Če gradite ali vrednotite sisteme strojnega učenja, boste prej ali slej naleteli na isto oviro: označene podatke. Modeli ne vedo čarobno, kaj je kaj. Ljudje, politike in včasih programi jih morajo tega naučiti. Kaj torej je označevanje podatkov z umetno inteligenco? Skratka, to je praksa dodajanja pomena surovim podatkom, da se lahko algoritmi iz njih učijo ... 😊
🔗 Kaj je etika umetne inteligence
Pregled etičnih načel, ki vodijo odgovoren razvoj in uvajanje umetne inteligence.
🔗 Kaj je MCP v umetni inteligenci
Pojasnjuje protokol za nadzor modela in njegovo vlogo pri upravljanju vedenja umetne inteligence.
🔗 Kaj je robna umetna inteligenca
Zajema, kako umetna inteligenca obdeluje podatke neposredno na napravah na robu omrežja.
🔗 Kaj je agentna umetna inteligenca
Predstavlja avtonomne agente umetne inteligence, ki so sposobni načrtovanja, sklepanja in samostojnega delovanja.
Kaj je pravzaprav označevanje podatkov z umetno inteligenco? 🎯
Označevanje podatkov z umetno inteligenco je postopek dodajanja človeku razumljivih oznak, razponov, polj, kategorij ali ocen surovim vhodnim podatkovnim virom, kot so besedilo, slike, zvok, video ali časovne vrste, tako da lahko modeli zaznajo vzorce in podajo napovedi. Pomislite na omejevalne okvirje okoli avtomobilov, oznake entitet na ljudeh in krajih v besedilu ali preferenčna glasovanja za to, kateri odgovor klepetalnega robota se zdi bolj uporaben. Brez teh oznak klasično nadzorovano učenje nikoli ne zažene.
Slišali boste tudi oznake, imenovane temeljna resnica ali zlati podatki : dogovorjeni odgovori pod jasnimi navodili, ki se uporabljajo za učenje, potrjevanje in revizijo vedenja modela. Tudi v dobi temeljnih modelov in sintetičnih podatkov so označeni nabori še vedno pomembni za vrednotenje, fino nastavitev, varnostno združevanje rdečih skupin in primere z dolgim repom – tj. kako se vaš model obnaša pri nenavadnih stvareh, ki jih vaši uporabniki dejansko počnejo. Ni zastonj kosila, le boljša kuhinjska orodja.
Kaj naredi označevanje podatkov z umetno inteligenco dobro ✅
Preprosto povedano: dobro označevanje je dolgočasno na najboljši način. Zdi se predvidljivo, ponovljivo in nekoliko preveč dokumentirano. Takole to izgleda:
-
Tesna ontologija : poimenovani nabor razredov, atributov in odnosov, ki vas zanimajo.
-
Kristalna navodila : rešeni primeri, protiprimeri, posebni primeri in pravila za razrešitev izenačenja.
-
Zanke pregledovalca : drugi par oči na delu nalog.
-
Metrike ujemanja : ujemanje med anotatorji (npr. Cohenov κ, Krippendorffov α), tako da merite skladnost, ne vibracij. α je še posebej priročen, kadar manjkajo oznake ali več anotatorjev pokriva različne elemente [1].
-
Vrtnarjenje na robu primerov : redno zbirajte nenavadne, kontradiktorne ali zgolj redke primere.
-
Preverjanje pristranskosti : revizijski viri podatkov, demografski podatki, regije, narečja, svetlobni pogoji in drugo.
-
Izvor in zasebnost : spremljanje izvora podatkov, pravic do njihove uporabe in načina ravnanja z osebnimi podatki (kaj šteje kot osebni podatki, kako jih razvrstite in zaščitni ukrepi) [5].
-
Povratne informacije za usposabljanje : oznake ne živijo na pokopališču preglednic – temveč se uporabljajo za aktivno učenje, izpopolnjevanje in vrednotenja.
Majhna priznanje: svoja navodila boste nekajkrat prepisali. To je normalno. Kot pri začinjanju enolončnice, majhna sprememba veliko pomeni.
