Masinõppesüsteemide loomisel või hindamisel põrkate varem või hiljem kokku sama takistusega: sildistatud andmetega. Mudelid ei tea maagiliselt, mis on mis. Inimesed, poliitikad ja mõnikord ka programmid peavad neid õpetama. Mis on tehisintellekti andmete sildistamine? Lühidalt öeldes on see toorandmetele tähenduse lisamise praktika, et algoritmid saaksid neist õppida... 😊
🔗 Mis on tehisintellekti eetika?
Ülevaade tehisintellekti vastutustundlikku arendamist ja juurutamist juhtivatest eetilistest põhimõtetest.
🔗 Mis on MCP tehisintellektis?
Selgitab mudeli juhtimisprotokolli ja selle rolli tehisintellekti käitumise haldamisel.
🔗 Mis on serva tehisintellekt?
Hõlmab seda, kuidas tehisintellekt töötleb andmeid otse serval asuvates seadmetes.
🔗 Mis on agentiivne tehisintellekt
Tutvustab autonoomseid tehisintellekti agente, kes on võimelised planeerima, arutlema ja iseseisvalt tegutsema.
Mis on tehisintellekti andmete märgistamine tegelikult? 🎯
Tehisintellekti andmete märgistamine on protsess, mille käigus lisatakse inimmõistetavatele siltidele, ulatustele, kastidele, kategooriatele või hinnangutele toormaterjalid, näiteks tekst, pildid, heli, video või aegridad, et mudelid saaksid tuvastada mustreid ja teha ennustusi. Mõelge autode ümber olevatele piiravatele kastidele, tekstis olevatele inimeste ja kohtade üksuste siltidele või eelistushäältele, mille puhul vestlusroboti vastus tundub kasulikum. Ilma nende siltideta ei saa klassikaline juhendatud õpe kunagi teoks.
Samuti kuuled silte nimega „tõde“ või „kuldandmed“ : kokkulepitud vastused selgete juhiste alusel, mida kasutatakse mudeli käitumise treenimiseks, valideerimiseks ja auditeerimiseks. Isegi alusmudelite ja sünteetiliste andmete ajastul on sildistatud komplektid endiselt olulised hindamiseks, peenhäälestamiseks, ohutuse parandamiseks ja pika sabaga juhtumite jaoks – st kuidas teie mudel käitub veidrate asjade puhul, mida teie kasutajad tegelikult teevad. Tasuta lõunat pole, lihtsalt paremad köögitööriistad.
Mis teeb tehisintellektist hea andmemärgistuse ✅
Lihtsalt öeldes: hea sildistamine on parimal moel igav. See tundub etteaimatav, korduv ja pisut üle dokumenteeritud. Nii see välja näeb:
-
Kitsas ontoloogia : nimega klasside, atribuutide ja seoste kogum, millest hoolid.
-
Kristallide juhised : praktilised näited, vastunäited, erijuhud ja viigimurdmise reeglid.
-
Arvustaja tsüklid : teine silmapaar ülesannete lõigul.
-
Kooskõla näitajad : annotaatorite omavaheline kooskõla (nt Coheni κ, Krippendorffi α), seega mõõdetakse järjepidevust, mitte vibratsioone. α on eriti mugav, kui sildid puuduvad või mitu annotaatorit katavad erinevaid elemente [1].
-
Äärealade aiandus : koguge regulaarselt veidraid, vastandlikke või lihtsalt haruldasi juhtumeid.
-
Eelarvamuste kontroll : auditi andmeallikad, demograafilised andmed, piirkonnad, murded, valgustingimused ja palju muud.
-
Päritolu ja privaatsus : jälgige andmete päritolu, nende kasutamise õigusi ja isikut tuvastava teabe käitlemise viisi (mis loetakse isikut tuvastavaks teabeks, kuidas seda liigitatakse ja millised on kaitsemeetmed) [5].
-
Tagasiside koolitusele : sildid ei ela arvutustabelite surnuaias – need annavad tagasisidet aktiivseks õppimiseks, peenhäälestamiseks ja hindamiseks.
Väike ülestunnistus: sa kirjutad oma juhiseid paar korda ümber. See on normaalne. Nagu hautise maitsestamine, on ka siin väikesest muudatusest palju abi.
