在人工智能（AI）的发展历程中，早期的 AI 模型通常基于大量数据集进行训练，模型中的缺陷往往可以被标注员轻松识别。

然而近年，AI 领域经历了重大变革。模型需要处理更复杂、更多样化的场景，如推理和总结等，这就需要更高维度的认知参与，在原始数据之上做出精细的理解和调整——这便是领域专家（Subject Matter Experts）的用武之地。

垂类大模型不可或缺的支持

大模型幻觉，指模型可能生成看似连贯但实际上包含误导性信息的回应。对于某些专业领域的大模型，普通用户基本很难区分其中的逻辑错误。这时，领域专家的专业知识就变得至关重要。

领域专家是优化 AI 输出、增强模型功能性和减少模型偏见的关键，在充分发挥生成式 AI 潜力、优化复杂应用程序性能以及确保模型能够在现实环境中负责任地实施等方面发挥着核心作用。

专业领域大模型面临的挑战

领域专家深入的行业知识和对于漏洞的敏锐洞察，对确保 AI 模型的准确性、语境相关性以及符合 AI 伦理道德方面至关重要。大模型对于数据集的需求通常在百万条以上。专业领域的大模型对行业专家的需求非常强烈，在项目中需要多位专家同时参与的情况也越来越多。

澳鹏 Appen 通过与多位客户探讨发现：如今在大型企业中，领域专家通常只在特定范围内，使用各自的工具和流程来工作，很难产生高效的多部门沟通，从而导致项目协作、人员邀请和知识共享方面仍面临诸多挑战。

管理数据工作、创建 Prompts、评估 Responses、进行 A/B 测试，以及在各种 LLM 模型之间进行基准测试等任务，均需要高水平的协调度及一致性。针对此问题，澳鹏 Appen 平台在资源招募、平台共享、多任务反馈等方面做出多项调整升级，以供企业在全球范围内高效利用领域专家的专业知识和独到见解。

数据平台: 人类知识与 AI 之间的桥梁

澳鹏 Appen 数据平台作为一个中心枢纽，可以简化并标准化 AI 部署的整个生命周期，帮助释放领域专家在生成式 AI 方面的全部潜力。从快速的数据准备到响应评估和模型基准测试，我们还为领域专家提供有效应用专业知识所需的工具。澳鹏 Appen 的集中式环境促使领域专家、模型开发等人员之间能够有效协作。

在资源匹配方面，我们利用先进的算法深度挖掘领域专家履历的精髓，结合丰富的历史数据，为每一个项目需求精准画像，迅速在庞大的资源库中扫描、预测并排序，实现领域专家与项目需求之间的无缝对接，在全球范围内快速做到资源的精准匹配。

协作开发和持续改进：协作工具使领域专家和 AI 开发人员无缝分享见解。

数据解决方案：通过跨数据类型（文本、图像、语音、视频等）集成数据处理全流程。

稳健的治理：提供全面的数据治理机制，致力于维持最高的数据完整性和安全性标准。

AI 基础设施：可扩展的架构满足不断发展的技术和业务需求，并与现有系统无缝集成。

全球专家：精准匹配来自全球 170+个国家和地区领域专家的专业知识。

澳鹏垂类大模型服务案例

某头部社交媒体：

澳鹏与客户在大模型 LLM 文本生成和多模态数据处理等领域开展了深入合作。澳鹏帮助客户识别 prompt 中的潜在风险，优化用户意图识别，并提升 response 的输出质量，从而推动客户大模型平台在内容安全性和用户体验上的持续改进。

某 AI 科技厂商：

澳鹏为某 AI 科技厂商提供图像文本描述数据服务工作，提供高质量图文对超过 50 亿对，为客户的图文大模型提供了丰富的数据养料。澳鹏同时也在为数个科技垂类大模型项目提供高质量数据服务，数据类型跨文本、图像、视频、音频等多种不同模态。

某医疗保健企业：

某医疗保健企业利用澳鹏的 AI 数据平台开发 AI 虚拟助手来帮助患者。来自医疗保健行业的领域专家与 AI 开发人员合作，提供医疗领域的专业知识并验证响应。澳鹏 Appen 平台支持医疗领域相关的各项专业标注和医疗数据集构建。

随着生成式 AI 继续重塑行业，领域专家在应对现实世界部署的复杂性方面发挥着关键作用。澳鹏 Appen 专业的 AI 数据平台通过有效弥合人类专业知识和 AI 能力之间的差距，快速匹配领域专业资源，达到各环节有效协作，帮助客户持续释放生成式 AI 的潜力。