随着ChatGPT、文心一言、通义千问等大语言模型的快速发展，高质量训练数据成为制约模型性能提升的核心瓶颈。晴天科技提供覆盖大模型训练全生命周期的专业数据服务，包括监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）等关键环节，助力国内AI企业打造世界级大模型产品。
针对大模型的指令跟随能力进行专项训练数据构建。涵盖多轮对话、代码生成、数学推理、文本创作等多种任务类型，确保模型具备强大的通用能力。
通过人类偏好反馈训练奖励模型，引导大模型生成更符合人类期望的内容。拥有专业的标注团队和严格的质量控制流程，确保偏好数据的高质量和一致性。
相比RLHF更高效的对齐方法，直接从偏好数据中学习最优策略。提供高质量的chosen/rejected数据对，支持模型快速对齐。
针对大模型的安全性进行专项测试与数据构建，识别和修复模型潜在的安全风险，确保模型输出符合安全规范。
覆盖200+语种，拥有全球50000+专业标注人员，支持多语言大模型训练需求
汇聚医疗、法律、金融、科技等领域专家，提供专业领域高质量标注数据
通过ISO27001信息安全管理体系认证，采用多重加密和脱敏技术保护数据安全
自研QT-Label平台支持万人协同作业，日均处理数据量达百万级
超过500万条高质量SFT训练数据，覆盖中英双语，涵盖对话、代码、数学等多个任务类型。项目周期3个月，数据质量合格率达98.5%。
提供RLHF偏好数据标注服务，涉及多轮对话质量评估、安全性检测等场景。累计标注超过200万组偏好对，助力模型对齐效果显著提升。