Kiire välianekdoot: üks meeskond lisas oma kasutajaliidesesse ühe valiku „ei suuda otsustada – vajab poliitikat“. Kokkulepe suurenes, kuna annotaatorid lõpetasid oletuste pealesurumise ja otsustuslogi muutus üleöö teravamaks. Igavad võidud.
Võrdlustabel: tehisintellekti andmete märgistamise tööriistad 🔧
Mitte ammendav ja jah, sõnastus on meelega veidi segane. Hinnavahed – kontrollige enne eelarve koostamist alati müüja veebisaitidelt.
| Tööriist | Parim | Hinnakujundus (soovituslik) | Miks see toimib |
|---|---|---|---|
| Siltkast | Ettevõtted, CV + NLP segu | Kasutuspõhine, tasuta tasand | Head kvaliteedikontrolli töövood, ontoloogiad ja mõõdikud; saab skaleerimisega päris hästi hakkama. |
| AWS SageMaker Ground Truth | AWS-kesksed organisatsioonid, HITL-torustikud | Ülesande kohta + AWS-i kasutus | Tihe AWS-teenuste, inimeselt-silmusele ligipääsetavate valikute ja tugevate infrastruktuurikonksudega. |
| Skaala tehisintellekt | Keerulised ülesanded, juhitud tööjõud | Kohandatud hinnapakkumine, astmeline | Kõrge kontaktiga teenused pluss tööriistad; tugev tugi keeruliste juhtumite jaoks. |
| SuperAnnotate | Visioonikesksed meeskonnad, idufirmad | Tasemed, tasuta prooviperiood | Viimistletud kasutajaliides, koostöövõimalused, kasulikud mudelipõhised tööriistad. |
| Imelaps | Arendajad, kes soovivad kohalikku kontrolli | Eluaegne litsents, istekoha kohta | Skriptitav, kiired tsüklid, kiired retseptid – töötab lokaalselt; suurepärane NLP jaoks. |
| Doccano | Avatud lähtekoodiga NLP projektid | Tasuta, avatud lähtekoodiga | Kogukonnapõhine, lihtne juurutada, sobib hästi klassifitseerimiseks ja järjestamistöödeks |
Hinnakujundusmudelite tegelikkuse kontroll : tarnijad kombineerivad tarbimisühikuid, ülesandepõhiseid tasusid, astmeid, kohandatud ettevõtte hinnapakkumisi, ühekordseid litsentse ja avatud lähtekoodiga tarkvara. Poliitikad muutuvad; kinnita üksikasjad otse tarnija dokumentidega enne, kui hankeosakond numbrid arvutustabelisse lisab.
Levinumad silditüübid koos kiirete kujutluspiltidega 🧠
-
Pildi klassifikatsioon : ühe või mitme sildiga sildid terve pildi jaoks.
-
Objektide tuvastamine : objektide ümber piiravad kastid või pööratud kastid.
-
Segmenteerimine : pikslitaseme maskid – eksemplar või semantika; puhtana olles kummaliselt rahuldav.
-
Võtmepunktid ja poosid : orientiirid, näiteks liigesed või näopunktid.
-
NLP : dokumentide sildid, nimetatud üksuste ulatused, seosed, viitelingid, atribuudid.
-
Heli ja kõne : transkriptsioon, kõneleja päeviku salvestamine, kavatsuse sildid, akustilised sündmused.
-
Video : kaadrikaupa kastid või rajad, ajasündmused, tegevuste sildid.
-
Ajaseeriad ja andurid : aknasündmused, anomaaliad, trendirežiimid.
-
Generatiivsed töövood : eelistuste järjestamine, ohutusalased ohumärgid, tõesuse hindamine, rubriikidel põhinev hindamine.
-
Otsing ja RAG : päringu-dokumendi asjakohasus, vastuse saamine, otsinguvead.
Kui pilt on pitsa, siis segmenteerimine lõikab iga viilu ideaalselt, samas kui tuvastamine osutab ja ütleb, et kuskil seal on viil.
