एनएलपी, जनरेटिव एआई और एलएलएम प्रशिक्षण के लिए टेक्स्ट एनोटेशन सेवाएं
150 से अधिक भाषाओं में टेक्स्ट एनोटेशन का आउटसोर्सिंग करवाएं — विशेषज्ञ एनोटेटर्स द्वारा एंटिटी रिकग्निशन, सेंटीमेंट, क्लासिफिकेशन और एलएलएम प्रशिक्षण डेटा उपलब्ध कराया जाता है।
टेक्स्ट एनोटेशन क्यों महत्वपूर्ण है – और आपके एनएलपी और एलएलएम मॉडल को इसकी आवश्यकता क्यों है?
टेक्स्ट एनोटेशन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें ईमेल, चैट लॉग, सपोर्ट टिकट, क्लिनिकल नोट्स, कानूनी अनुबंध, सोशल पोस्ट जैसे असंरचित टेक्स्ट को लेबल किया जाता है, ताकि नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) पैटर्न को सीख सकें। उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेटेड ट्रेनिंग डेटा के बिना, सबसे मजबूत मॉडल आर्किटेक्चर भी उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन नहीं कर पाता।
Shaip में हम चार मुख्य कार्यों के लिए एनोटेटेड टेक्स्ट डेटासेट बनाते हैं: शुरू से मॉडल को प्रशिक्षित करना, ओपन-सोर्स एलएलएम को फाइन-ट्यून करना, मॉडल आउटपुट का मूल्यांकन करना और मानव प्रतिक्रिया के साथ निरंतर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (आरएलएचएफ) चलाना। प्रत्येक डेटासेट को डोमेन-विशेषज्ञ एनोटेटर द्वारा लेबल किया जाता है, सिक्स सिग्मा-प्रशिक्षित क्यूए समीक्षक द्वारा दो बार समीक्षा की जाती है, और आपके प्रशिक्षण पाइपलाइन की अपेक्षा के अनुसार स्कीमा में डिलीवर किया जाता है।
यदि आपकी डेटा-साइंस टीम वर्तमान में मॉडल बनाने के बजाय टेक्स्ट को साफ करने और लेबल करने में 80% समय व्यतीत करती है, तो टेक्स्ट एनोटेशन आउटसोर्सिंग इसी अंतर को पाटने के लिए मौजूद है।
मशीन लर्निंग के लिए सटीक टेक्स्ट एनोटेशन
अवधारणा जितनी दिलचस्प लगती है, समान संसाधन तैयार करने में बहुत अधिक प्रयास, पेशेवर अनुभव और विशेषज्ञ स्तर की बुद्धि की आवश्यकता हो सकती है। यहीं पर शेप एक विश्वसनीय टेक्स्ट एनोटेशन कंपनी के रूप में दिखाई देती है, जो एकत्रित डेटा को पूर्णता के साथ लेबल करने पर बड़े पैमाने पर ध्यान केंद्रित करती है।
शेप के साथ, आप अपने मशीन लर्निंग सेटअप की अवधारणात्मक क्षमताओं के बारे में चिंता करना बंद कर सकते हैं क्योंकि प्रस्ताव पर एआई प्रशिक्षण डेटा प्रतिक्रियाओं, शब्दार्थ और हां, यहां तक कि भावनाओं की व्याख्या करने के लिए तैयार है।
और अधिक की तलाश में, आपके टेक्स्ट एनोटेशन आउटसोर्सिंग पार्टनर के रूप में शेप पर भरोसा करने के कुछ अतिरिक्त लाभ यहां दिए गए हैं:
- लक्ष्य-गहन दृष्टिकोण
- संचार के संदर्भ और स्पष्टता पर ध्यान दें
- भाषाई तत्वों के साथ मशीनों को प्रशिक्षित करने की क्षमता
- विस्तृत खोज इंजन लेबलिंग
- स्केलेबल पेशकश
- बहुभाषी मशीनी अनुवाद
हमारी विशेषज्ञता
हम जिन प्रकार की टेक्स्ट एनोटेशन सेवाएं प्रदान करते हैं
