Makine öğrenimi ve veri ekipleri için yapay zeka tabanlı algılama

Makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri için yapay zeka algılayıcı

LLM eğitimini ve veri seçimini optimize edin. Ön eğitim veya ince ayar veri kümelerinizdeki sentetik metinleri %99,98 doğruluk oranı ve yüksek verimli API performansı ile filtreleyerek model çökmesini önleyin.

Google, Tesla ve Stanford'dan araştırmacılar tarafından geliştirilmiştir. ICLR ve Maryland Üniversitesi tarafından doğrulanmıştır.

filter_pipeline.py
from pangram import Pangram

# Filter synthetic data from corpus
client = Pangram(api_key="your-api-key")
clean_corpus = []

for doc in training_corpus:
  result = client.predict(doc.text)
  if result['fraction_ai'] < 0.3:
    clean_corpus.append(doc)

print(f"Corpus: {len(clean_corpus)} clean docs")

'ın güvenilirglobal markaları
TuvalGoogle SınıfQuoraTremauŞeffaflık ŞirketiHaber KoruyucuSohbetPDFÖne çıkanlarHaroUfukAlıntıGözetmenÜniversite ÖğretmenleriYazılarım DoğrulandıVibegradeWHEWikiEduTuvalGoogle SınıfQuoraTremauŞeffaflık ŞirketiHaber KoruyucuSohbetPDFÖne çıkanlarHaroUfukAlıntıGözetmenÜniversite ÖğretmenleriYazılarım DoğrulandıVibegradeWHEWikiEdu

Kullanım örnekleri


'daki modellerinizi hatalı verilerle eğitmeyin.

Sentetik metinler, kamuya açık veri kümelerini kirletiyor. Korpusun saflığını korumak için, en doğru AI algılama motorunu kullanarak eğitim süreçlerinizden AI tarafından üretilen içeriği filtreleyin.

Yapay Zeka ile Veri Analizi

Model Çökmesini Önle

AI tarafından üretilen içerik üzerinde tekrarlanan eğitim, model performansını ve çeşitliliği düşürür. Veri toplama süreçlerinizden AI tarafından yazılmış içeriği tespit edip filtreleyerek veri kümesinin saflığını koruyun.

RLHF Doğrulama

RLHF Girişlerini Doğrula

İnsan Geri Bildirimi (RLHF) verilerinizin gerçekten insan kaynaklı olduğundan emin olun. Crowd-worker'ların ince ayar görevleriniz için yanıtlar oluşturmak üzere ChatGPT'yi kullanıp kullanmadığını tespit edin.

Ayrıntılı Analiz

Ayrıntılı Yorumlanabilirlik

İkili bir etiketle yetinmeyin. Premium API'mız, token düzeyinde olasılıklar sunar; böylece tamamen sentetik "slop"ları eleyerek, insan tarafından düzenlenmiş segmentleri koruyabilirsiniz.

Teknik yaklaşım


adresinden güvenebileceğiniz bir model

Veri filtreleme konusunda güvenilirliğe ihtiyaç duyan mühendisler için tasarlanmıştır. Modelimiz, yanlış pozitif sonuçları, saldırılara karşı dayanıklılığı ve sürekli gelişen yapay zeka çıktılarını ele almaktadır.

Sert Negatif Madencilik

Yanlış pozitif sonuçları en aza indirmek ve değerli insan verilerinin silinmemesini sağlamak için, stil açısından resmi veya tekrarlayıcı nitelikteki insan yazıları olan "kesin negatifler" üzerinde eğitim yapıyoruz.

Karşıtlık Karşısında Dayanıklılık

Pangram, yeniden ifade edilmiş veya değiştirilmiş yapay zeka içeriklerini işler. Modellerimiz, gizlenmiş sentetik metinleri tespit etmek üzere "insanlaştırıcılar" ve düşmanca saldırılara karşı eğitilmiştir.

Geleceğe Hazırlık

GPT-5, Claude 3.5 ve Llama 3 dahil olmak üzere en yeni modellerden gelen metinleri algılar ve filtrelerinizin mevcut en iyi performans standartlarının (SOTA) bir adım önünde olmasını sağlar.

