कारोलिन हार्वे, एलएक्सटी के मुख्य परिचालन अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

कारोलिन हार्वे के पास खोज प्रासंगिकता और एमएल डेटा के लिए रैंकिंग और एनोटेशन में वैश्विक संचालन का नेतृत्व और विकास करने का व्यापक अनुभव है। कारोलिन वर्तमान में एलएक्सटी के मुख्य परिचालन अधिकारी (सीओओ) हैं, जहां वह कंपनी के वैश्विक संचालन प्रभाग का नेतृत्व करती हैं, जिससे सभी एआई डेटा कार्यक्रमों और परियोजनाओं की निरंतर वितरण सुनिश्चित होती है। वह उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पर ध्यान केंद्रित करती है, दीर्घकालिक कार्यक्रमों में कुशलता बनाती है और बड़ी संख्या में वैश्विक स्थानों में विस्तार करती है।

एलएक्सटी के सीओओ के रूप में, कारोलिन अपने व्यापक अनुभव को एक उत्कृष्ट संगठन विकसित करने के लिए प्रदान करती हैं।

क्या आप एलएक्सटी क्या करता है और सीओओ के रूप में आपकी भूमिका का संक्षेप में वर्णन कर सकते हैं?

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के अस्तित्व के लिए डेटा पर निर्भर करता है, और एलएक्सटी एआई नवाचारों को शक्ति प्रदान करने वाले सटीक, नैतिक रूप से सourced डेटा के एक उभरते हुए नेता है। मुख्य परिचालन अधिकारी के रूप में, मेरी भूमिका है वैश्विक संचालन का नेतृत्व करना, विस्तार करना और रणनीतियों, संरचना और प्रक्रियाओं के माध्यम से हमारे ग्राहकों को उच्च-गुणवत्ता वाले एआई डेटा प्रदान करना। मैं सुनिश्चित करता हूं कि हम समय पर विभिन्न उपयोग के मामलों में डिलीवर करते हैं, जिनमें जनरेटिव एआई, खोज प्रासंगिकता और स्व-ड्राइविंग कारें शामिल हैं।

एलएक्सटी का मिशन 2010 में इसकी स्थापना के बाद से कैसे विकसित हुआ है?

हमारा मिशन हर भाषा, संस्कृति और मोडलिटी में डेटा जनरेशन और संवर्धन के माध्यम से भविष्य की प्रौद्योगिकियों को शक्ति प्रदान करना है। हमारा लक्ष्य सभी आकारों की कंपनियों को एआई के अविश्वसनीय लाभों का लाभ उठाने में मदद करना है जो उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा से अपने मॉडल को शक्ति प्रदान करते हैं। कंपनी के मिशन के विकसित होने के साथ, हमारी सेवाओं का दायरा विस्तारित हुआ है, जिसमें भाषा प्रतिलेखन और भाषण संग्रह से लेकर व्यापक समाधानों की एक श्रृंखला शामिल है, जिनमें पाठ, छवि और वीडियो के लिए डेटा संग्रह और एनोटेशन, जनरेटिव एआई सेवाएं और अधिक शामिल हैं। हमने अपने ग्राहकों की बढ़ती जरूरतों को पूरा करने के लिए सुरक्षित डेटा सेवाओं के लिए हमारे आईएसओ 27001-प्रमाणित सुविधाओं के वैश्विक फुटप्रिंट का विस्तार किया है।

एआई प्रशिक्षण डेटा क्षेत्र में इसकी वृद्धि के प्रमुख चालक क्या रहे हैं?

