Maşın öyrənmə sistemlərini qurur və ya qiymətləndirirsinizsə, gec-tez eyni maneə ilə qarşılaşacaqsınız: etiketli data. Modellər sehrli şəkildə nəyin nə olduğunu bilmirlər. İnsanlar, siyasətlər və bəzən proqramlar onlara öyrətməlidir. Beləliklə, AI Data Labeling nədir? Qısacası, bu, alqoritmlərin ondan öyrənə bilməsi üçün xam məlumatlara məna əlavə etmək təcrübəsidir...😊
🔗 AI etikası nədir
Süni intellektin məsuliyyətli inkişafı və tətbiqinə rəhbərlik edən etik prinsiplərə ümumi baxış.
🔗 AI-də MCP nədir
Model idarəetmə protokolunu və onun AI davranışının idarə edilməsində rolunu izah edir.
🔗 Edge AI nədir
AI-nin məlumatları birbaşa kənardakı cihazlarda necə emal etdiyini əhatə edir.
🔗 Agent AI nədir
Planlaşdırma, əsaslandırma və müstəqil fəaliyyət göstərə bilən avtonom AI agentlərini təqdim edir.
Həqiqətən, AI Data Labeling nədir? 🎯
Süni intellekt məlumatlarının etiketlənməsi insan tərəfindən başa düşülən teqlərin, diapazonların, qutuların, kateqoriyaların və ya reytinqlərin mətn, şəkillər, audio, video və ya zaman seriyası kimi xam daxilolmalara əlavə edilməsi prosesidir ki, modellər nümunələri aşkarlaya və proqnozlar verə bilsin. Avtomobillərin ətrafında məhdudlaşdırıcı qutuları, mətndəki insanlar və yerlər üzərində obyekt teqlərini və ya chatbot cavabının daha faydalı olduğu üçün üstünlük verdiyi səsləri düşünün. Bu etiketlər olmadan klassik nəzarətli öyrənmə heç vaxt yerdən düşmür.
əsas həqiqət və ya qızıl data adlı etiketləri eşidəcəksiniz : aydın təlimatlar altında razılaşdırılmış cavablar, model davranışını öyrətmək, yoxlamaq və yoxlamaq üçün istifadə olunur. Hətta təməl modellər və sintetik məlumatlar əsrində belə, etiketli dəstlər qiymətləndirmə, incə tənzimləmə, təhlükəsiz qırmızı komandalaşdırma və uzun quyruqlu kənar vəziyyətlər üçün əhəmiyyət kəsb edir, yəni modelinizin istifadəçilərinizin əslində etdiyi qəribə şeylərdə necə davranması. Pulsuz nahar yoxdur, sadəcə daha yaxşı mətbəx alətləri.
Nə yaxşı AI Data Labeling edir ✅
Açıqcası: yaxşı etiketləmə ən yaxşı şəkildə darıxdırıcıdır. Bu, proqnozlaşdırıla bilən, təkrarlana bilən və bir qədər çox sənədləşdirilmiş hiss olunur. Bunun necə göründüyü budur:
-
Sıx ontologiya : maraqlandığınız siniflər, atributlar və münasibətlərin adlandırılmış dəsti.
-
Kristal təlimatlar : işlənmiş nümunələr, əks-nümunələr, xüsusi hallar və tay-breyk qaydaları.
-
Rəyçi döngələri : bir dilim tapşırıq üzərində ikinci bir cüt göz.
-
Razılaşma ölçüləri : annotatorlararası razılaşma (məsələn, Cohen's κ, Krippendorff's α) beləliklə, siz titrəmələri deyil, ardıcıllığı ölçürsünüz. α xüsusilə etiketlər əskik olduqda və ya bir neçə annotator müxtəlif elementləri əhatə etdikdə əlverişlidir [1].
-
Edge-case bağçılıq : müntəzəm olaraq qəribə, rəqib və ya nadir hallarda toplayın.