Entegrasyon


veri akışınız için tasarlandı

01

Python SDK

pangram-sdk'yi yükleyin ve sadece birkaç satır kodla algılama işlevini Airflow veya Databricks boru hatlarınıza entegre edin. Bağlantı havuzu ve hata yönetimi için optimize edilmiştir.

Belgeleri Görüntüle →

02

Yüksek İşlem Gücüne Sahip
API'si

Büyük veri kümelerini düşük gecikme süresiyle işleyin. Altyapımız toplu işlemeyi destekler ve verimliliği garanti eder; kurumsal veri toplama işlemleri için milyonlarca isteği işleyebilir.

API Anahtarını Al →

03

Güvenlik ve
'e Uyum

SOC 2 Tip 2 sertifikasına tam olarak sahibiz. Özel uç noktalar ve sıkı veri saklama politikaları sunuyoruz — hiçbir zaman sizin özel verilerinizle eğitim yapmıyoruz.

Daha fazla bilgi →

Sıkça Sorulan Sorular

AI Algılama SSS

Makine öğrenimi mühendisleri
ve veri bilimcileri için yapay zeka algılama konusunda sık sorulan sorular.

Modelimiz, milyonlarca çift insan ve yapay zeka belgesinden oluşan, çeşitlilik içeren ve bize ait bir veri seti üzerinde eğitilmiştir. Aktif öğrenme yöntemini kullanarak sınır durumlarını ele alıyor ve özellikle ana dili İngilizce olmayan yazarlara yönelik önyargıları azaltıyoruz.
API, bir tahmin puanı (0,0 ile 1,0 arası) ve bir kategorik etiket döndürür. Gelişmiş uç noktalar, belge genelinde "patlama" ve sözdizimi kalıplarını görselleştirmek için pencere düzeyinde analiz sağlar.
Hayır. Kurumsal müşterilerimize, gizliliği sağlamak amacıyla verilerin bellekte işlendiği ve puanlama işleminden hemen sonra silindiği sıfır saklama süresi garantisi sunuyoruz.
Evet. Sınıflandırıcımızı, yeni öncü modellerin (Gemini Ultra ve GPT-4 gibi) çıktıları üzerinden, bu modellerin piyasaya sürülmesinden sonraki birkaç gün içinde sürekli olarak yeniden eğitiyoruz.
Modellerimiz, sentetik metinleri gizlemeye çalışan saldırgan saldırılara ve "insanlaştırıcı"lara karşı özel olarak eğitilmiştir. Eğitim sırasında "sert negatif madenciliği" yöntemini kullanarak, üslup açısından resmi insan yazılarında yanlış pozitif sonuçları en aza indirgiyoruz.

Evet. Pangram-sdk'yi yükleyerek, sadece birkaç satır kodla Airflow veya Databricks boru hatlarına algılama özelliğini entegre edebilirsiniz. API'mız, yüksek verimli kurumsal veri toplama işlemleri için optimize edilmiştir ve düşük gecikme süresiyle milyonlarca isteği desteklemektedir.

İkili dedektörlerin aksine, Pangram token düzeyinde olasılıklar sunar. Bu ayrıntılı yorumlanabilirlik, eğitim veri kümelerinizden tamamen sentetik "slop"ları filtrelerken, insan tarafından düzenlenmiş bölümleri tespit etmenizi ve korumanızı sağlar.
Pangram'ı kullanmak, modelin bozulmasını önlemeye yardımcı olur. Veri toplama süreçlerinizden yapay zeka tarafından üretilen özyinelemeli içeriği filtreleyerek, veri kümesinin saflığını korursunuz ve modellerinizin hatalı verilerle eğitilmesi nedeniyle performans veya çeşitlilik açısından bozulmamasını sağlarsınız.

Eğitim verilerinizi bugün temizleyin

Model çökmesini önleyin, RLHF girdilerini doğrulayın ve veri kümelerinizdeki sentetik içeriği %99,98 doğrulukla filtreleyin.