Ако градите или оценувате системи за машинско учење, порано или подоцна ќе наидете на истата пречка: етикетирани податоци. Моделите не знаат магично што е што. Луѓето, политиките, а понекогаш и програмите, мора да ги учат. Значи, што е етикетирање на податоци со вештачка интелигенција? Накратко, тоа е практика на додавање значење на суровите податоци за да можат алгоритмите да учат од нив… 😊
🔗 Што е етика на вештачката интелигенција
Преглед на етичките принципи што го водат одговорниот развој и распоредување на вештачката интелигенција.
🔗 Што е MCP во вештачката интелигенција
Го објаснува протоколот за контрола на моделот и неговата улога во управувањето со однесувањето на вештачката интелигенција.
🔗 Што е edge AI
Опфаќа како вештачката интелигенција ги обработува податоците директно на уредите на работ.
🔗 Што е агентска вештачка интелигенција
Воведува автономни агенти на вештачка интелигенција способни за планирање, расудување и независно дејствување.
Што е всушност етикетирање на податоци со вештачка интелигенција? 🎯
Означувањето на податоците со вештачка интелигенција е процес на прикачување на разбирливи за човекот ознаки, распони, полиња, категории или оценки на сурови влезни податоци како текст, слики, аудио, видео или временски серии, за да можат моделите да детектираат шеми и да прават предвидувања. Замислете ги ограничувачки полиња околу автомобили, ознаки на ентитети на луѓе и места во текст или преференцијални гласови за кои одговорот на четботот е покорисен. Без овие ознаки, класичното надгледувано учење никогаш не започнува.
Исто така, ќе чуете етикети наречени „основна вистина“ или „златни податоци“ : договорени одговори под јасни инструкции, што се користат за обука, валидација и ревизија на однесувањето на моделот. Дури и во ерата на основни модели и синтетички податоци, означените множества сè уште се важни за евалуација, фино подесување, безбедносно црвено здружување и случаи со долга опашка - т.е. како вашиот модел се однесува на чудните работи што вашите корисници всушност ги прават. Нема бесплатен ручек, само подобри кујнски алатки.
Што го прави добро означувањето на податоци со вештачка интелигенција ✅
Едноставно кажано: доброто етикетирање е здодевно на најдобар начин. Се чини предвидливо, повторувачко и малку премногу документирано. Еве како изгледа тоа:
-
Тесна онтологија : именуваниот сет на класи, атрибути и врски што ви се важни.
-
Кристални инструкции : обработени примери, контрапримери, специјални случаи и правила за нерешен резултат.
-
Јамки на рецензент : втор пар очи на дел од задачите.
-
Метрики за усогласување : усогласување меѓу анотаторите (на пр., Коенов κ, Крипендорфов α), така што мерите конзистентност, а не вибрации. α е особено корисно кога недостасуваат етикети или повеќе анотатори опфаќаат различни ставки [1].
-
Градинарство со рабови : редовно собирајте чудни, спротивставени или само ретки случаи.
-
Проверки на пристрасност : извори на податоци за ревизија, демографија, региони, дијалекти, услови на осветлување и друго.
-
Потекло и приватност : следете од каде доаѓаат податоците, права за нивно користење и како се ракува со личните податоци (што се смета за лични податоци, како се класифицира и заштитни мерки) [5].
-
Повратни информации за обуката : етикетите не живеат во гробишта од табеларни пресметки - тие враќаат повратни информации во активно учење, фино прилагодување и евалуации.
Мала исповед: ќе ги препишете вашите упатства неколку пати. Нормално е. Како зачинување на чорба, мала промена многу помага.
Кратка анегдота: еден тим додаде една опција „политика не можам да одлучам - ми треба“ во нивниот кориснички интерфејс. Согласноста се зголеми бидејќи анотаторите престанаа да наметнуваат претпоставки, а дневникот на одлуки стана поостар преку ноќ. Досадни победи.
