Cognizant presenteert AI Training Data Services om de ontwikkeling van AI-modellen op bedrijfsschaal te versnellen

De vraag naar heldere, relevante trainingsdata groeit snel nu bedrijven in hoog tempo AI-gedreven toepassingen ontwikkelen, en generatieve AI en AI-agents willen implementeren. Het gebrek aan grootschalige, nauwkeurig geannoteerde datasets vormt vaak een knelpunt, voornamelijk bij het trainen van grote taalmodellen (LLM’s) en computer vision-systemen. Multimodale data zoals tekst, afbeeldingen en audio is vooral waardevol omdat het AI-modellen in staat stelt om complexe scenario’s te begrijpen waarbij context uit verschillende bronnen nodig is.

Cognizant’s AI Training Data Services helpt organisaties AI-modellen sneller op schaal te bouwen, verfijnen en uitrollen, volledig afgestemd op intern beleid en toezicht. De dienst combineert data-engineering en AI-training met sectorspecifieke kennis, en zet multimodale data om in waardevolle input voor machine learning- en generatieve AI-modellen. Het aanbod omvat data-annotatie, modelaanpassing- en verbetering, en databeheer – met als resultaat kortere time-to-market, hogere nauwkeurigheid en lagere kosten.

“Bij Cognizant zetten we ons in om onze klanten te helpen hun AI-innovatie op schaal te versnellen”, zegt Ravi Kumar S., CEO van Cognizant. “Met AI Training Data Services geven we invulling aan die belofte en bieden we bedrijven de hoogwaardige, multimodale data die nodig is om geavanceerde AI-oplossingen te bouwen. Met deze gespecialiseerde capaciteit, die we samen met digitale innovators hebben opgebouwd, zetten we een belangrijke stap in het ondersteunen van de AI-transformatie van onze G2000-klanten in uiteenlopende sectoren.”

Cognizant’s AI Training Data Services biedt onder andere:

• Uitgebreide data-annotatie en -curatie voor multimodale data

Multimodale data-annotatie waarmee experts verschillende datavormen zoals tekst, afbeeldingen, audio en video kunnen annoteren en cureren. Dit zorgt voor hoge nauwkeurigheid bij AI-training, van contentbegrip tot conversational AI.

• Data voor AI-modelaanpassing en -verbetering

Gecontroleerde fine-tuning data: zorgvuldig samengestelde datasets voor het verfijnen van grote LLM’s en foundation models.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) data: menselijke feedback voor RLHF, om klanten te helpen het gedrag van AI-modellen af te stemmen op menselijke voorkeuren en waarden, onder hun eigen toezicht.

Red Teaming data voor robuustheid: geselecteerde datasets ter ondersteuning van Red Teaming-oefeningen om mogelijke zwakke plekken te identificeren.

• AI-evaluatie en -beheer op bedrijfsniveau

Agentic Solutions & Context Engineering data: gespecialiseerde dataservices voor het bouwen, verfijnen en evalueren van agentic AI-oplossingen binnen voor afgestelde parameters.

LLM-model evaluatiedata en rapportage: robuuste data voor het evalueren van de prestaties van LLM’s aan de hand van diverse meetcriteria.

AI-implementatie op bedrijfsniveau: implementatie van AI-modellen binnen de Virtual Private Cloud (VPC) van de klant, gericht op beveiliging, privacy en controle op bedrijfsniveau.

“Organisaties willen AI graag in de praktijk brengen, maar veel bedrijven worden tegengehouden door ‘data debt’: een hardnekkige last die wordt veroorzaakt door gefragmenteerde, slechte of moeilijk toegankelijke data, wat de ontwikkeling van effectieve AI-modellen belemmert”, zegt Saurabh Gupta, President Research & Advisory Services bij HFS Research.

Gupta vervolgt: “Cognizant pakt deze uitdaging direct aan door zijn volledige scala aan capaciteiten, zakelijke dienstverlening, IT-expertise, technische excellentie en ecosysteempartnerschappen, te bundelen in een gestroomlijnde oplossing met sectorspecifieke context. De AI Training Data Services combineren diepgaande domeinkennis met geavanceerde data-engineering en trainingsmogelijkheden, en vormen zo een goed voorbeeld van de ‘Services-as-Software’-aanpak om bedrijven te helpen het gat in datavoorbereiding te dichten en concurrerend te blijven in een AI-gedreven wereld.”