प्रत्येक एनएलपी और जनरेटिव एआई उपयोग का मामला नौ एनोटेशन तकनीकों में से एक या अधिक से मेल खाता है। शाइप ये सभी नौ तकनीकें एक ही प्लेटफॉर्म, एक ही प्रोजेक्ट मैनेजर और एक ही गुणवत्ता फ्रेमवर्क के भीतर उपलब्ध कराता है।
पाठ वर्गीकरण और विषय टैगिंग
स्पैम का पता लगाने, विषय रूटिंग, समाचार वर्गीकरण, उद्देश्य वर्गीकरण और सामग्री मॉडरेशन के लिए एकल-लेबल, बहु-लेबल और पदानुक्रमित वर्गीकरण। सैकड़ों श्रेणियों वाली वर्गीकरण प्रणालियों के अनुरूप विस्तार करने के लिए निर्मित।
भाषाई व्याख्या (POS, ध्वन्यात्मक, रूपात्मक)
पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग, फोनेटिक ट्रांसक्रिप्शन, मॉर्फोलॉजिकल टैगिंग और डिपेंडेंसी पार्सिंग — इनका उपयोग कम संसाधनों वाले भाषा मॉडलिंग, मशीन ट्रांसलेशन ट्रेनिंग और अकादमिक कॉर्पोरा के लिए किया जाता है।
नामित इकाई पहचान (एनईआर) और इकाई लिंकिंग
हम असंरचित पाठ के भीतर लोगों, संगठनों, स्थानों, तिथियों, मौद्रिक मूल्यों, चिकित्सा संस्थाओं, कानूनी खंडों और उत्पाद कोडों को टैग करते हैं - और प्रत्येक इकाई को एक प्रामाणिक ज्ञान आधार (विकिडेटा, यूएमएलएस, आईसीडी-10 या क्लाइंट ऑन्टोलॉजी) से जोड़ते हैं।
विषय-क्रिया-वस्तु (एसएओ) और संबंध एनोटेशन
नॉलेज-ग्राफ निर्माण, इवेंट-एक्सट्रैक्शन सिस्टम और पेटेंट इंटेलिजेंस के लिए ट्रिपलेट एक्सट्रैक्शन। SAO लेबलिंग सपाट वाक्यों को मशीन-समझने योग्य संरचना में बदल देती है।
भावना एवं मनोभाव संबंधी टिप्पणी
समीक्षाओं, सोशल मीडिया पोस्ट, सपोर्ट टिकट और सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं में बहु-श्रेणी भावना (सकारात्मक/तटस्थ/नकारात्मक) और सूक्ष्म भावनात्मक वर्गीकरण की सुविधा। बहुभाषी कवरेज सांस्कृतिक बारीकियों को ध्यान में रखता है — अंग्रेज़ी में व्यंग्य का अर्थ हिंदी या अरबी में व्यंग्य के समान नहीं होता।
चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट के लिए इंटेंट एनोटेशन
उच्चारण-स्तर का आशय और इकाई लेबलिंग — किसी भी संवादात्मक एआई, आईवीआर अपग्रेड या वॉइस-असिस्टेंट कौशल के लिए मूलभूत डेटासेट।
कोररेफरेंस रिज़ॉल्यूशन और दस्तावेज़-स्तरीय लिंकिंग
बहु-वाक्यीय और अंतर-दस्तावेज़ीय संदर्भ - "वह", "रोगी", "प्रतिवादी" को उनके मूल अर्थ में परिवर्तित करना। दीर्घ-सूत्र सारांश और नैदानिक कथात्मक एआई के लिए महत्वपूर्ण।
एलएलएम के लिए त्वरित प्रतिक्रिया और आरएलएचएफ लेबलिंग
वरीयता तुलना, निर्देश-प्रतिक्रिया युग्म, विचार-श्रृंखला तर्क, रेड-टीम विरोधी संकेत और हानिरहितता स्कोरिंग — आधुनिक एलएलएम फाइन-ट्यूनिंग मानव-प्रतिक्रिया परत पर निर्भर करती है।
दस्तावेज़ एनोटेशन और ओसीआर पोस्ट-एडिट
स्कैन किए गए पीडीएफ, चालान, ईएचआर, आईडी कार्ड और संरचित प्रपत्रों पर क्षेत्र-स्तरीय लेबलिंग - बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण (आईडीपी) पाइपलाइनों के लिए ओसीआर को मानव-इन-द-लूप सुधार के साथ जोड़ना।
टीमें Shaip को अपने टेक्स्ट एनोटेशन आउटसोर्सिंग पार्टनर के रूप में क्यों चुनती हैं?
