AI 聊天反馈功能：通过持续改进增强对话式 AI

去年，我们在MatrixGo数据标注平台上推出了AI 聊天反馈工具。该工具使众包能够与 LLM 互动、收集评估、记录偏好并收集提示-响应对，从而让客户能够测试并确保模型的准确性和可靠性。该工具已获得广泛关注，并用于各种 AI 训练数据用例中的复杂任务。

全面更新

我们最近为 AI 聊天反馈工具添加了几个新功能：

• 图形编辑器：我们的 AI 聊天反馈工具可以从图形编辑器中激活，以简化您的工作设置。
• 最小/最大轮次：作业设计者可以通过定义最小和最大轮次数来设置预期的对话长度。
• 实时多聊天机器人支持：使用 AI 聊天反馈生成实时完成并同时收集不同模型的人工反馈。
• 富文本编辑器：我们的 AI 聊天反馈工具支持富文本渲染和富文本编辑。它支持将数学/科学方程式和表达式的代码格式化为 LaTeX。
• 自定义响应编辑：在 AI 聊天反馈中启用时，此设置允许贡献者改进模型响应或在模型响应不理想的情况下提供对提示的响应。
• 实时前言：在 AI 聊天反馈中设置实时前言后，参与者可以在与模型进行实际对话之前创建前言或背景。此背景与每轮对话中的所有其他对话历史记录一起输入到模型中。
• 为了更加方便，我们将 AI 聊天反馈工具集成到我们的 LLM 和 RAG 模板（使我的模型安全）中，以帮助您确保强大的 AI 性能。

强大的 LLM 优化

除了我们新的增强功能外，AI Chat Feedback 还提供了一套全面的功能，旨在增强 LLM 输出的交互和反馈。这些功能包括用于创建作业的代码和图形编辑器，允许用户配置模型、管理输入数据并通过各种参数定制聊天反馈流程。

用户可以定义富文本响应、智能验证器以拒绝无效输入，以及自定义响应选项以实现最佳交互。该平台支持用于上下文设置的实时前导和种子数据、最小和最大转弯控制以及基于本体的详细反馈。

模型响应选择、增强反馈以及查看和编辑先前交互的能力等高级功能可确保稳健且动态的 AI 模型评估，使MatrixGo成为改进和提高 LLM 性能的重要工具。

人类反馈的重要性

人工反馈对于改进 LLM 模型至关重要。澳鹏的技术可以由您自己的专家团队或我们全球超过 100 万名 AI 训练专家提供支持。众包团队会评估数据集的准确性和偏差。AI 聊天反馈工具将大模型输出与这些团队联系起来，让模型能够从多样化、自然的聊天数据中学习。

标注员可以与模型实时聊天、评分、标记并提供评估背景，确保及时获得相关反馈。此过程可识别问题并优化数据质量，确保模型在实际场景中具有可靠的性能。