DONNÉES EXPERTES · POST-ENTRAÎNEMENT · ÉVALUATION

Données de raisonnement expert et traces de résolution vérifiées

Pangeanic crée des problèmes complexes spécifiques à un domaine, accompagnés de solutions de référence rédigées par des experts, de calculs vérifiés et d’étapes de résolution structurées. Chaque tâche est conçue pour être autonome, non ambiguë, vérifiable de manière indépendante et directement exploitable pour l’entraînement ou l’évaluation de modèles.

Nous aidons les laboratoires d’IA et les équipes de développement de modèles à produire des datasets experts pour le supervised fine tuning, l’évaluation du raisonnement, les données de préférence et de récompense, le post-entraînement et l’alignement. Les projets peuvent combiner création originale de problèmes, solutions validées indépendamment, notation scientifique et technique, variantes multilingues et analyse structurée des erreurs.

CE QUE NOUS LIVRONS

Des datasets experts pour entraîner, évaluer et diagnostiquer les modèles

Problèmes experts et jeux STEM Tâches originales exigeant un raisonnement en plusieurs étapes en mathématiques, physique, chimie, sciences de la vie, ingénierie, informatique avancée et autres domaines spécialisés.
Solutions de référence vérifiées Méthodes de résolution rédigées par des spécialistes, réponses attendues, hypothèses, calculs, équations, unités et éléments de preuve vérifiés selon des critères convenus.
Diagnostic structuré des erreurs Annotation du point de défaillance, du type d’erreur, de sa propagation et de son impact sur la réponse finale, afin de produire des signaux exploitables pour l’évaluation et la correction du modèle.
CURVD
Les tâches sont conçues pour être autonomes, non ambiguës, concises, vérifiables et discrètes , avec une réponse définie pouvant être contrôlée indépendamment.
Expertise métier
Des spécialistes conçoivent et révisent des tâches nécessitant un raisonnement soutenu et une véritable expertise du domaine , avec une difficulté calibrée selon la capacité ciblée.
Livraison contrôlée
Des workflows contrôlés peuvent protéger datasets confidentiels, sorties de modèles non publiées, documentation propriétaire, benchmarks privés et connaissances de domaine restreintes .
Model ready
Équations, notation symbolique, expressions chimiques, unités et étapes de résolution peuvent suivre des schémas LaTeX, KaTeX, JSONL, JSON, CSV ou propriétaires, selon le pipeline cible.
Gartner Logo recognition: A Representative Vendor in the December 2024
A Representative Vendor in the December 2024 "Emerging Tech: Conversational AI" 
 
Gartner Logo recognition: A Representative Vendor in the 2024
 A Representative Vendor in the 2024 "Market Guide for Data Masking and Synthetic Data" 
 
Gartner Logo recognition: A Sample Vendor in the 2023, 2024
 A Sample Vendor in the 2023, 2024 "Hype CycleTM for Natural Language Technologies" 
UN ACTIF CONTRÔLÉ POUR L’ENTRAÎNEMENT ET L’ÉVALUATION

Que sont les données de raisonnement expert ?

Les données de raisonnement expert associent des problèmes exigeants à des solutions de référence produites par des spécialistes, des calculs intermédiaires, des étapes de résolution structurées, des réponses attendues et des annotations de qualité. Elles peuvent être utilisées pour le supervised fine tuning, l’évaluation indépendante des modèles, la création de données de préférence et de récompense, l’analyse des défaillances et le développement de modèles spécialisés.

01

Création originale de problèmes

Les tâches sont conçues selon le domaine, le niveau de difficulté, les capacités de raisonnement ciblées, le format de sortie et l’objectif précis d’entraînement ou d’évaluation.

02

Solutions de référence vérifiées

Les experts produisent les réponses attendues et vérifient indépendamment les hypothèses, les étapes intermédiaires, les calculs, les éléments de preuve et la validité du résultat final.

03

Traces de résolution structurées

Les chemins de résolution sont organisés en étapes cohérentes afin que les équipes puissent examiner dépendances, calculs, décisions et progression jusqu’au résultat attendu.

04

Annotations de défaillance

Les sorties incorrectes peuvent être annotées selon le point de défaillance, la catégorie d’erreur, la cause probable, la gravité, la reproductibilité et l’impact sur la réponse finale.

PARTIR D’UN OBJECTIF MESURABLE

Des datasets de raisonnement conçus autour d’une capacité précise

La valeur des données expertes dépend de la capacité que vous souhaitez améliorer ou mesurer. Pangeanic définit chaque projet à partir d’un déficit de capacité, d’un besoin d’évaluation, d’un objectif de post-entraînement ou d’un risque identifié, plutôt qu’en produisant un volume indifférencié de prompts.

ENTRAÎNER

Entraîner un modèle spécialisé

Construisez des démonstrations de haute qualité pour des modèles spécialisés, plus compacts ou adaptés à un domaine devant exécuter un ensemble précis de tâches complexes.

  • Données de supervised fine tuning
  • Démonstrations spécifiques au domaine
  • Paires instruction-réponse
  • Formats de sortie contrôlés
ÉVALUER

Évaluer le raisonnement du modèle

Créez des jeux de test indépendants afin de mesurer la stabilité du raisonnement selon la difficulté, le domaine, la structure du problème, la langue et la version du modèle.

  • Benchmarks réservés
  • Stratification par difficulté
  • Comparaison de modèles
  • Tests de régression
DIAGNOSTIQUER

Identifier les schémas de défaillance

Analysez les sorties du modèle afin d’identifier des défauts récurrents d’interprétation, de calcul, d’utilisation des preuves, de séquençage, de décomposition ou de construction de la réponse.