Töövoo anatoomia: lühiülevaatest kuldandmeteni 🧩
Tugev märgistustorustik järgib tavaliselt seda kuju:
-
Defineeri ontoloogia : klassid, atribuudid, seosed ja lubatud mitmetähenduslikkused.
-
Juhiste mustandid : näited, äärejuhtumid ja keerulised vastunäited.
-
Märgistage pilootkomplekt : hankige paar sada näidet, mis on annoteeritud aukude leidmiseks.
-
Mõõtke kooskõla : arvutage κ/α; muutke juhiseid, kuni annotaatorid koonduvad [1].
-
Kvaliteedi tagamise ülesehitus : konsensushääletamine, otsuste langetamine, hierarhiline läbivaatamine ja pistelised kontrollid.
-
Tootmistsüklid : jälgige läbilaskevõimet, kvaliteeti ja triivi.
-
Sulgege ring : koolitage ümber, võtke uuesti näidiseid ja värskendage rubriike vastavalt mudeli ja toote arengule.
Nipp, mille eest sa ennast hiljem tänad: pea elavat otsuste logi . Kirjuta üles iga selgitav reegel, mille lisad, ja miks . Tulevik – sa unustad konteksti. Tulevik – sa oled selle peale pahur.
Inimkeskne suhtlus, nõrk järelevalve ja mõtteviis „rohkem silte, vähem klikke” 🧑💻🤝
Inimene kaasas (HITL) tähendab, et inimesed teevad mudelitega koostööd koolituse, hindamise või reaalajas toimingute ajal – kinnitades, parandades või loobudes mudeli soovitustest. Seda kasutatakse kiiruse suurendamiseks, hoides samal ajal inimesi kvaliteedi ja ohutuse eest vastutavana. HITL on usaldusväärse tehisintellekti riskijuhtimise (inimese järelevalve, dokumenteerimine, jälgimine) põhipraktika [2].
Nõrk järelevalve on teistsugune, kuid teineteist täiendav nipp: programmilised reeglid, heuristikad, kaugjärelevalve või muud mürarikkad allikad genereerivad suures mahus esialgseid silte ja seejärel eemaldatakse nendest müra. Andmeprogrammeerimine populariseeris paljude mürarikaste sildiallikate (ehk sildistusfunktsioonide ) kombineerimist ja nende täpsuse õppimist, et luua kvaliteetsem treeningkomplekt [3].
Praktikas kombineerivad kiirelt töötavad meeskonnad kõiki kolme: käsitsi märgistamist kullakomplektide jaoks, nõrka järelevalvet alglaadimiseks ja HITL-i igapäevatöö kiirendamiseks. See pole petmine. See on meisterlikkus.
Aktiivõpe: vali järgmine parim asi, mida sildistada 🎯📈
Aktiivõpe pöörab tavapärase voolu pea peale. Selle asemel, et andmeid juhuslikult sildistada, lased mudelil küsida kõige informatiivsemaid näiteid: suur ebakindlus, suur lahkarvamus, mitmekesised esindajad või otsustuspiiri lähedal olevad punktid. Hea valimi abil vähendad sildistamise raiskamist ja keskendud mõjule. Kaasaegsed süvaaktiivset õppimist hõlmavad uuringud näitavad head tulemust vähemate siltidega, kui oraakli tsükkel on hästi disainitud [4].
Lihtne retsept, millega alustada, ilma igasuguse draamata:
-
Treeni väikese seemnekomplektiga.
-
Hinnake sildistamata basseini.
-
Valige suurim K ebakindluse või mudeli lahknevuste põhjal.
-
Märgista. Õpeta ümber. Korda väikeste partiidena.
-
Jälgi valideerimiskõveraid ja vastavusnäitajaid, et sa ei ajaks taga ebamäärast infot.
Sa tead, et see toimib, kui sinu mudel paraneb ilma igakuise sildistamise arve kahekordistumata.
Kvaliteedikontroll, mis tegelikult toimib 🧪
Sa ei pea ookeani keetma. Püüa neid punkte kontrollida:
-
Kuldsed küsimused : sisestage teadaolevaid üksusi ja jälgige sildistaja täpsust.
-
Konsensus otsustamisel : kaks sõltumatut silti pluss retsensent lahkarvamuste korral.
