, red-team prompts, and evaluation sets with secure enterprise workflows.
- Preference and ranking labels
- Safety and policy tagging
- Multilingual LLM datasets
- GDPR-ready text handling
Service overview
Large language model programs need human judgment on preferences, safety, and domain accuracy — not just more raw text. Our LLM data annotation services deliver ranking labels, policy tags, evaluation sets, and red-team corpora with rubrics your alignment team can trust.
Ranking and preference labels
Side-by-side response scoring, multi-turn preference chains, and locale-aware evaluation for global product rollouts.
Safety and policy annotation
Harm categories, refusal quality, PII handling, and jurisdiction-specific policy tags with escalations for edge cases.
Evaluation and benchmark sets
Golden evaluation prompts with adjudicated answers for regression testing across model versions.
Multilingual and domain pools
Native-language annotators for finance, healthcare, legal, and consumer domains with specialist auditor review.
Secure enterprise delivery
Encrypted ingest, role-based access, and SLAs aligned to fast-moving LLM release trains.
Get started
Plan your next alignment batch with our team — modality mix, rubric design, volume, and safety requirements — and receive a scoped pilot proposal quickly.
Industries we serve
Our annotation process
엔터프라이즈 주석 프로그램을 위한 검증된 캘리브레이션-투-프로덕션 워크플로.
01
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프로젝트 분석
귀사의 ML 및 제품 이해관계자와 함께 레이블링 지침, 클래스 분류 체계, 엣지 케이스 및 정확도 목표를 정의합니다.
03
주석
훈련된 주석가가 귀사의 툴체인 또는 당사 작업 공간에서 바운딩 박스, 마스크, 트랙, 전사 또는 3D 큐보이드를 레이블링합니다.
04
품질 보증
모든 데이터 세트가 학습 작업에 도달하기 전에 다중 패스 검토, 합의 점수 매기기 및 자동화된 검사를 수행합니다.
05
배송 및 지원
COCO, JSON, Pascal VOC 또는 사용자 지정 내보내기를 받고, 모델 및 분류 체계가 발전함에 따라 지속적인 지원을 받으세요.
Service FAQ
Answers about scope, quality, tooling, and delivery.
Preference ranking, safety classification, instruction following evaluation, red-team prompt labeling, and domain-specific rubric scoring.
Encrypted pipelines, access controls, and GDPR-aligned processing for regulated enterprise LLM programs.
Yes — with written rubrics, consensus on subjective rankings, and auditor review on safety-critical examples.
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