  • Taxonomies de défaillances
  • Annotation de la cause racine
  • Niveaux de gravité
  • Conception de données de remédiation
ALIGNER

Produire des données de préférence et de récompense

Comparez plusieurs solutions et capturez les jugements d’experts sur l’exactitude, la complétude, la clarté, l’efficacité et la qualité méthodologique.

  • Classement de réponses par paires
  • Rubriques de notation
  • Réponses acceptées et rejetées
  • Arbitrage expert
Explorer Rubric & Reward Data →
MULTILINGUE

Tester le raisonnement entre langues

Mesurez si la qualité du raisonnement reste stable lorsque la tâche, la terminologie, les preuves ou l’explication sont exprimées dans une autre langue, locale ou variante régionale.

  • Cohérence entre langues
  • Problèmes experts localisés
  • Contrôle terminologique
  • Analyse des erreurs par langue
BENCHMARK PRIVÉ

Construire un actif d’évaluation propriétaire

Créez du matériel d’évaluation confidentiel, absent des benchmarks publics, pour comparer des modèles, définir des critères d’acceptation, valider des versions ou contrôler la qualité dans le temps.

  • Golden sets privés
  • Contenus de domaine restreint
  • Accès contrôlé des évaluateurs
  • Formats de livraison sécurisés

Un même dataset expert peut servir à plusieurs étapes du cycle de développement du modèle. Les démonstrations peuvent entraîner le modèle, les tâches réservées l’évaluer, les annotations de défaillance le diagnostiquer et les jugements experts devenir des signaux d’alignement.

DU SAVOIR EXPERT À L’AMÉLIORATION DU MODÈLE

Où les données de raisonnement expert interviennent dans le cycle du modèle

Une même famille de problèmes peut alimenter l’entraînement, l’évaluation indépendante, la notation experte et les tests de robustesse. Pangeanic relie ces actifs à l’alignement, l’évaluation et aux AI Data Operations afin que l’expertise validée continue à produire des preuves au fil des versions du modèle.

ENTRAÎNER ET ALIGNER

Model Alignment & RLHF

Utilisez démonstrations expertes, jugements de préférence, réponses corrigées et preuves structurées pour améliorer le comportement du modèle après le préentraînement.

Explorer Model Alignment →
MESURER

Evaluation & AI QA

Transformez des tâches expertes réservées en benchmarks contrôlés pour comparer des modèles, détecter les régressions et valider de nouvelles versions.

Explorer Evaluation & AI QA →
NOTER

Rubric & Reward Data

Convertissez les critères experts en dimensions explicites de notation, préférences, signaux de récompense et données de calibration.

Explorer Rubric & Reward Data →
TESTER LA ROBUSTESSE

Multilingual AI Red Teaming

Utilisez des tâches difficiles et des critères structurés de défaillance pour révéler les faiblesses de raisonnement, les échecs de politique et les incohérences entre langues ou contextes.

Explorer Multilingual AI Red Teaming →
PRODUCTION OPÉRATIONNELLE

Le sourcing des experts, la création des tâches, la révision indépendante, l’arbitrage, l’annotation, le contrôle qualité, le feedback sur les modèles et la livraison contrôlée peuvent être intégrés aux AI Data Operations de Pangeanic . Le résultat est un processus reproductible qui transforme l’expertise humaine en données prêtes pour le modèle et en actifs d’évaluation réutilisables.

CONTEXTE TECHNIQUE

Les modèles de raisonnement ont besoin de preuves à plusieurs niveaux

Les systèmes modernes peuvent être améliorés par plusieurs formes de supervision. Certaines approches évaluent uniquement le résultat final, d’autres appliquent le feedback aux étapes intermédiaires, tandis que l’apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables peut exploiter des tâches dont la réponse est contrôlable objectivement.

Les données de raisonnement expert sont particulièrement utiles lorsque la réponse finale ne suffit pas : lorsqu’il faut inspecter la méthode, mobiliser un jugement de domaine, localiser précisément les erreurs ou transformer une tâche en benchmark réutilisable.

SUPERVISION DU PROCESSUS

Les étapes intermédiaires peuvent devenir des signaux de supervision

La supervision du processus permet d’évaluer non seulement le résultat final, mais également les étapes individuelles d’une résolution. Elle aide ainsi à localiser le point précis où une solution commence à diverger de la référence validée.

RÉCOMPENSES VÉRIFIABLES

Certaines tâches permettent une vérification objective

Les tâches de mathématiques, programmation, logique et certains domaines scientifiques peuvent produire des signaux de correction objectifs. La conception du problème, la validation de la réponse et le contrôle du format deviennent alors des composants essentiels du dataset.

POST-ENTRAÎNEMENT

Les données doivent être conçues avec la méthode qui les utilisera

Supervised fine tuning, optimisation par préférences, récompenses vérifiables et évaluation sur des ensembles réservés peuvent faire partie d’une même chaîne de post-entraînement. Le design des données doit donc être cohérent avec le mécanisme d’entraînement et d’évaluation cible.

Il n’existe pas de format universel pour les données de raisonnement. Un problème mathématique déterministe, une explication scientifique, une tâche de programmation, une décision métier complexe ou un problème multilingue spécialisé peuvent nécessiter des combinaisons différentes de réponses de référence, traces de résolution, jugement expert, critères de notation et vérification automatique. Pangeanic conçoit le dataset autour du mécanisme de post-entraînement ou d’évaluation visé.

DU DATASET À LA PREUVE

Un dataset de raisonnement expert peut devenir une source de démonstrations pour l’entraînement, un benchmark d’évaluation, un ensemble de critères de récompense, un jeu de red teaming et une base de tests de régression. Cette réutilisation transforme l’expertise humaine en un actif durable pour le développement du modèle, plutôt qu’en une livraison ponctuelle.