-
Qərəz yoxlamaları : audit məlumat mənbələri, demoqrafik məlumatlar, bölgələr, dialektlər, işıqlandırma şəraiti və s.
-
Mənbə və məxfilik : məlumatların haradan gəldiyini, ondan istifadə hüquqlarını və PII-nin necə idarə olunduğunu izləyin (PII sayılanlar, onu necə təsnif etdiyiniz və qorunma tədbirləri) [5].
-
Təlimlə bağlı rəy : etiketlər elektron cədvəl qəbiristanlığında yaşamır - onlar aktiv öyrənmə, dəqiq tənzimləmə və qiymətləndirmə ilə qidalanır.
Kiçik etiraf: təlimatlarınızı bir neçə dəfə yenidən yazacaqsınız. Bu normaldır. Bir güveç ədviyyatı kimi, kiçik bir çimdik uzun bir yol alır.
Sürətli sahə lətifəsi: bir komanda öz istifadəçi interfeysinə vahid “qərar verə bilmir-ehtiyaclar siyasəti” seçimini əlavə etdi. Razılaşma yüksəldi, çünki annotatorlar təxminləri məcbur etməyi dayandırdılar və qərar jurnalı bir gecədə kəskinləşdi. Darıxdırıcı qalib gəlir.
Müqayisə cədvəli: AI məlumatlarının etiketlənməsi üçün alətlər 🔧
Tam deyil və bəli, sözlər məqsədyönlü şəkildə bir az qarışıqdır. Qiymət dəyişiklikləri - büdcə tərtib etməzdən əvvəl həmişə satıcı saytlarında təsdiqləyin.
| Alət | Üçün ən yaxşısı | Qiymət tərzi (göstərici) | Niyə işləyir |
|---|---|---|---|
| Etiket qutusu | Müəssisələr, CV + NLP qarışığı | İstifadəyə əsaslanan, pulsuz səviyyə | Gözəl QA iş axınları, ontologiyalar və ölçülər; miqyasını olduqca yaxşı idarə edir. |
| AWS SageMaker Ground Truth | AWS mərkəzli təşkilatlar, HITL boru kəmərləri | Hər tapşırıq üçün + AWS istifadəsi | AWS xidmətləri, insan-in-the-loop variantları, möhkəm infra qarmaqlar ilə sıx. |
| Ölçək AI | Mürəkkəb vəzifələr, idarə olunan işçi qüvvəsi | Fərdi sitat, səviyyəli | Yüksək toxunma xidmətləri və alətlər; sərt kənar hallar üçün güclü əməliyyatlar. |
| SuperAnnotasiya | Vizyonu olan komandalar, startaplar | Səviyyələr, pulsuz sınaq | Cilalanmış UI, əməkdaşlıq, faydalı model yardımlı alətlər. |
| Vunderkind | Yerli nəzarət istəyən inkişafçılar | Ömürlük lisenziya, oturacaq başına | Yazıla bilən, sürətli döngələr, sürətli reseptlər - yerli olaraq işləyir; NLP üçün əladır. |
| Doccano | Açıq mənbəli NLP layihələri | Pulsuz, açıq mənbə | İcma tərəfindən idarə olunan, tətbiqi sadə, təsnifat və ardıcıllıqla iş üçün yaxşıdır |
Qiymətləndirmə modellərində reallıq yoxlanışı : satıcılar istehlak vahidlərini, hər tapşırıq üçün ödənişləri, səviyyələri, fərdi müəssisə qiymətlərini, birdəfəlik lisenziyaları və açıq mənbəni qarışdırır. Siyasətlərin dəyişdirilməsi; satınalma elektron cədvələ nömrələr qoymazdan əvvəl spesifikləri birbaşa satıcı sənədləri ilə təsdiqləyin.
Tez zehni şəkillərlə ümumi etiket növləri 🧠
-
Şəkil təsnifatı : bütün şəkil üçün bir və ya çox etiketli teqlər.
