大型語言模型評估：人類回饋如何提升模型效能

AI 全生命週期高品質資料提供商 Appen 近日宣布推出兩項新產品，協助客戶打造能夠提供有用、無害且誠實回應的大型語言模型，同時降低模型偏誤與幻覺（Hallucinations）問題。此次推出的解決方案主要包含：

AI 聊天回饋（AI Chat Feedback）

由領域專家針對多輪即時對話進行評估，使其能夠逐一審查、評分並重寫模型的每一則回應，進而提升對話品質與可靠度。

基準測試（Benchmarking）

協助客戶從多個面向評估模型表現的解決方案，例如模型準確度、毒性內容（toxicity）等指標，以全面掌握模型品質與安全性。

聊天回饋

隨著以大型語言模型（LLM）為核心的聊天機器人助理快速普及，市場對能支援多任務的進階對話式 AI 的需求也持續提升。由於使用者與 LLM 的互動通常會延伸至多個回合，且對話內容往往涉及真實世界的多元資訊，因此，對 LLM 產品進行多輪且多面向的測試變得格外重要。

在測試過程中，我們會從不同角度評估模型的語境理解能力與回應連貫性，並辨識其在多輪對話中的不足之處，進而提升整體使用體驗與模型的實用性。

Appen 的 AI 聊天回饋工具 支援透過多輪評估管理端到端的資料流程，並為客戶提供關鍵訓練與評估資料，協助持續優化模型表現。

基準測試

Appen 的基準測試工具，協助企業在加速進入人工智慧市場時面臨的關鍵決策點上做出判斷：如何選擇最符合自身應用情境的大型語言模型（LLM）基礎模型。模型選擇對產品的多個層面具有策略性影響，包括使用者體驗、後續維護成本與整體營收表現。

透過基準測試解決方案，客戶可依據常見指標或完全自訂的評估維度，全面比較不同模型的效能。該工具並結合 Appen 的 AI 訓練專家團隊，能依據特定人口統計維度（如性別、族群與語言）進行模型表現評估。可配置的儀表板則讓使用者能在多項關注指標下，直觀且有效地比較多個模型。

Appen 執行長表示：

「隨著 AI 聊天機器人愈加成熟，企業在將其推向全球市場前，若未經充分評估與調整，將面臨偏誤輸出與潛在有害回應的風險，進而對品牌與業務造成長期影響。Appen 推出的全新評估解決方案，為客戶建立關鍵的『信任層』，確保其 AI 工具在實際應用中既能為使用者帶來價值，也不會造成傷害。這層信任建立於我們 27 年 AI 訓練經驗所累積的資料集與流程之上，並由超過 100 萬名人類專家組成的全球團隊支援，專注於資料中的細微差異與品質。」

人類回饋（Human Feedback）

人類回饋已被證實是提升 LLM 表現的重要關鍵。Appen 的世界級技術結合全球超過 100 萬名 AI 訓練專家，負責評估資料集的準確度與潛在偏誤。AI 聊天回饋工具可直接將 LLM 輸出與專家串接，使模型能從多元且自然的對話資料中持續學習。

Appen 憑藉二十多年在直覺化與高效率標註平台上的經驗，打造出熟悉且易於使用的聊天介面。專家可與模型（無論是客戶自建模型或第三方模型）進行即時對話，並針對回應進行評分、標記與補充背景說明。此「白手套」式服務亦包含專案專責人員，針對每一批資料進行細緻分析，辨識邊緣案例並持續優化資料品質。

持續創新與未來發展

Appen 持續迭代其產品，並即將推出智慧型 LLM 開發平台，目前已開放諮詢服務。若您想了解 Appen 的解決方案是否能協助您的 AI 專案落地，歡迎與我們聯繫，我們的專家團隊將提供完整說明與建議。

關於 Appen

Appen 是全球人工智慧全生命週期資料領域的領導者，在資料採集、資料標註與模型評估方面擁有超過 27 年的專業經驗。透過深厚的產業知識、先進平台與全球多元人才網絡，我們協助組織以快速且可擴展的方式，打造並推出世界領先的創新 AI 產品。

Appen 擁有業界領先的 AI 輔助資料標註平台，並匯聚全球超過 100 萬名貢獻者，支援超過 235 種語言。我們的產品與服務深受科技、汽車、金融、零售、醫療保健及政府等產業領導企業信賴，成為其 AI 發展的重要合作夥伴。

Appen 在全球多地設有客戶與營運據點，持續為企業提供高品質且具規模化的 AI 資料解決方案。