Hitra anekdota s terena: ena ekipa je v svoj uporabniški vmesnik dodala možnost »ne morem se odločiti – potrebujem politiko«. Strinjanje se je povečalo, ker so komentatorji nehali vsiljevati ugibanja, dnevnik odločanja pa je čez noč postal ostrejši. Dolgočasje zmaga.
Primerjalna tabela: orodja za označevanje podatkov z umetno inteligenco 🔧
Ni izčrpen seznam in ja, besedilo je namerno nekoliko neurejeno. Spremembe cen – vedno preverite na spletnih straneh prodajalcev, preden sestavite proračun.
| Orodje | Najboljše za | Vrsta cene (okvirna) | Zakaj deluje |
|---|---|---|---|
| Škatla z etiketami | Podjetja, mešanica življenjepisa in NLP-ja | Brezplačna stopnja, ki temelji na uporabi | Odlični delovni tokovi zagotavljanja kakovosti, ontologije in metrike; dokaj dobro se obnese pri skaliranju. |
| AWS SageMaker - osnovna resnica | Organizacije, osredotočene na AWS, cevovodi HITL | Na opravilo + uporaba AWS | Tesno povezan s storitvami AWS, možnostmi vključevanja človeka v zanko in robustnimi infrastrukturnimi kavlji. |
| Skaliranje umetne inteligence | Kompleksne naloge, upravljana delovna sila | Ponudba po meri, večstopenjska | Visoko zmogljive storitve in orodja; močne operacije za zahtevne primere. |
| SuperAnnotate | Vizionske ekipe, zagonska podjetja | Stopnje, brezplačna preizkusna različica | Izpopolnjen uporabniški vmesnik, sodelovanje, uporabna orodja, ki jih podpira model. |
| Čudežni otrok | Razvijalci, ki želijo lokalni nadzor | Doživljenjska licenca, na sedež | Skriptno, hitre zanke, hitri recepti - izvaja se lokalno; odlično za NLP. |
| Doccano | Projekti NLP z odprto kodo | Brezplačno, odprtokodno | Skupnostno usmerjeno, enostavno za uvajanje, dobro za klasifikacijo in zaporedje dela |
Preverjanje realnosti pri cenovnih modelih : prodajalci kombinirajo enote porabe, pristojbine na opravilo, stopnje, prilagojene ponudbe za podjetja, enkratne licence in odprtokodno programsko opremo. Politike se spreminjajo; preden nabava vnese številke v preglednico, preverite podrobnosti neposredno z dokumentacijo prodajalca.
Pogoste vrste oznak s hitrimi miselnimi slikami 🧠
-
Klasifikacija slik : ena ali več oznak za celotno sliko.
-
Zaznavanje objektov : omejevalni okvirji ali zasukani okvirji okoli objektov.
-
Segmentacija : maske na ravni slikovnih pik – instanca ali semantična; nenavadno zadovoljivo, ko je čisto.
-
Ključne točke in položaji : mejniki, kot so sklepi ali obrazne točke.
-
NLP : oznake dokumentov, razponi za poimenovane entitete, odnosi, koreferenčne povezave, atributi.
-
Zvok in govor : prepisovanje, dnevnik govorca, oznake namere, akustični dogodki.
-
Video : okvirji ali sledi po sličicah, časovni dogodki, oznake dejanj.
-
Časovne vrste in senzorji : dogodki v oknih, anomalije, trendni režimi.
-
Generativni poteki dela : rangiranje preferenc, varnostne rdeče zastavice, točkovanje resničnosti, ocenjevanje na podlagi rubrik.
-
Iskanje in RAG : ustreznost poizvedbe in dokumenta, možnost odgovorov, napake pri iskanju.
Če je slika pica, segmentacija pomeni popolno rezanje vsakega kosa, medtem ko zaznavanje pomeni kazanje in sporočanje, da je kos ... nekje tam.