-
Obyekt aşkarlanması : obyektlərin ətrafında məhdudlaşdırıcı qutular və ya fırlanan qutular.
-
Seqmentasiya : piksel səviyyəli maskalar-instansiya və ya semantik; təmiz olanda qəribə dərəcədə razıdır.
-
Əsas nöqtələr və pozalar : oynaqlar və ya üz nöqtələri kimi əlamətlər.
-
NLP : sənəd etiketləri, adlandırılmış qurumlar üçün aralıqlar, əlaqələr, əsas istinad bağlantıları, atributlar.
-
Audio və nitq : transkripsiya, natiqin dializasiyası, niyyət etiketləri, akustik hadisələr.
-
Video : çərçivəli qutular və ya treklər, müvəqqəti hadisələr, fəaliyyət etiketləri.
-
Zaman seriyası və sensorlar : pəncərəli hadisələr, anomaliyalar, trend rejimləri.
-
Generativ iş axınları : üstünlük sıralaması, təhlükəsizlik qırmızı bayraqları, doğruluq reytinqi, rubrikaya əsaslanan qiymətləndirmə.
-
Axtarış və RAG : sorğu-sənəd aktuallığı, cavabdehlik, axtarış xətaları.
Əgər şəkil pizzadırsa, seqmentasiya hər bir dilimi mükəmməl şəkildə kəsir, aşkarlama isə işarə edərək orada bir dilim olduğunu söyləyir... orada bir yerdə.
İş axını anatomiyası: qısa məlumatdan qızıl məlumatlara 🧩
Güclü etiketləmə boru kəməri adətən bu formanı izləyir:
-
Ontologiyanı müəyyənləşdirin : siniflər, atributlar, əlaqələr və icazə verilən qeyri-müəyyənliklər.
-
Qaralama təlimatlar : nümunələr, kənar hallar və çətin əks-nümunələr.
-
Pilot dəsti etiketləyin : deşikləri tapmaq üçün şərh edilmiş bir neçə yüz nümunə əldə edin.
-
Tədbir razılaşması : κ/α hesablayın; annotatorlar birləşənə qədər təlimatları yenidən nəzərdən keçirin [1].
-
QA dizaynı : konsensus səsverməsi, mühakimə, iyerarxik baxış və spot yoxlamalar.
-
İstehsal dövrləri : məhsuldarlığa, keyfiyyətə və sürüşməyə nəzarət edin.
-
Döngəni bağlayın : model və məhsul inkişaf etdikcə rubrikaları yenidən hazırlayın, yenidən nümunə götürün və yeniləyin.
Daha sonra özünüzə təşəkkür edəcəyiniz məsləhət: canlı qərar jurnalını . niyə yazın . Gələcək - konteksti unudacaqsınız. Gələcək - bu barədə qəzəbli olacaqsınız.
Döngüdə insan, zəif nəzarət və “daha çox etiket, daha az klik” düşüncə tərzi 🧑💻🤝
İnsan-in-the-loop (HITL) insanların təlim, qiymətləndirmə və ya canlı əməliyyatlar üzrə modellərlə əməkdaşlıq etməsi deməkdir - model təkliflərini təsdiqləmək, düzəliş etmək və ya onlardan imtina etmək. İnsanları keyfiyyət və təhlükəsizliyə nəzarət edərkən sürəti sürətləndirmək üçün ondan istifadə edin. HITL etibarlı süni intellekt riskinin idarə edilməsində (insan nəzarəti, sənədləşdirmə, monitorinq) əsas təcrübədir [2].
Zəif nəzarət fərqli, lakin bir-birini tamamlayan hiylədir: proqram qaydaları, evristika, uzaq nəzarət və ya digər səs-küylü mənbələr miqyasda müvəqqəti etiketlər yaradır, sonra siz onları yox edirsiniz. Data Proqramlaşdırma bir çox səs-küylü etiket mənbələrini (aka etiketləmə funksiyaları ) birləşdirərək və daha yüksək keyfiyyətli təlim dəsti hazırlamaq üçün onların dəqiqliyini öyrənərək populyarlaşdı [3].