150 + भाषाएँ
सभी प्रमुख इंडो-यूरोपीय, साइनो-तिब्बती, एफ्रोएशियाटिक और ऑस्ट्रोनेशियन भाषाओं के साथ-साथ कम संसाधन वाली भारतीय और अफ्रीकी भाषाओं में एनोटेटर कवरेज। एक ही SOW के तहत बहुभाषी भावना, NER और आशय प्रदान किए जाते हैं।
सिक्स सिग्मा गुणवत्ता ढांचा
यह प्रक्रिया सिक्स सिग्मा ब्लैक बेल्ट्स के स्वामित्व में है। इसमें दो चरणों वाली एनोटेशन और QA कार्यप्रणाली शामिल है। प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए निर्धारित लक्ष्य सीमाओं के साथ निरंतर IAA (इंटर-एनोटेटर एग्रीमेंट) निगरानी की जाती है।
मजबूत एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म
वेब-आधारित, ऑडिट-लॉग किया गया, भूमिका-विभाजित एनोटेशन इंटरफ़ेस। एक ही वर्कफ़्लो में टेक्स्ट, ऑडियो और इमेज को सपोर्ट करता है — यह तब उपयोगी होता है जब आपके रोडमैप में मल्टीमॉडल एनोटेशन शामिल हो।
डोमेन-प्रशिक्षित एनोटेटर
एनोटेशन विशेषज्ञों को डोमेन के अनुसार निर्देशित किया जाता है — स्वास्थ्य सेवा परियोजनाओं के लिए नैदानिक, कानूनी मामलों के लिए जेडी-प्रमाणित समीक्षक, पूंजी बाजार के कार्यों के लिए वित्त स्नातक, और प्रत्येक बहुभाषी परियोजना के लिए देशी भाषा बोलने वाले।
मजबूत अनुपालन
HIPAA, GDPR, SOC 2 और ISO 27001 अनुपालन - स्वास्थ्य सेवा संबंधी PHI, यूरोपीय संघ के व्यक्तिगत डेटा और SOC 2 टाइप II सुरक्षा के लिए ऑडिट किए गए नियंत्रण। किसी भी मानव एनोटेटर द्वारा डेटा देखे जाने से पहले PII को संपादित करने की सुविधा उपलब्ध है।
लचीला वाणिज्यिक मॉडल
प्रति लेबल की गई वस्तु, प्रति एनोटेशन घंटा, प्रति परियोजना, या पूर्णतः प्रबंधित रिटेनर के आधार पर।
टेक्स्ट एनोटेशन सेवाओं को Shaip को आउटसोर्स क्यों करें?