सभी आकारों के संगठनों द्वारा एआई में निरंतर निवेश ने हमारी वृद्धि को बढ़ावा दिया है। कंपनियों को अब यह पता है कि एआई उनके लिए प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए एक आवश्यक शर्त है, और डेटा एआई को शक्ति प्रदान करता है। लेकिन सभी डेटा समान नहीं हैं, और एआई में सफल होने वाली कंपनियां जानती हैं कि उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा का महत्व।

अब जनरेटिव एआई के साथ, यह रुझान एलएक्सटी के लिए और भी अधिक विकास के अवसर खोलता है। मानव यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि ये समाधान सटीक, नैतिक और जिम्मेदार हैं। हम जनरेटिव एआई सेवाओं की एक श्रृंखला प्रदान करते हैं, जिनमें बड़े भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करना, प्रॉम्प्ट निर्माण और अधिक शामिल हैं। हमारे ग्राहकों को पता है कि अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ विश्वास बनाने के लिए, उनके जनरेटिव एआई उत्पादों का आउटपुट तथ्यात्मक, विविध दर्शकों का प्रतिनिधित्व करता है और विषाक्त भाषा से मुक्त होना चाहिए। हम उन्हें अपने मानव-इन-द-लूप सेवाओं के साथ इन लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई का एलएक्सटी और इसके ग्राहकों पर क्या प्रभाव पड़ा है?

एलएक्सटी ने जनरेटिव एआई के कारण अपने एआई प्रशिक्षण डेटा की मांग में वृद्धि देखी है, जिसमें कोर भाषा-उन्मुख डेटा और विश्लेषण, रचनात्मकता और महत्वपूर्ण सोच से संबंधित नए पहलू शामिल हैं। हम डोमेन ज्ञान और परियोजना कार्यकर्ताओं के लिए विशेषज्ञ प्रोफाइल की मांग में वृद्धि भी देख रहे हैं।

ग्राहक अनुरोध अब माइक्रो-टास्किंग मशीन लर्निंग इनपुट से परे जा रहे हैं और एलएलएम और चैटजीपीटी, जेमिनी और कई ऑफशूट्स जैसे ऐप्स द्वारा आवश्यक अधिक जटिल डेटा सेट की ओर बढ़ रहे हैं। हम वर्तमान में कई नवाचार परियोजनाओं में शामिल हैं जहां हम जनरेटिव एआई को भ्रमित करने के लिए निर्देशित करते हैं और फिर सही उत्तर बनाते हैं।

भविष्य में, यह कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) में और विकसित हो सकता है, जहां डेटा सेट अधिक जटिल और परिष्कृत कार्यों के अनुरूप होंगे।

आपके पास खोज और व्यक्तिगतीकरण में इन अल्गोरिदम में सुधार करने में मदद करने के लिए वर्षों का अनुभव है। प्रमुख कंपनियां अपने उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव प्रदान करने के लिए अपनी खोज प्रासंगिकता में सुधार करने के लिए क्या तरीके अपना रही हैं?

एक ऐसे विश्व में जहां समय कीमती है और जानकारी हर जगह है, खोज प्रासंगिकता में सुधार वफादारी, रूपांतरण दर में वृद्धि कर सकता है और उपयोगकर्ताओं को अधिक उत्पादक बना सकता है।

खोज प्रासंगिकता हमारे ग्राहकों के डेटा को साफ करने और व्यवस्थित करने से शुरू होती है, जो कुछ भी गलत सकारात्मक परिणाम पैदा कर सकता है उसे जड़ से उखाड़ फेंकने और खोज और सिफारिश इंजनों के लिए अधिक सटीक परिणाम उत्पन्न करने के लिए अतिरिक्त डेटा फील्ड बनाने से। मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की मदद से, ग्राहक अपने खोज इंजन को अधिक सटीक परिणाम प्रदान करने के लिए उपयोगकर्ता के इरादे और प्राथमिकताओं को समझने में सक्षम बना सकते हैं।

इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, जिसमें विशेष रूप से प्रशिक्षण अल्गोरिदम को सिखाने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है कि कैसे प्रासंगिक इकाइयों को पहचानें, रैंक करें और वापस करें और कैसे टाइपो، व्याकरण संबंधी त्रुटियों और अन्य डेटा विसंगतियों को संभालें। हम एक मानव-इन-द-लूप (हिटएल) प्रबलीकरण दृष्टिकोण की भी सिफारिश करते हैं ताकि सटीक डेटा, कम बायस और अंतिम उपयोगकर्ता के लिए बेहतर खोज अनुभव सुनिश्चित किया जा सके।

एलएक्सटी की डेटा एनोटेशन के दृष्टिकोण के बारे में आप विस्तार से बता सकते हैं और एआई प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और सटीकता कैसे सुनिश्चित करता है?

