测试和评估，提高大型语言模型 (LLM) 的安全性
我们提供对大型语言模型 (LLM) 的持续评估和测试，以识别风险、确保操作安全并对 AI 应用程序进行认证。通过将我们在数据标签方面的专业知识与先进的测试方法和质量控制措施相结合，我们使客户能够在其 AI 模型中实现更高水平的安全性和性能。
连续 评估和监测
持续评估和监测
我们的方法包括持续评估，监测 LLM 的性能和行为，以长期保持人工智能模型的完整性和实用性。
红色团队合作降低风险
Sapien采用混合红色分组方法，将自动攻击模拟与专业的人类见解相结合，以检测潜在的严重漏洞和不良行为。
人工智能系统认证
我们正准备根据最新标准推出认证，以证明人工智能应用的安全性和能力。这项服务将为我们的客户提供对其人工智能解决方案的可靠性和安全性的可靠保证。
LLM 风险 我们解决
幻觉
防止 AI 生成虚假或不存在的信息
错误信息
解决不正确或误导性信息的传播问题
不合格建议
降低就可能造成伤害的关键话题提供建议的风险
偏见
消除使陈规定型观念长期存在并对特定群体造成伤害的偏见
隐私问题
防止披露个人信息
网络威胁
保护 AI 系统免受网络攻击的利用
红队合作方面的专业知识和 LLM 评估
我们的团队由安全、技术领域、国防和创意领域的高技能专业人员组成，他们都具备进行复杂评估的能力。凭借来自多个不同领域的专业知识，Sapien的红色团队成员有资格审查和提高您的AI模型的安全性。
借助专家加强 AI 人工反馈
在Sapien，我们相信人类洞察力对于微调人工智能模型非常宝贵。我们的数据标签服务旨在提供反映现实世界复杂性和细微差别的高质量训练数据，使 AI 应用程序能够以高准确性和适应性运行。