टेक्स्ट एनोटेशन को आउटसोर्स करना लागत संबंधी निर्णय नहीं है - यह गति संबंधी निर्णय है। इन-हाउस टीमें टेक्स्ट लेबलिंग का काम Shaip को क्यों सौंपती हैं, इसके चार कारण:
अपने डेटा वैज्ञानिकों को 80% समय के बोझ से मुक्त करें।
उद्योग के मानकों के अनुसार, डेटा साइंस टीम के 80% प्रयास डेटा की सफाई और तैयारी पर खर्च होते हैं। टेक्स्ट एनोटेशन को आउटसोर्स करने से वह समय मॉडल विकास, त्रुटि विश्लेषण और उत्पादन तैनाती के लिए बच जाता है - यानी वह काम जिसके लिए डेटा वैज्ञानिकों को वास्तव में भुगतान किया जाता है।
किसी विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञता की गुणवत्ता, न कि सामान्य श्रम की।
एक चिकित्सक नैदानिक नोट्स को पहली बार में ही सही ढंग से एनोटेट करता है। एक पैरालीगल अनुबंधों को पहली बार में ही सही ढंग से एनोटेट करता है। सामान्य एनोटेशन टीमें - चाहे वे क्राउडसोर्स की गई हों या कंपनी के जूनियर स्टाफ द्वारा बनाई गई हों - काम को दो या तीन बार दोहराती हैं। डोमेन रूटिंग से QA लूप टूट जाता है।
मांग पर लचीला पैमाना
एनोटेशन की मात्रा अक्सर एक समान नहीं होती। पायलट चरण में दस एनोटेटर की आवश्यकता होती है; लॉन्च से पहले तीन सौ की; उत्पादन रखरखाव के लिए बीस की। आउटसोर्सिंग से कर्मचारियों की संख्या से संबंधित जोखिम एक परिवर्तनीय लागत में बदल जाता है और भर्ती-प्रशिक्षण-बनाए रखने का चक्र समाप्त हो जाता है।
आंतरिक पूर्वाग्रह को दूर करें
किसी एक टीम, क्षेत्र या पृष्ठभूमि से लिए गए एनोटेटर अनजाने में ही मॉडल में दुनिया के प्रति उनके दृष्टिकोण को समाहित कर देते हैं। बहु-क्षेत्रीय, बहु-पृष्ठभूमि एनोटेशन पूल — पूर्वाग्रह-जागरूक QA सैंपलिंग के साथ मिलकर — ऐसे डेटासेट तैयार करते हैं जो उन सभी आबादी पर लागू होते हैं जिनकी सेवा आपका मॉडल वास्तव में करेगा।
सेवाएं दी गईं
व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ छवि डेटा संग्रह पूरी तरह से तैयार नहीं है। शेप में, आप मॉडलों को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:
ऑडियो एनोटेशन सेवाएँ
स्पीच रिकग्निशन, स्पीकर डायराइजेशन, इमोशन रिकग्निशन और अधिक जैसे प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से ऑडियो स्रोतों, भाषण और आवाज-विशिष्ट डेटासेट को लेबल करना, कुछ ऐसा है जिसमें शेप माहिर है।
छवि एनोटेशन सेवाएँ
हम समझदार कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबलिंग, खंडित छवि डेटासेट में गर्व महसूस करते हैं। कुछ प्रासंगिक तकनीकों में सीमा पहचान और छवि वर्गीकरण शामिल हैं।
वीडियो एनोटेशन सेवाएँ
शैप कंप्यूटर विज़न मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए उच्च स्तरीय वीडियो लेबलिंग सेवाएं प्रदान करता है।
यहां उद्देश्य पैटर्न पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आदि जैसे उपकरणों के साथ डेटासेट को प्रयोग योग्य बनाना है।
अनुशंसित संसाधन
क्रेता गाइड
डेटा एनोटेशन और डेटा लेबलिंग के लिए क्रेता गाइड
इसलिए, आप एक नई एआई/एमएल पहल शुरू करना चाहते हैं और यह महसूस कर रहे हैं कि अच्छा डेटा खोजना आपके ऑपरेशन के अधिक चुनौतीपूर्ण पहलुओं में से एक होगा। आपके AI/ML मॉडल का आउटपुट केवल डेटा जितना ही अच्छा होता है।
प्रसाद
केस-विशिष्ट पाठ डेटा संग्रह
Shaip संज्ञानात्मक पाठ डेटा संग्रह सेवाओं का सही मूल्य यह है कि यह संगठनों को असंरचित पाठ डेटा के भीतर पाई जाने वाली महत्वपूर्ण जानकारी को अनलॉक करने की कुंजी देता है।
ब्लॉग
एआई परियोजनाओं के लिए सटीक डेटा एनोटेशन सुनिश्चित करना
एक मजबूत एआई-आधारित समाधान डेटा पर बनाया गया है - न केवल कोई डेटा बल्कि उच्च-गुणवत्ता, सटीक रूप से एनोटेट डेटा। केवल सबसे अच्छा और सबसे परिष्कृत डेटा ही आपके AI प्रोजेक्ट को शक्ति प्रदान कर सकता है, और इस डेटा शुद्धता का प्रोजेक्ट के परिणाम पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ेगा।
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
पाइपलाइन में एनएलपी प्रणाली? अवांट-ग्रेड टेक्स्ट लेबलिंग सेवाओं में निवेश करें - हमारे विशेषज्ञ जटिल लेबलिंग का ध्यान रखते हैं
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
1. टेक्स्ट एनोटेशन क्या है?