Təcrübədə yüksək sürətli komandalar hər üçünü qarışdırır: qızıl dəstlər üçün əl etiketləri, yükləməyə zəif nəzarət və gündəlik işi sürətləndirmək üçün HITL. Bu aldatma deyil. Bu sənətkarlıqdır.
Aktiv öyrənmə: etiketləmək üçün növbəti ən yaxşı şeyi seçin 🎯📈
Aktiv öyrənmə adi axını dəyişir. Etiketləmək üçün məlumatları təsadüfi seçmə etmək əvəzinə, siz modelə ən informativ nümunələri tələb etməyə icazə verirsiniz: yüksək qeyri-müəyyənlik, yüksək fikir ayrılığı, müxtəlif nümayəndələr və ya qərar sərhədinə yaxın nöqtələr. Yaxşı nümunə götürməklə, etiketləmə tullantılarını kəsir və təsirə diqqət yetirirsiniz. Dərin aktiv öyrənməni əhatə edən müasir sorğular, Oracle döngəsi yaxşı tərtib edildikdə, daha az etiketlə güclü performans göstərir [4].
Başlaya biləcəyiniz əsas resept, dram yoxdur:
-
Kiçik bir toxum dəsti üzərində məşq edin.
-
Etiketsiz hovuza xal verin.
-
Qeyri-müəyyənlik və ya model fikir ayrılığı ilə üst K seçin.
-
Etiket. Yenidən məşq edin. Təvazökar dəstələrlə təkrarlayın.
-
Səs-küyün arxasınca düşməmək üçün doğrulama əyrilərinə və razılaşma metriklərinə baxın.
Aylıq etiketləmə fakturanızı ikiqat artırmadan modeliniz yaxşılaşdıqda bunun işlədiyini biləcəksiniz.
Əslində işləyən keyfiyyətə nəzarət 🧪
Okeanı qaynatmaq lazım deyil. Bu yoxlamaların məqsədi:
-
Qızıl suallar : məlum elementləri yeridin və hər etiketləyicinin dəqiqliyini izləyin.
-
Qərarla konsensus : iki müstəqil etiket və fikir ayrılıqları üzrə rəyçi.
-
Annotatorlararası razılaşma : çoxlu annotator və ya natamam etiketlər olduqda α istifadə edin, cütlər üçün κ; tək bir eşik kontekst məsələlərinə qarışmayın [1].
-
Təlimatların düzəlişləri : təkrarlanan səhvlər adətən pis annotatorlar deyil, qeyri-müəyyən təlimatlar deməkdir.
-
Drift yoxlamaları : etiket paylamalarını zaman, coğrafiya, giriş kanalları üzrə müqayisə edin.
Yalnız bir metrik seçsəniz, razılaşma seçin. Bu, sürətli sağlamlıq siqnalıdır. Bir az qüsurlu metafora: etiketləyiciləriniz uyğunlaşdırılmayıbsa, modeliniz yellənən təkərlərdə işləyir.
İşçi qüvvəsi modelləri: daxili, BPO, izdiham və ya hibrid 👥
-
Daxili : həssas məlumatlar, nüanslı domenlər və sürətli çarpaz funksional öyrənmə üçün ən yaxşısı.
-
Mütəxəssis satıcılar : ardıcıl ötürmə qabiliyyəti, təlim keçmiş QA və vaxt zonaları üzrə əhatə dairəsi.
-
Crowdsourcing : hər tapşırıq üçün ucuzdur, lakin sizə güclü qızıllar və spam nəzarəti lazımdır.
-
Hibrid : əsas mütəxəssis komandanı saxlayın və xarici imkanlara sahib olun.
Seçdiyiniz nə olursa olsun, başlanğıclara, təlimat təlimlərinə, kalibrləmə dövrələrinə və tez-tez rəylərə investisiya qoyun. Üç relabel keçidini məcbur edən ucuz etiketlər ucuz deyil.