Anatomija delovnega toka: od povzetka do zlatih podatkov 🧩
Robustni cevovod označevanja običajno sledi tej obliki:
-
Definirajte ontologijo : razrede, atribute, odnose in dovoljene dvoumnosti.
-
Osnutek smernic : primeri, robni primeri in zapleteni protiprimeri.
-
Označite pilotni niz : dobite nekaj sto primerov z opombami, da najdete vrzeli.
-
Izmerite ujemanje : izračunajte κ/α; popravljajte navodila, dokler se anotatorji ne zbližajo [1].
-
Zasnova zagotavljanja kakovosti : soglasno glasovanje, odločanje, hierarhični pregled in naključna preverjanja.
-
Proizvodne serije : spremljanje pretočnosti, kakovosti in odstopanja.
-
Zaprite zanko : ponovno usposobite, ponovno vzorčite in posodobite rubrike, ko se model in izdelek razvijata.
Nasvet, za katerega se boste kasneje zahvalili: vodite dnevnik odločitev . Zapišite si vsako pojasnjevalno pravilo, ki ga dodate, in zakaj . Prihodnjik – pozabili boste kontekst. Prihodnjik – zaradi tega boste jezni.
Človek v zanki, šibek nadzor in miselnost »več oznak, manj klikov« 🧑💻🤝
Človek v zanki (HITL) pomeni, da ljudje sodelujejo z modeli med usposabljanjem, evalvacijo ali delovanjem v živo – pri čemer potrjujejo, popravljajo ali zavračajo predloge modelov. Uporabite ga za pospešitev hitrosti, hkrati pa ohranite odgovornost ljudi za kakovost in varnost. HITL je osrednja praksa znotraj zaupanja vrednega upravljanja tveganj, povezanih z umetno inteligenco (človeški nadzor, dokumentacija, spremljanje) [2].
Šibki nadzor je drugačen, a komplementaren trik: programska pravila, hevristike, oddaljeni nadzor ali drugi šumni viri ustvarjajo začasne oznake v velikem obsegu, nato pa jih odstranite iz šuma. Programiranje podatkov je populariziralo združevanje številnih šumnih virov oznak (tj. funkcij označevanja ) in učenje njihove natančnosti za ustvarjanje kakovostnejšega učnega nabora [3].
V praksi ekipe z visoko hitrostjo mešajo vse tri: ročno označevanje za zlate komplete, šibek nadzor za samodejni zagon in visokotehnološko izkoriščanje podatkov (HITL) za pospešitev vsakodnevnega dela. To ni goljufanje. To je spretnost.
Aktivno učenje: izberite naslednjo najboljšo stvar za označitev 🎯📈
Aktivno učenje obrne običajni tok. Namesto naključnega vzorčenja podatkov za označevanje pustite, da model zahteva najbolj informativne primere: visoka negotovost, visoka nesoglasja, raznoliki predstavniki ali točke blizu meje odločanja. Z dobrim vzorčenjem zmanjšate odpadke pri označevanju in se osredotočite na vpliv. Sodobne raziskave, ki zajemajo globoko aktivno učenje, poročajo o dobri učinkovitosti z manj oznakami, ko je zanka oraklja dobro zasnovana [4].
Osnovni recept, s katerim lahko začnete, brez drame:
-
Vadite na majhnem semenu.
-
Oceni neoznačen bazen.
-
Izberite zgornji K glede na negotovost ali neskladje modela.
-
Označi. Preusmeri. Ponavljaj v zmernih serijah.
-
Spremljajte krivulje validacije in metrike ujemanja, da se ne boste lovili šuma.
Vedeli boste, da deluje, ko se bo vaš model izboljšal, ne da bi se vaš mesečni račun za označevanje podvojil.
Nadzor kakovosti, ki dejansko deluje 🧪
Ni vam treba zavreti oceana. Poskusite preveriti naslednje:
-
Zlata vprašanja : vbrizgajte znane elemente in spremljajte natančnost vsakega označevalca.
-
Soglasje pri odločanju : dve neodvisni založbi in recenzent pri nesoglasjih.