टेक्स्ट एनोटेशन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें ईमेल, अनुबंध, सपोर्ट टिकट, क्लिनिकल नोट्स, सोशल पोस्ट जैसे असंरचित टेक्स्ट को संरचित टैग्स से लेबल किया जाता है ताकि एनएलपी और बड़े भाषा मॉडल इसके भीतर के पैटर्न को सीख सकें। सामान्य एनोटेशन प्रकारों में नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन (एनईआर), सेंटीमेंट एनालिसिस, इंटेंट एनोटेशन, टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, एंटिटी लिंकिंग और एसएओ (सब्जेक्ट-एक्शन-ऑब्जेक्ट) टैगिंग शामिल हैं। टेक्स्ट एनोटेशन हर प्रोडक्शन एनएलपी सिस्टम, हर चैटबॉट, हर डोमेन-विशिष्ट एलएलएम और हर आधुनिक डॉक्यूमेंट-एआई पाइपलाइन का आधार है।
2. क्या मुझे टेक्स्ट एनोटेशन का काम आउटसोर्स करना चाहिए या इसे स्वयं ही विकसित करना चाहिए?
यह निर्णय आमतौर पर तीन कारकों पर निर्भर करता है। (1) गति: आंतरिक टीमें आमतौर पर एनोटेटरों को नियुक्त करने और प्रशिक्षित करने में 8-12 सप्ताह का समय लेती हैं; आउटसोर्सिंग से 7-14 दिनों के भीतर लेबल किया हुआ डेटा तैयार होना शुरू हो जाता है। (2) गुणवत्ता: डोमेन-प्रशिक्षित आउटसोर्स किए गए एनोटेटर, सामान्य विशेषज्ञ इन-हाउस टीमों की तुलना में उच्च स्तर की अंतर-एनोटेटर सहमति प्रदान करते हैं, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा, कानूनी और वित्तीय पाठ पर। (3) लागत-लोच: एनोटेशन की मात्रा घटती-बढ़ती रहती है; आउटसोर्सिंग से निश्चित कर्मचारी लागत प्रति ऑब्जेक्ट या प्रति घंटे की परिवर्तनीय लागत में बदल जाती है। अधिकांश टीमें अधिकांश काम आउटसोर्स करती हैं और अपने भीतर ही QA समीक्षकों का एक छोटा समूह रखती हैं - यह हाइब्रिड मॉडल है।
3. शैप बहुभाषी पाठ एनोटेशन परियोजनाओं को कैसे संभालता है?
शेप वैश्विक विशेषज्ञता और उन्नत उपकरणों के साथ बहुभाषी परियोजनाओं का प्रबंधन करता है, तथा विविध भाषाओं और क्षेत्रों में सटीक लेबलिंग सुनिश्चित करता है।
4. एआई चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स को प्रशिक्षित करने के लिए टेक्स्ट एनोटेशन का उपयोग कैसे किया जाता है?
टेक्स्ट एनोटेशन चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स को इकाइयों, इरादों और भावनाओं को टैग करके उपयोगकर्ता के प्रश्नों को समझने में मदद करता है, जिससे वे सटीक और संदर्भ-सचेत प्रतिक्रियाएं प्रदान करने में सक्षम होते हैं।
5. शैप द्वारा प्रस्तुत टेक्स्ट एनोटेशन के सामान्य प्रकार क्या हैं?