Xərc, vaxt və ROI: sürətli reallıq yoxlanışı 💸⏱️
Xərclər işçi qüvvəsinə, platformaya və QA-ya bölünür. Kobud planlaşdırma üçün boru kəmərinizi bu şəkildə xəritələyin:
-
Məhsuldarlıq hədəfi : hər etiketləyici üçün gündə maddələr × etiketləyicilər.
-
QA əlavə xərci : % ikiqat etiketlənmiş və ya nəzərdən keçirilmişdir.
-
Yenidən işləmə dərəcəsi : təlimat yeniləmələrindən sonra yenidən annotasiya üçün büdcə.
-
Avtomatlaşdırma qaldırıcısı : model tərəfindən dəstəklənən prelabellər və ya proqram qaydaları əl səylərini mənalı bir hissə ilə azalda bilər (sehrli deyil, mənalıdır).
Əgər satınalma nömrə tələb edirsə, onlara təxmin yox, model verin və təlimatlarınız sabitləşdikcə onu yeniləyin.
Ən azı bir dəfə vuracağınız tələlər və onlardan necə qaçmaq olar 🪤
-
Təlimat sürünməsi : təlimatlar novellaya çevrilir. Qərar ağacları + sadə nümunələrlə düzəldin.
-
Sinif şişməsi : qeyri-səlis sərhədləri olan həddən artıq çox sinif. Ciddi "digər"i siyasətlə birləşdirin və ya müəyyənləşdirin.
-
Sürətlə həddindən artıq indeksləşdirmə : tələsik etiketlər məşq məlumatlarını sakitcə zəhərləyir. Qızılları daxil edin; dərəcəsi-ən pis yamacları məhdudlaşdırın.
-
Alət kilidi : ixrac formatları dişləyir. JSONL sxemləri və idempotent element identifikatorları haqqında erkən qərar verin.
-
Qiymətləndirməyə məhəl qoymamaq : əvvəlcə qiymətləndirmə dəstini etiketləməsəniz, nəyin yaxşılaşdığına heç vaxt əmin olmayacaqsınız.
Düzünü desək, arabir geri çəkiləcəksən. Bu yaxşıdır. Hiylə, geri çəkilməni növbəti dəfə qəsdən etmək üçün yazmaqdır.
Mini-FAQ: sürətli, dürüst cavablar 🙋♀️
S: Etiketləmə və annotasiya - bunlar fərqlidirmi?
Cavab: Təcrübədə insanlar onlardan bir-birini əvəz edir. Annotasiya işarələmə və ya etiketləmə aktıdır. Etiketləmə tez-tez QA və təlimatlarla əsas həqiqət düşüncə tərzini nəzərdə tutur. Kartof, kartof.
S: Sintetik məlumat və ya öz-özünə nəzarət sayəsində etiketləməni atlaya bilərəmmi?
A: Siz azalda , onu atlaya bilməzsiniz. Qiymətləndirmə, qoruyucu barmaqlıqlar, dəqiq tənzimləmə və məhsula xas davranışlar üçün hələ də etiketli dataya ehtiyacınız var. Zəif nəzarət sizi böyüdə bilər, nə zaman ki, tək əl ilə etiketləmə onu kəsməyəcək [3].
S: Rəyçilərim ekspertdirsə, keyfiyyət göstəricilərinə ehtiyacım varmı?
A: Bəli. Ekspertlər də bununla razılaşmırlar. Qeyri-müəyyən tərifləri və qeyri-müəyyən sinifləri tapmaq üçün razılaşma ölçülərindən (κ/α) istifadə edin, sonra ontologiyanı və ya qaydaları sərtləşdirin [1].
S: İnsan-in-the-loop sadəcə marketinqdir?
Cavab: Xeyr. Bu, insanların nümunə davranışını istiqamətləndirdiyi, düzəltdiyi və qiymətləndirdiyi praktik nümunədir. Etibarlı süni intellekt riskinin idarə edilməsi təcrübələri çərçivəsində tövsiyə olunur [2].