-
Dogovor med anotatorji : uporabite α, kadar imate več anotatorjev ali nepopolne oznake, κ za pare; ne obremenjujte se z enim samim pragom – kontekst je pomemben [1].
-
Revizije smernic : ponavljajoče se napake običajno pomenijo dvoumna navodila, ne pa slabih komentiralcev.
-
Preverjanje drifta : primerjava porazdelitve oznak glede na čas, geografsko lokacijo in vhodne kanale.
Če izberete samo eno metriko, izberite ujemanje. To je hiter signal za zdravje. Nekoliko napačna metafora: če vaši označevalci niso poravnani, vaš model deluje na majavih kolesih.
Modeli delovne sile: interni, BPO, množični ali hibridni 👥
-
Notranje : najboljše za občutljive podatke, niansirane domene in hitro medfunkcijsko učenje.
-
Specializirani ponudniki : dosledna prepustnost, usposobljeni zagotavljalci kakovosti in pokritost v različnih časovnih pasovih.
-
Množično financiranje : poceni na nalogo, vendar boste potrebovali močne zlate certifikate in nadzor nad neželeno pošto.
-
Hibrid : ohranite osnovno ekipo strokovnjakov in izkoristite zunanje zmogljivosti.
Ne glede na to, katero možnost izberete, investirajte v uvodne napotke, usposabljanje za smernice, kalibracijske kroge in pogoste povratne informacije. Poceni oznake, ki zahtevajo tri prehode ponovnega označevanja, niso poceni.
Stroški, čas in donosnost naložbe: hiter pregled realnosti 💸⏱️
Stroški so razčlenjeni na delovno silo, platformo in zagotavljanje kakovosti. Za grobo načrtovanje si prodajni proces začrtajte takole:
-
Ciljna pretočnost : število artiklov na dan na označevalca × označevalci.
-
Stroški zagotavljanja kakovosti : % dvojno označenih ali pregledanih.
-
Stopnja predelave : proračun za ponovno označevanje po posodobitvah smernic.
-
Povečanje avtomatizacije : predoznake s pomočjo modela ali programska pravila lahko znatno zmanjšajo ročni trud (ne čarobno, ampak smiselno).
Če nabavna služba zahteva številko, jim dajte model – ne ugibanja – in ga posodabljajte, ko se vaše smernice stabilizirajo.
Pasti, na katere boste naleteli vsaj enkrat, in kako se jim izogniti 🪤
-
Postopno širjenje navodil : smernice se razvejajo v novelo. Popravite z odločitvenimi drevesi + preprostimi primeri.
-
Napihnjenost razredov : preveč razredov z nejasnimi mejami. Združite ali s pravilnikom definirajte strogo »drugo«.
-
Prekomerno indeksiranje glede na hitrost : prenagljene oznake tiho zastrupljajo podatke o treningu. Vstavite zlate oznake; omejite hitrost na najslabših naklonih.
-
Zaklepanje orodja : izvozni formati so ključni. Zgodaj se odločite za sheme JSONL in idempotentne ID-je elementov.
-
Ignoriranje vrednotenja : če najprej ne označite nabora vrednotenja, ne boste nikoli prepričani, kaj se je izboljšalo.
Bodimo iskreni, občasno se boste vrnili nazaj. To je v redu. Trik je v tem, da si zapišete vrnitev, da bo naslednjič namerno.
Mini-FAQ: hitri, iskreni odgovori 🙋♀️
V: Označevanje v primerjavi z anotacijo – ali se razlikujeta?
O: V praksi ju ljudje uporabljajo kot sopomenki. Anotacija je dejanje označevanja ali dodajanja tagov. Označevanje pogosto pomeni miselnost, ki temelji na resnici, skupaj z zagotavljanjem kakovosti in smernicami. Krompir, krompir.
V: Ali lahko zaradi sintetičnih podatkov ali samonadzora preskočim označevanje?