Табела за споредба: алатки за означување на податоци со вештачка интелигенција 🔧
Не е исцрпно, и да, формулацијата е малку хаотична намерно. Промени во цените - секогаш потврдете на веб-страниците на добавувачите пред да направите буџет.
| Алатка | Најдобро за | Ценовник (индикативен) | Зошто функционира |
|---|---|---|---|
| Кутија со етикети | Претпријатија, CV + NLP микс | Бесплатно ниво базирано на употреба | Убави работни процеси, онтологии и метрики за контрола на квалитетот; се справува со скалирањето доста добро. |
| AWS SageMaker Ground Truth | Организации центрирани на AWS, HITL цевководи | По задача + користење на AWS | Тесно поврзано со AWS услуги, опции за човек-во-јамка, робусни инфра-куки. |
| Скалирање на вештачката интелигенција | Комплексни задачи, управувана работна сила | Прилагодена понуда, повеќеслојна | Услуги со честа примена плус алати; силни операции за кутии со цврсти рабови. |
| СуперАнотат | Тимови со голема визија, стартапи | Нивоа, бесплатен пробен период | Подобрен кориснички интерфејс, соработка, корисни алатки потпомогнати од модел. |
| Продиџи | Програмери кои сакаат локална контрола | Доживотна дозвола, по седиште | Скриптливо, брзи јамки, брзи рецепти-извршување локално; одлично за НЛП. |
| Докано | NLP проекти со отворен код | Бесплатно, со отворен код | Управувано од заедницата, едноставно за распоредување, добро за класификација и секвенционирање |
Проверка на реалноста на моделите на цени : добавувачите ги мешаат единиците за потрошувачка, надоместоците по задача, нивоата, прилагодените понуди за претпријатија, еднократните лиценци и софтверот со отворен код. Политиките се менуваат; потврдете ги спецификите директно со документацијата на добавувачот пред набавката да ги внесе бројките во табела.
Вообичаените типови етикети, со брзи ментални слики 🧠
-
Класификација на слики : ознаки со една или повеќе ознаки за целата слика.
-
Детекција на објекти : ограничување на кутии или ротирани кутии околу објекти.
-
Сегментација : маски на ниво на пиксел - инстанца или семантика; чудно задоволувачко кога е чисто.
-
Клучни точки и пози : обележја како зглобови или точки на лицето.
-
NLP : етикети на документи, распони за именувани ентитети, врски, кореферентни врски, атрибути.
-
Аудио и говор : транскрипција, дневнизација на говорникот, ознаки за намера, акустични настани.
-
Видео : кутии или патеки по кадар, временски настани, ознаки на акции.
-
Временски серии и сензори : прозорцирани настани, аномалии, трендовски режими.
-
Генеративни работни процеси : рангирање на преференции, црвени знамиња за безбедност, бодување на вистинитоста, евалуација базирана на рубрики.
-
Пребарување и RAG : релевантност на документот за пребарување, можност за одговор, грешки при пребарување.
Ако сликата е пица, сегментацијата е совршено сечење на секое парче, додека детекцијата е покажување и кажување дека има парче… некаде таму.
Анатомија на работниот тек: од краток преглед до златни податоци 🧩
Робусниот цевковод за етикетирање обично го следи овој облик:
-
Дефинирајте ја онтологијата : класи, атрибути, врски и дозволени двосмислености.
-
Нацрт-насоки : примери, остри случаи и сложени контра-примери.
-
Означете пилот-сет : добијте неколку стотици примери анотирани за да пронајдете дупки.
-
Согласување на мерките : пресметај κ/α; ревидирај ги инструкциите додека анотаторите не се спојат [1].
-
Дизајн на контрола на квалитетот : консензуално гласање, донесување одлуки, хиерархиски преглед и проверки на случајни места.
-
Производствени текови : следење на пропусноста, квалитетот и флуктуацијата.
-
Затворете ја јамката : преквалификувајте, повторно земајте примероци и ажурирајте ги рубриките како што еволуираат моделот и производот.
