41%
“a 41% reduction in costs required to generate high-quality signals for model improvement”
Tel que publié sur labelbox.com. Capturé par usedby le 7 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Dialpad uses Labelbox to produce labeled training data for its NLP and LLM products, which handle transcription, summarization, and sentiment analysis. It switched from a crowdsourced annotation provider to get higher-quality labels with less involvement from its own data scientists.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Labelbox et de Dialpad, pas les nôtres.
- 20%“After a year on Labelbox, Dialpad saw a 20% improvement in signal quality”
- 48%“This year with Labelbox, it’s down 48% to only 15 cents per data point.”
After a year on Labelbox, Dialpad saw a 20% improvement in signal quality and a 41% reduction in costs required to generate high-quality signals for model improvement.
Our data scientists were less proactive about requesting labeled data because they knew how much effort it was going to be and how much pain it was going to cause,
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 7 oct. 2026.
- Le chiffre : 41%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Dialpad.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Dialpad.
- Dialpad utilise LabelboxVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 7 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
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