O: Lahko zmanjšate , ne pa ga izpustite. Označene podatke še vedno potrebujete za vrednotenje, varovala, natančno nastavitev in vedenje, specifično za izdelek. Šibek nadzor vas lahko poveča, ko samo ročno označevanje ne bo zadostovalo [3].
V: Ali še vedno potrebujem metrike kakovosti, če so moji pregledovalci strokovnjaki?
O: Da. Tudi strokovnjaki se ne strinjajo. Za iskanje nejasnih definicij in dvoumnih razredov uporabite metrike ujemanja (κ/α), nato pa ontologijo ali pravila natančneje opredelite [1].
V: Ali je vključevanje človeka v zanko zgolj trženje?
O: Ne. Gre za praktičen vzorec, kjer ljudje vodijo, popravljajo in ocenjujejo vedenje modela. Priporočljivo je v okviru zaupanja vrednih praks obvladovanja tveganj, povezanih z umetno inteligenco [2].
V: Kako določim prioritete za naslednje označevanje?
O: Začnite z aktivnim učenjem: vzemite najbolj negotove ali raznolike vzorce, tako da vam vsaka nova oznaka zagotovi maksimalno izboljšanje modela [4].
Terenski zapiski: majhne stvari, ki naredijo veliko razliko ✍️
-
V svojem repozitoriju hranite živo datoteko taksonomije
-
Shranite pred in po vsaki posodobitvi smernic.
-
Zgradite majhen, popoln zlati komplet in ga zaščitite pred kontaminacijo.
-
Izmenjava kalibracijskih sej : prikaz 10 elementov, tiho označevanje, primerjava, razprava, posodabljanje pravil.
-
Analitika označevanja sledi – prijazne nadzorne plošče, brez sramu. Našli boste priložnosti za usposabljanje, ne pa zlobnežev.
-
Predloge s pomočjo modela dodajajte počasi. Če so predhodne oznake napačne, upočasnijo ljudi. Če so pogosto pravilne, je to čarovnija.
Zaključne opombe: etikete so spomin na vaš izdelek 🧩💡
Kaj je v bistvu označevanje podatkov z umetno inteligenco? To je vaš način odločanja o tem, kako naj model vidi svet, ena skrbna odločitev naenkrat. Če to storite dobro, bo vse v nadaljevanju lažje: večja natančnost, manj regresij, jasnejše razprave o varnosti in pristranskosti, bolj gladka dostava. Če to storite površno, se boste nenehno spraševali, zakaj se model obnaša slabo – ko je odgovor v vašem naboru podatkov z napačno oznako imena. Ni vse, kar potrebuje ogromno ekipo ali domiselno programsko opremo – ampak vse potrebuje skrb.
Predolgo tega nisem bral : investirajte v jasno ontologijo, napišite jasna pravila, izmerite soglasje, kombinirajte ročne in programske oznake ter pustite, da aktivno učenje izbere vaš naslednji najboljši element. Nato ponovite. Znova. In znova ... in nenavadno, uživali boste. 😄
Reference
[1] Artstein, R. in Poesio, M. (2008). Medkodirni sporazum za računalniško jezikoslovje . Računalniško jezikoslovje, 34(4), 555–596. (Zajema κ/α in kako razlagati sporazum, vključno z manjkajočimi podatki.)
PDF
[2] NIST (2023). Okvir za obvladovanje tveganj umetne inteligence (AI RMF 1.0) . (Človeški nadzor, dokumentacija in nadzor tveganj za zaupanja vredno umetno inteligenco.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D. in Ré, C. (2016). Programiranje podatkov: hitro ustvarjanje velikih učnih naborov . NeurIPS. (Osnovni pristop k šibkemu nadzoru in odpravljanju šuma pri šumnih oznakah.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y. in sod. (2024). Raziskava o poglobljenem aktivnem učenju: nedavni napredek in nove meje . (Dokazi in vzorci za aktivno učenje, učinkovito z označevanjem.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Vodnik za zaščito zaupnosti osebno določljivih podatkov (PII) . (Kaj šteje kot PII in kako ga zaščititi v vašem podatkovnem cevovodu.)
PDF