-
Annotaatorite omavaheline kokkulepe : kasutage α-d, kui teil on mitu annotaatorit või mittetäielikud sildid, κ paaride puhul; ärge keskenduge ühele läviväärtusele - kontekst on oluline [1].
-
Juhendi muudatused : korduvad vead tähendavad tavaliselt mitmetähenduslikke juhiseid, mitte halbu annotaatoreid.
-
Triivi kontrollid : võrdle siltide jaotust aja, geograafilise asukoha ja sisendkanalite lõikes.
Kui valid ainult ühe mõõdiku, vali kooskõla. See on kiire tervisesignaal. Veidi vigane metafoor: kui su sildistajad pole joondatud, siis su mudel töötab kõikuvate ratastega.
Tööjõu mudelid: ettevõttesisene, BPO, rahvahulga või hübriid 👥
-
Ettevõttesisene : parim tundlike andmete, nüansirikaste valdkondade ja kiire valdkondadevahelise õppimise jaoks.
-
Spetsialiseerunud müüjad : järjepidev läbilaskevõime, koolitatud kvaliteeditagamise spetsialistid ja leviala eri ajavööndites.
-
Rahvahulkade kaasamine : odav ülesande kohta, aga vajate tugevaid kullaallikaid ja rämpsposti kontrolli.
-
Hübriid : hoidke alles põhiline ekspertide meeskond ja kasutage ära väliseid võimekusi.
Ükskõik, mille valid, investeeri avaviledesse, suuniste koolitusse, kalibreerimisringidesse ja sagedasesse tagasisidesse. Odavad sildid, mis sunnivad kolmekordset ümbersildistamist, pole odavad.
Maksumus, aeg ja investeeringutasuvus: kiire reaalsuskontroll 💸⏱️
Kulud jagunevad tööjõuks, platvormiks ja kvaliteedikontrolliks. Ligikaudseks planeerimiseks kaardistage oma müügikanal järgmiselt:
-
Läbilaskevõime eesmärk : esemeid päevas sildistaja kohta × sildistajad.
-
Kvaliteedikontrolli üldkulud : topeltmärgistatud või üle vaadatud %.
-
Ümbertöötlemise määr : eelarve ümbermärkimiseks pärast suuniste uuendamist.
-
Automatiseerimise tõstmine : mudelipõhised eelsildid või programmilised reeglid võivad käsitsi tehtavaid pingutusi märkimisväärselt vähendada (mitte maagiliselt, aga sisukalt).
Kui hankeosakond küsib numbrit, andke neile mudel – mitte oletus – ja hoidke seda oma suuniste stabiliseerudes ajakohasena.
Lõksud, millesse satute vähemalt korra, ja kuidas neist kõrvale hiilida 🪤
-
Juhiste nihkumine : juhised paisuvad lühijutuks. Paranda otsustuspuude ja lihtsate näidetega.
-
Klasside paisumine : liiga palju ähmaste piiridega klasse. Ühenda või määra poliitikaga range „muu“.
-
Üleindekseerimine kiiruse põhjal : kiirustades lisatud sildid mürgitavad vaikselt treeningandmeid. Sisesta kuldsed väärtused; piira kiirust halvimate nõlvade korral.
-
Tööriista lukustus : ekspordivormingud on kiired. Otsustage varakult JSONL-skeemide ja idempotentsete üksuste ID-de üle.
-
Hindamise ignoreerimine : kui sa esmalt eval-komplekti ei sildista, siis ei saa sa kunagi kindel olla, mis paranes.
Olgem ausad, aeg-ajalt astute tagasi. See on okei. Nipp seisneb tagasimineku üleskirjutamises, et järgmine kord oleks see tahtlik.
Mini-KKK: kiired ja ausad vastused 🙋♀️
K: Sildistamine vs märkuste lisamine – kas need on erinevad?
V: Praktikas kasutavad inimesed neid sünonüümidena. Märkuste lisamine on märgistamine või siltide lisamine. Sildistamine viitab sageli tõele orienteeritud mõtteviisile koos kvaliteedikontrolli ja juhistega. Kartul, kartul.
K: Kas ma saan sildistamise vahele jätta tänu sünteetilistele andmetele või enesekontrollile?
