Makine öğrenimi ve veri ekipleri için yapay zeka tabanlı algılama
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.
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")



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

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.

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.

İkili bir etiketle yetinmeyin. Premium API'mız, token düzeyinde olasılıklar sunar; böylece tamamen sentetik "slop"ları eleyerek, insan tarafından düzenlenmiş segmentleri koruyabilirsiniz.
Teknik yaklaşım
Veri filtreleme konusunda güvenilirliğe ihtiyaç duyan mühendisler için tasarlanmıştır. Modelimiz, yanlış pozitif sonuçları, saldırılara karşı dayanıklılığı ve sürekli gelişen yapay zeka çıktılarını ele almaktadır.
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.
Pangram, yeniden ifade edilmiş veya değiştirilmiş yapay zeka içeriklerini işler. Modellerimiz, gizlenmiş sentetik metinleri tespit etmek üzere "insanlaştırıcılar" ve düşmanca saldırılara karşı eğitilmiştir.
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
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
Makine öğrenimi mühendisleri
ve veri bilimcileri için yapay zeka algılama konusunda sık sorulan sorular.
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.
Daha fazlasını keşfedin
Geliştiriciler ve mühendislik ekipleri için yapay zeka kod algılama. Python, Java, C++ ve diğer dillerde ChatGPT, Copilot ve Claude tarafından üretilen yapay zeka kodlarını tespit edin.
Daha fazla bilgi edinin →Güven ve güvenlik ekipleri için yapay zeka destekli içerik denetimi. API aracılığıyla yapay zeka tarafından oluşturulan yorumları, sahte yorumları ve sentetik içeriği geniş ölçekte tespit edin.
Daha fazla bilgi edinin →Üniversiteler ve yükseköğretim kurumları için yapay zeka tabanlı tespit. Öğrenci ödevlerini doğrulayın, araştırma makalelerini inceleyin ve kurumun itibarını koruyun.
Daha fazla bilgi edinin →Model çökmesini önleyin, RLHF girdilerini doğrulayın ve veri kümelerinizdeki sentetik içeriği %99,98 doğrulukla filtreleyin.
