何が起きていて、どう機能しているか

すべてのAIモデルは、人々が作成、確認、または修正した例で訓練されています。その作業は、収集（まだオンラインに存在しない写真、音声、または文書を取得すること）、アノテーション（モデルが学習できるようにデータに何が含まれているかをラベル付けすること）、評価（モデルの出力を読み、書かれた基準と比較すること）に分かれます。Jwumaはこれらすべてに対して報酬を支払います。技術的な背景は必要ありません。注意と、通常は入手が難しい言語や場所が必要です。

コードスイッチングとは、話者が1つの文の中で言語を切り替えることです。ガーナ、ケニア、フィリピン、インド、そして世界の多くで非常に一般的であり、多くの音声モデルがうまく処理できません。それをタグ付けすることは、各言語がどこで始まりどこで終わるかを正確にマークすることを意味します。正確に行うには、両方の言語に本当に堪能な人だけが可能であり、それが価値がある理由であり、通常の文字起こしよりも高く評価される理由です。

ルーブリックは、あなたの作業が評価される基準です。事前に定義された具体的な基準。Jwumaでは、ルーブリックはオンボーディングで教えられ、バッチが始まると凍結され、拒否の際の参照として使用されます。その凍結は重要です：それは、基準がプロジェクトの途中で変わることがなく、先週は許容されていたことで拒否されることがないことを意味します。

受け入れ率（受け入れ ÷ 受け入れ + 拒否）、信頼性（完了 ÷ 予約）および平均処理時間。Corpshoreはその上に3層のQAカスケードを実行します。レビュアー自身も覆される率で測定されるため、一貫して間違っているレビュアーは私たちに見えるようになり、修正されることができます。測定は両方向で行われます。

EXIFは、写真にカメラが書き込むメタデータです。撮影された日時、使用されたデバイス、そしてしばしば場所を示します。トレーニングデータにおいて、そのメタデータは出所を示します。これにより、クライアントはデータセットがウェブからスクレイピングされたものではなく、本物のフィールドキャプチャであることを証明します。JwumaはEXIFを最初から最後まで保持するため、キャプチャタスクではギャラリーからのアップロードではなくアプリ内で撮影するよう求められます。

2つの理由があります。クライアントは時々、規制上の理由から特定の管轄区域でのみデータを処理することを要求します。また、制裁遵守のためにプラットフォーム全体でブロックされている少数の地域があります。いずれにせよ、あなたが資格のないリストを見ることはないので、制限はあなたに何も費やしませんが、いずれにしても取れなかったリストだけです。