S: Sonra nəyi etiketləməyə üstünlük verməliyəm?
Cavab: Aktiv öyrənmə ilə başlayın: ən qeyri-müəyyən və ya müxtəlif nümunələri götürün ki, hər yeni etiket sizə modelin maksimum təkmilləşməsini təmin etsin [4].
Sahə qeydləri: böyük fərq yaradan kiçik şeylər ✍️
-
Repoda canlı taksonomiya saxlayın Kod kimi davranın.
-
Təlimatları yenilədiyiniz zaman əvvəl və sonra yadda saxlayın
-
Kiçik, mükəmməl qızıl dəst qurun və onu çirklənmədən qoruyun.
-
Kalibrləmə seanslarını döndərin : 10 elementi göstərin, səssizcə etiketləyin, müqayisə edin, müzakirə edin, qaydaları yeniləyin.
-
İzləmə etiketləyicisi analitikası - güclü tablolar, sıfır utanc. Siz pis adamlar deyil, məşq imkanları tapacaqsınız.
-
model yardımlı təkliflər əlavə edin . Əgər ön etiketlər səhvdirsə, onlar insanları yavaşlatır. Çox vaxt haqlıdırlarsa, bu sehrdir.
Yekun qeydlər: etiketlər məhsulunuzun yaddaşıdır 🧩💡
Əsasında AI Data Labeling nədir? Bu, modelin dünyanı necə görəcəyinə qərar vermək üsulunuzdur, hər dəfə bir diqqətli qərar. Bunu yaxşı edin və aşağı axınla hər şey asanlaşır: daha yaxşı dəqiqlik, daha az reqressiya, təhlükəsizlik və qərəzlə bağlı daha aydın müzakirələr, daha hamar göndərmə. Bunu səliqəsiz edin və siz modelin niyə səhv davrandığını soruşmağa davam edəcəksiniz - cavab yanlış ad etiketi taxaraq məlumat dəstinizdə oturanda. Hər şeyin böyük komandaya və ya dəbdəbəli proqram təminatına ehtiyacı yoxdur, lakin hər şeyə qayğı lazımdır.
Çox uzun müddətdir ki, oxumurdum : aydın ontologiyaya sərmayə qoyun, aydın qaydalar yazın, razılaşmanı ölçün, dərslik və proqram etiketlərini qarışdırın və aktiv öyrənmənin növbəti ən yaxşı elementinizi seçməsinə icazə verin. Sonra təkrarlayın. Yenə. Və yenə... və qəribədir ki, bundan həzz alacaqsınız. 😄
İstinadlar
[1] Artstein, R., & Poesio, M. (2008). Hesablama Dilçilik üzrə Kodlararası Müqavilə . Computational Linguistics, 34(4), 555–596. (κ/α-nı və çatışmayan məlumatlar daxil olmaqla razılaşmanın necə şərh edilməsini əhatə edir.)
PDF
[2] NIST (2023). Süni İntellekt Risk İdarəetmə Çərçivəsi (AI RMF 1.0) . (Etibarlı AI üçün insan nəzarəti, sənədləşdirmə və risk nəzarəti.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Ré, C. (2016). Məlumatların Proqramlaşdırılması: Böyük Təlim Setlərinin Yaradılması, Tez . NeurIPS. (Zəif nəzarətə və səs-küylü etiketlərə əsaslı yanaşma.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., et al. (2024). Dərin Fəal Öyrənmə üzrə Sorğu: Son İnkişaflar və Yeni Sərhədlər . (Etiket-səmərəli aktiv öyrənmə üçün sübut və nümunələr.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Şəxsi Müəyyənləşdirilə bilən məlumatların məxfiliyinin qorunması üçün bələdçi (PII) . (PII kimi nə sayılır və onu məlumat boru kəmərinizdə necə qorumaq olar.)
PDF