V: Saate vähendada , mitte vahele jätta. Teil on ikkagi vaja sildistatud andmeid hindamiseks, piirete määramiseks, peenhäälestamiseks ja tootespetsiifiliseks käitumiseks. Nõrk järelevalve võib teid suurendada, kui käsitsi sildistamisest üksi ei piisa [3].
K: Kas mul on vaja kvaliteedimõõdikuid ka siis, kui minu retsensendid on eksperdid?
V: Jah. Eksperdid on samuti eriarvamusel. Kasutage kooskõlamõõdikuid (κ/α), et leida ebamääraseid definitsioone ja mitmetähenduslikke klasse, seejärel täpsustage ontoloogiat või reegleid [1].
K: Kas inimese kaasamine tsüklisse on lihtsalt turundus?
V: Ei. See on praktiline muster, kus inimesed juhivad, korrigeerivad ja hindavad mudeli käitumist. Seda soovitatakse usaldusväärsete tehisintellekti riskijuhtimise tavade raames [2].
K: Kuidas ma peaksin järjekorda seadma, mida järgmisena märgistada?
V: Alusta aktiivse õppimisega: võta kõige ebakindlamad või mitmekesisemad valimid, et iga uus märgis annaks sulle maksimaalse mudeli täiustuse [4].
Välimärkmed: väikesed asjad, mis muudavad palju ✍️
-
Hoidke oma repositooriumis aktiivset
-
Salvesta enne ja pärast näited iga kord, kui juhiseid uuendad.
-
Ehita pisike, täiuslik kullakomplekt ja kaitse seda saastumise eest.
-
Kalibreerimisseansside vaheldumine : kuva 10 elementi, märgista vaikselt, võrdle, aruta, uuenda reegleid.
-
Jälgija analüütika lahkelt – tugevad juhtpaneelid, null häbi. Leiad koolitusvõimalusi, mitte kaabakaid.
-
Lisa mudelipõhiseid soovitusi laisalt. Kui eelsildid on valed, aeglustavad need inimesi. Kui need on sageli õiged, on see maagia.
Lõppsõna: sildid on teie toote mälu 🧩💡
Mis on tehisintellekti andmete märgistamine oma olemuselt? See on teie viis otsustada, kuidas mudel peaks maailma nägema, üks hoolikas otsus korraga. Kui teete seda hästi, muutub kõik järgnevalt lihtsamaks: suurem täpsus, vähem regressioone, selgemad arutelud ohutuse ja eelarvamuste üle, sujuvam tarne. Kui teete seda lohakalt, küsite pidevalt, miks mudel valesti käitub – samal ajal kui vastus on teie andmestikus vale nimesildiga. Kõik ei vaja suurt meeskonda ega uhket tarkvara, aga kõik vajab hoolt.
Liiga kaua ma seda ei lugenud : investeeri selgesse ontoloogiasse, kirjuta selged reeglid, mõõda kooskõla, sega manuaalseid ja programmilisi silte ning lase aktiivõppel valida sinu järgmine parim üksus. Seejärel itereeri. Ikka veel. Ja jälle... ja kummalisel kombel naudid seda. 😄
Viited
[1] Artstein, R. ja Poesio, M. (2008). Kodeerijatevaheline kokkulepe arvutuslingvistikas . Arvutuslingvistika, 34(4), 555–596. (Hõlmab κ/α-d ja kokkuleppe tõlgendamist, sh puuduvaid andmeid.)
PDF
[2] NIST (2023). Tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF 1.0) . (Inimese järelevalve, dokumentatsioon ja riskikontroll usaldusväärse tehisintellekti jaoks.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D. ja Ré, C. (2016). Andmeprogrammeerimine: suurte treeningkomplektide kiire loomine . NeurIPS. (Nõrga järelevalve ja müraste siltide summutamise põhilähenemisviis.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y. jt (2024). Süvaaktiivse õppe uuring: hiljutised edusammud ja uued piirid . (Tõendid ja mustrid sildipõhise aktiivõppe kohta.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Isikuandmete (PII) konfidentsiaalsuse kaitsmise juhend . (Mis loetakse PII-ks ja kuidas seda oma andmevoogudes kaitsta.)
PDF