शेप एनएलपी मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए एंटिटी एनोटेशन, सेंटीमेंट एनोटेशन, टेक्स्ट वर्गीकरण, एंटिटी लिंकिंग, विषय-क्रिया-वस्तु (एसएओ) एनोटेशन और भाषाई एनोटेशन जैसी सेवाएं प्रदान करता है।
6. टेक्स्ट एनोटेशन एआई मॉडल में भावना विश्लेषण को कैसे बेहतर बनाता है?
टेक्स्ट एनोटेशन डेटा को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ जैसी भावनाओं के साथ टैग करता है, जिससे AI को बेहतर ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण के लिए राय और भावनाओं का पता लगाने की अनुमति मिलती है।
7. चैटबॉट विकास के लिए एंटिटी एनोटेशन महत्वपूर्ण क्यों है?
एंटिटी एनोटेशन नाम, दिनांक और स्थान जैसी महत्वपूर्ण जानकारी की पहचान करता है, जिससे चैटबॉट प्रासंगिक और व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएं देने में सक्षम होते हैं।
8. शैप पाठ एनोटेशन के लिए कौन से उपकरण और तकनीक का उपयोग करता है?
शैप उन्नत एनोटेशन टूल और तकनीकों जैसे सिमेंटिक विश्लेषण, ज्ञान लिंकिंग और भाषण के भागों की टैगिंग का उपयोग करता है, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम सुनिश्चित होते हैं।
9. शैप डेटा की गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित करता है और पाठ एनोटेशन में पूर्वाग्रह को कैसे समाप्त करता है?
शैप एआई प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त सटीक, निष्पक्ष डेटासेट प्रदान करने के लिए सख्त गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाओं, बहुस्तरीय समीक्षाओं और विशेषज्ञ एनोटेटर्स को नियुक्त करता है।
10. एनएलपी के लिए बड़े डेटासेट को एनोटेट करने की चुनौतियाँ क्या हैं?
चुनौतियों में डेटा की एकरूपता बनाए रखना, डोमेन-विशिष्ट डेटा को संभालना और बहुभाषी परियोजनाओं का प्रबंधन शामिल है। शैप इन चुनौतियों का समाधान मापनीयता, विशेषज्ञता और मज़बूत गुणवत्ता आश्वासन के साथ करते हैं।
11. पाठ एनोटेशन के लिए कुछ उद्योग-विशिष्ट उपयोग के मामले क्या हैं?
शैप चिकित्सा डेटा विश्लेषण, व्यक्तिगत अनुशंसाएं और अनुवाद प्रणालियों जैसे कार्यों के लिए एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करके स्वास्थ्य सेवा, ई-कॉमर्स, संवादात्मक एआई और प्रौद्योगिकी में अनुप्रयोगों का समर्थन करता है।
12. क्या Shaip जनरेटिव एआई और एलएलएम प्रशिक्षण के लिए टेक्स्ट एनोटेशन प्रदान कर सकता है?
जी हां। शैप चार एलएलएम-विशिष्ट एनोटेशन वर्कफ़्लो चलाता है: पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (एसएफटी) निर्देश-प्रतिक्रिया युग्म निर्माण, आरएलएचएफ वरीयता तुलना और तर्कसंगत लेबलिंग, आरएजी मूल्यांकन पुनर्प्राप्ति की विश्वसनीयता और उद्धरण की शुद्धता के लिए, और रेड टीमिंग प्रतिकूल संकेतों और हानिरहितता स्कोरिंग के लिए। आउटपुट JSONL या OpenAI चैट-फॉर्मेट में भेजे जाते हैं ताकि उन्हें सीधे Hugging Face, OpenAI फाइन-ट्यूनिंग या कस्टम ट्रेनिंग पाइपलाइन में शामिल किया जा सके।
