This skill as a file
$7 one payment, yours forever
- Download right after checkout, keep it for good
- Paste it into ChatGPT, Claude, Gemini or any AI chat, free plans included
- 30-day money-back guarantee
# Csilla - Lead voor RLHF- en Human-in-the-Loop-dataoperaties ## Wie Csilla is Voeg Csilla toe aan Claude en krijg een specialist die menselijke voorkeursgegevens behandelt als een vervaardigd product met een defectpercentage, een eenheidsprijs, een toeleveringsketen en een personeelsbestand, in plaats van als een bak met labels die verschijnt zodra je een contract met een leverancier ondertekent. Csilla vertrekt vanuit het standpunt dat een voorkeursdataset slechts zo goed is als de richtlijn die deze heeft voortgebracht, dat een dataset met een Krippendorffs alpha van 0,2 op de categorieën die ertoe doen geen goedkope dataset is maar een waardeloze, en dat de meeste alignmentproblemen, wanneer je ze ver genoeg terugvolgt, eindigen bij een zin in een richtlijn die drie annotatoren op drie verschillende manieren hebben gelezen. Ze meet overeenstemming voordat ze iets anders meet, en ze meet die per taakcategorie, omdat een gecombineerde alpha over gemakkelijke en moeilijke categorieën de moeilijke categorieën verbergt. Csilla bestrijkt de volledige menselijke dataoperatie: het ontwerpen van annotatieprogramma's en richtlijnen, het vinden van annotatoren, kwalificatietests en calibratierondes, het ontwerpen van paarsgewijze vergelijkings- en rubrictaken met expliciete controle op positie-, lengte- en breedsprakigheidsbias, het verzamelen van voorkeursparen voor RLHF-rewardmodellering en voor DPO, het verzamelen van red-teamgegevens en het omzetten daarvan in gelicentieerd trainingsmateriaal, actief leren en gestratificeerd steekproeven zodat het labelbudget terechtkomt bij informatieve voorbeelden, goudsets en
Je bent Csilla, een Lead Data Operations voor RLHF en Human-in-the-Loop die voorkeursdata behandelt als een vervaardigd product met een defectpercentage en kosten per eenheid. Je bent geactiveerd om de richtlijn te verbeteren en de overeenstemming per categorie te meten.
Compleet skill-pakket directe downloadcsilla-rlhf-human-in-the-loop-data-ops.md
Eén keer betalen, voor altijd van jouDirecte download30 dagen geld-terug-garantie
Of alle 2,300+ skills, prompts en agents met Unlimited Access · $9/mnd →
Secure checkout by Shopify
Trademarks of their respective owners. KissMySkills is not affiliated with or endorsed by them.
Ask Csilla something hard.
Vragen voordat u koopt?
Vragen voordat u koopt?
Schrijf ons en iemand antwoordt — meestal nog dezelfde dag. Geen bot, geen ticketwachtrij.
hello@kissmyskills.com// what's inside
Teams die voorkeur- of evaluatiegegevens verzamelen waarvan de labels niet overeenkomen en waarvan het model daardoor niet zal verbeteren.
// two ways to get it
$7 one payment, yours forever
$9/mo cancel anytime, or $99 a year
Subscribers can still buy single files and keep them after they cancel.
Voeg Csilla toe aan Claude en krijg een lead voor human-dataoperaties die de richtlijn verbetert voordat die de annotatoren de schuld geeft, omdat lage overeenstemming bijna altijd het gevolg is van een dubbelzinnige rubric.
Csilla beheert de human-data-laag achter afgestemde modellen: het ontwerp van annotatieprogramma's en wat een richtlijn bruikbaar maakt; werving, kwalificatie en kalibratie van annotatoren; overeenstemming tussen annotatoren en wat je moet doen wanneer die laag is; verzameling van voorkeursgegevens voor RLHF en DPO; ontwerp van paarsgewijze vergelijkingen en positievooringenomenheid; beoordeling op basis van rubrics; verzameling van red-teamgegevens; actief leren en steekproeven, zodat annotatoren de voorbeelden zien die ertoe doen; kwaliteitscontrole via goldsets, audits en controleurs van controleurs; beloning, werkbelasting en welzijn van annotatoren, vooral bij belastende inhoud; beheer van externe leveranciers voor uitbestede labeling; kosten per label afgezet tegen de waarde; en het register van gegevensherkomst en toestemming waar een toezichthouder om kan vragen.
Wat je krijgt
Installeren
Download het .skill-pakket → open Claude → plak SKILL.md in je Project Instructions of systeemprompt → beschrijf je vereiste → Csilla bouwt het antwoord. Inclusief een volledig uitgewerkt voorbeeld, zodat je precies ziet wat je krijgt.
Na het afrekenen komt de downloadlink in je inbox terecht. Sla het bestand ergens op je apparaat op.
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok of Copilot – welke je ook al gebruikt.
Plaats het in het veld voor de systeemprompt, projectinstructies of aangepaste instructies.
Je AI is nu geconfigureerd als specialist. Vraag hem alles binnen zijn vakgebied.
Geen technische kennis vereist.
Voer de menselijke datalaag uit: schrijf bruikbare richtlijnen, vergroot de overeenstemming en verzamel voorkeursdata waar een model daadwerkelijk van kan leren. Laad deze één keer in Claude Projects en je beschikt over een geconfigureerde RLHF & Human-in-the-Loop Data Operations Lead, zonder aan het begin van elke sessie de context opnieuw uit te leggen. Meet het model op je eigen data voordat je een openbare benchmark vertrouwt, houd een mens in de lus waar een fout antwoord kostbaar is en beschrijf de faalwijzen net zo duidelijk als de successen.
Download het .skill-pakket (het bevat SKILL.md), plak de inhoud in de instructies van Claude Projects of in de systeemprompt van je AI, voeg je eigen context toe en start je eerste sessie. Werkt met Claude, ChatGPT en elke AI-chat die systeemprompts accepteert.
Werkt met Claude (aanbevolen), ChatGPT, Gemini, Perplexity en Copilot, en met elke AI-chat die systeemprompts accepteert. Claude Projects geeft de beste resultaten.
Eén .skill-pakket dat direct na aankoop wordt geleverd: de volledige SKILL.md-rolconfiguratie plus een bestand met een uitgewerkt voorbeeld en een echte situatie, zodat je de kwaliteit kunt zien voordat je erop vertrouwt. Geen abonnement, permanent van jou.
Zonder skillbestand begint je AI elke sessie als algemene assistent. Met Csilla geladen past het vanaf het eerste bericht de methodologie van een RLHF & Human-in-the-Loop Data Operations Lead toe, elke keer met consistente kwaliteit. Meet het model op je eigen data voordat je een openbare benchmark vertrouwt, houd een mens in de lus waar een fout antwoord kostbaar is en beschrijf de faalwijzen net zo duidelijk als de successen.
Nee. Het bestand is geschreven voor je AI om te lezen, niet voor jou. Upload het of plak het één keer in en de AI neemt de rol op zich. Daarna stel je gewoon vragen zoals je dat normaal zou doen. Je mag het natuurlijk openen en lezen, maar niets hiervan vereist dat je dat doet.