एक परिचालन टीम के रूप में, हमें पहले यह समझने की जरूरत है कि ग्राहक हमारे द्वारा प्रदान किए गए डेटा का उपयोग अपने उत्पादों और सेवाओं के विकास में कैसे करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह उनकी जरूरतों को पूरा करेगा। इसके लिए, हमें परियोजना प्रबंधन और एनोटेशन में विशेषज्ञता वाले लोगों को ढूंढना होगा जिनके पास आवश्यक डेटा का अनुभव हो।

इसके बाद, यह मुख्य रूप से तैयारी और प्रत्येक परियोजना की शुरुआत में सही संसाधनों को खोजने के बारे में है। इसमें ग्राहकों के साथ सफलता के कारकों पर स्कोपिंग चरण के दौरान संरेखित करना और परियोजना एनोटेटरों के लिए गहरी योग्यता और सत्यापन प्रक्रियाओं को शामिल करना शामिल है, जिसमें शैक्षिक पृष्ठभूमि, विशेष रुचियों, जनसांख्यिकी और अनुभव जैसे महत्वपूर्ण विवरण शामिल हैं। हम प्रत्येक परियोजना के लिए विस्तृत सीखने और संदर्भ सामग्री विकसित करते हैं जो एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करती है। हम पूरे परियोजना जीवन चक्र में परिपक्व गुणवत्ता और प्रक्रिया प्रबंधन पर्यवेक्षण लागू करते हैं। हमारे द्वारा उपयोग किया जाने वाला दृष्टिकोण उद्योग के सर्वोत्तम अभ्यासों के साथ संरेखित करता है और सुनिश्चित करता है कि परिणाम ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा करते हैं।

और सभी इन विधियों हमारे गारंटीकृत डेटा गुणवत्ता वादे की सेवा में हैं।

एलएक्सटी असंरचित डेटा को एनोटेट करने की चुनौती का सामना कैसे करता है, जो सभी डेटा का 80% से अधिक है?

एलएक्सटी ने एक आंतरिक एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जो एनोटेशन प्रक्रिया के कई हिस्सों को स्वचालित करता है और कार्यकर्ताओं के लिए एक संरचित और सुसंगत उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करता है। पूर्व-प्रसंस्करण चरण में, हम डेटा की तैयारी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें इनपुट फ़ाइलों को प्रारूपित करना और दोहराव को हटाना शामिल है, और पोस्ट-प्रोसेसिंग में, हम डेटा को पैकेजिंग, संग्रह और ग्राहक को वितरण के लिए प्रारूपित करने को संबोधित करते हैं।

परियोजना शुरू होने से पहले, हम दिशानिर्देश बनाते हैं जिन्हें ग्राहक के साथ समीक्षा की जाती है और परियोजना जीवन चक्र के दौरान परिवर्तनों के अनुसार समीक्षा की जाती है। हम डेटा लेबलिंग प्रक्रिया को कई कार्यों में तोड़ सकते हैं ताकि प्रत्येक परियोजना के प्रत्येक तत्व पर ठीक से ध्यान केंद्रित किया जा सके। इसके अलावा, हम त्रुटियों को समाप्त करने के लिए गुणवत्ता नियंत्रण विधियों को लागू करते हैं।

अंत में, हमारी परिचालन उत्कृष्टता टीम हमारे विश्वभर के परियोजनाओं के लिए उच्च दक्षता और मापनीयता सुनिश्चित करने के लिए उन्नत प्रक्रिया प्रबंधन के लिए जिम्मेदार है।

वैश्विक स्तर पर डेटा संग्रह करने में एलएक्सटी का सामना करने वाली कुछ सबसे बड़ी चुनौतियां क्या हैं, और आप उन्हें कैसे पार करते हैं?

