Appen

Appen stellt Datensätze nach Ihrer Vorgabe zusammen, egal ob Sie ein bestimmtes demografisches Profil, eine kontrollierte Aufnahmeumgebung oder eine Domäne brauchen, die nur wenige Fachleute verstehen. Das Team entwirft das Erhebungsprotokoll, wirbt Mitwirkende an und kümmert sich im Prozess um Einwilligung und Lizenzierung. Diese Option wählen Sie, wenn kein Katalog-Datensatz zu Ihrem Anwendungsfall passt.

Der Katalog enthält Hunderte bereits erhobene und lizenzierte Datensätze in Kategorien wie Sprache, Code und Aufgaben für Reinforcement Learning. Jeder kommt mit einem Datenblatt, das Quelle, Annotationsmethode und bekannte Grenzen festhält, sodass Rechts- und Compliance-Teams die Herkunft prüfen können. Sie lizenzieren ein Set und nutzen es in Tagen, ohne eine neue Erhebung zu beauftragen.

Appen übernimmt die menschliche Feedbackarbeit, die dem Modell beibringt, welche Antworten besser sind. Dazu gehören das Training von Reward-Modellen, überwachte Demonstrationen und die Reasoning-Spuren, die verbessern, wie ein Modell sich erklärt. Teams nutzen das, um Ton, Sicherheit und Genauigkeit abzustimmen, bevor ein Modell öffentlich wird. Es ist eine der arbeitsreichsten Sparten des Unternehmens.

Für Systeme, die hören und sprechen, erhebt Appen mehrsprachige Sprachkorpora und betreibt Text-to-Speech-Annotation und die Bewertung von Voice-Agenten. Auf der visuellen Seite übernimmt es die Kennzeichnung von Bildern und Videos, und seine Teams markieren auch Aktionserkennung und Punktwolken für Robotik und autonomes Fahren. Die Abdeckung reicht über 500 Sprachräume, was zählt, wenn ein Produkt außerhalb des Englischen funktionieren muss.

Über die Datenerhebung hinaus führt Appen unabhängige Bewertungen durch, darunter Halluzinations-Benchmarks, Bias-Erkennung und regulatorische Audits. Das Ziel ist, Teams externen Beleg dafür zu geben, ob ein Modell vertrauenswürdig ist, nicht nur ihre eigenen Testergebnisse. Das passt zu Unternehmen, die Compliance-Prüfungen bestehen oder einen Start vorbereiten, den Aufsichtsbehörden genau ansehen werden.

Appen bietet Forschungsunterstützung wie Context Engineering, die Erzeugung synthetischer Daten und maßgeschneiderte Benchmarks mit LLM-as-a-judge-Aufbauten. Den Service gibt es für Teams, die ein funktionierendes Modell haben, aber zusätzliche Hände brauchen, um ein Projekt voranzubringen. Er stützt sich auf dasselbe Mitwirkendennetz wie die Datenerhebung, sodass die Ergebnisse als strukturierte, prüfbare Ausgabe zurückkommen.