भागीदारों और परिणामी डेटा संग्रह में विविधता और पूर्वाग्रह अक्सर एलएक्सटी और किसी भी एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदाता के लिए कुछ सबसे बड़ी चुनौतियां हैं। अन्य चुनौतियों में डोमेन विशेषज्ञता की मांग और एलएलएम और जनरेटिव एआई डेटा में स्थानांतरण के साथ तेजी से बदलते परिदृश्य शामिल हैं।

हम इन चुनौतियों का सामना करने के लिए एक अत्यधिक सक्रिय दृष्टिकोण के माध्यम से करते हैं जिसमें हम उम्मीदवार पूल की समीक्षा करते हैं, जिसमें विशेषज्ञता, अनुभव, पिछली भूमिकाएं, रुचियां और जनसांख्यिकी जैसे विवरण शामिल हैं। एक बार जब हम सही उम्मीदवारों को ढूंढ लेते हैं, तो हम नियमित रूप से कार्यकर्ताओं को शामिल करने का ध्यान रखते हैं ताकि हम एक अधिक अनुभवी, वफादार और संतुष्ट कार्यबल बना सकें।

एआई मूल्यांकन के संदर्भ में, एलएक्सटी एआई प्रणालियों में पूर्वाग्रह को कम करने और नैतिक आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए कैसे काम करता है जिनमें यह मदद करता है?

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, विविधता सुनिश्चित करना कई एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदाताओं के लिए एक चुनौती है और यह पूर्वाग्रह को कम करने और नैतिक आउटपुट सुनिश्चित करने में एक लंबा रास्ता तय करेगा।

मैं फिर से हमारे जुड़ाव के सर्वोत्तम अभ्यासों का उल्लेख करूंगा, जिसमें विविध और प्रतिनिधि एनोटेटरों को खोजना और दिशानिर्देशों और गुणवत्ता नियंत्रण उपायों के साथ彻ता से काम करना शामिल है। हमारे पास एक प्रभाव स्रोत रणनीति है जो हमें नए और विविध समूहों के एनोटेटरों को काम पर रखने की अनुमति देती है, जैसे कि लंबी पूंछ वाली भाषा क्षेत्रों में।

हम उद्योग के सर्वोत्तम अभ्यासों के माध्यम से नैतिक आउटपुट को लक्षित करते हैं, ग्राहकों के साथ अपेक्षाओं पर संरेखित करते हैं और हमारे परियोजना प्रबंधकों और एनोटेटरों के लिए उच्च मानकों को बढ़ावा देते हैं। संचार भी महत्वपूर्ण है साथ ही अनुपालन लेखा परीक्षा, पूर्वाग्रह विश्लेषण और डेटा विनियमन और गोपनीयता आवश्यकताओं के प्रति प्रतिबद्धता है।

एलएक्सटी के लिए दीर्घकालिक दृष्टि क्या है और आप अगले पांच वर्षों में कंपनी के विकसित होने को कैसे देखते हैं?

हमारी दृष्टि यह सुनिश्चित करना है कि एआई और भविष्य की प्रौद्योगिकियों को शक्ति प्रदान करने वाले सटीक, नैतिक रूप से सourced डेटा प्रदान किया जाए जो दुनिया भर में लोगों के अनुभव को बेहतर बनाएगा।

जबकि स्वचालन और प्रौद्योगिकी एआई में महत्वपूर्ण हैं, एक महत्वपूर्ण मानव घटक भी है जो प्रौद्योगिकी को पूरक बनाता है। जब हम सरल स्वचालित कार्यों से लेकर बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जनरेटिव एआई से लेकर सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (जीएआई) तक बढ़ रहे हैं, तो यह महत्वपूर्ण होगा कि एआई उत्पाद दोनों को विश्वासपूर्वक प्रतिबिंबित करते हैं: डेटा उत्पन्न करने वाले लोग और हमारे वैश्विक समुदाय।

एलएक्सटी में, हम यह सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं कि एआई का उपयोग एक सकारात्मक और परिवर्तनकारी तरीके से किया जाए जो इन मूल्यों को प्रतिबिंबित करता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एलएक्सटी पर जाना चाहिए।