Совет за кој подоцна ќе си бидете благодарни: водете дневник за донесување одлуки . Запишете го секое разјаснувачко правило што ќе го додадете и зошто . Иднина - ќе го заборавите контекстот. Иднина - ќе бидете мрзоволни поради тоа.
Човечка интеракција, слаб надзор и начин на размислување „повеќе етикети, помалку кликови“ 🧑💻🤝
Човек-во-јамката (HITL) значи дека луѓето соработуваат со модели низ обука, евалуација или операции во живо - потврдувајќи, корегирајќи или воздржувајќи се од предлози за модели. Користете го за да ја забрзате брзината, а воедно да ги држите луѓето задолжени за квалитетот и безбедноста. HITL е основна практика во рамките на доверливото управување со ризици од вештачка интелигенција (човечки надзор, документација, следење) [2].
Слабиот надзор е различен, но комплементарен трик: програмските правила, евристиката, далечинскиот надзор или други бучни извори генерираат привремени етикети во голем обем, а потоа ги отстранувате од шумот. Програмирањето на податоци популаризираше комбинирање на многу бучни извори на етикети (т.е. функции за етикетирање ) и учење на нивната точност за да се произведе сет за обука со повисок квалитет [3].
Во пракса, тимовите со голема брзина ги комбинираат сите три: рачни етикети за златни сетови, слаб надзор за стартување и HITL за забрзување на секојдневната работа. Тоа не е мамење. Тоа е занаетчиство.
Активно учење: изберете ја следната најдобра работа за означување 🎯📈
Активното учење го менува вообичаениот тек. Наместо случајно земање примероци од податоци за означување, му дозволувате на моделот да ги бара најинформативните примери: висока неизвесност, големо несогласување, разновидни претставници или точки близу до границата на одлучување. Со добро земање примероци, го намалувате отпадот од етикетирање и се фокусирате на влијанието. Современите анкети што опфаќаат длабоко активно учење покажуваат силни перформанси со помалку етикети кога јамката на ораклот е добро дизајнирана [4].
Основен рецепт со кој можете да започнете, без драма:
-
Воз на мал сет семиња.
-
Оценете го необележаниот базен.
-
Изберете го горниот K поради неизвесност или несогласување на моделот.
-
Етикета. Преквалификација. Повторување во мали серии.
-
Внимавајте на кривите на валидација и метриките на согласност за да не бркате бучава.
Ќе знаете дека функционира кога вашиот модел ќе се подобри без да се удвои вашата месечна сметка за етикетирање.
Контрола на квалитет што навистина функционира 🧪
Не мора да го варите океанот. Целете кон овие проверки:
-
Златни прашања : инјектирајте познати предмети и следете ја точноста поединечно за секој етикетатор.
-
Консензус со пресуда : две независни издавачки куќи плус рецензент за несогласувања.
-
Договор меѓу анотаторите : користете α кога имате повеќе анотатори или нецелосни етикети, κ за парови; не опседнувајте се со еден праг - контекстот е важен [1].
-
Ревизии на упатствата : повторувачките грешки обично значат двосмислени инструкции, а не лоши анотатори.
-
Проверки на отстапување : споредете ги распределбите на етикетите низ времето, географијата, влезните канали.
Ако изберете само една метрика, изберете согласност. Тоа е брз сигнал за здравје. Малку погрешна метафора: ако вашите етикетирачки уреди не се порамнети, вашиот модел работи на нестабилни тркала.
Модели на работна сила: интерни, BPO, crowd или хибридни 👥
-
Внатрешно : најдобро за чувствителни податоци, нијансирани домени и брзо вкрстено-функционално учење.
-
Специјализирани добавувачи : постојан проток, обучен квалитет на квалитет и покриеност низ временските зони.
-
Краудсорсинг : евтино по задача, но ќе ви требаат силни златни поени и контрола на спам.
-
Хибрид : задржете го основниот експертски тим и збогатете се со надворешен капацитет.
Што и да одберете, инвестирајте во почетни удари, обука за упатства, рунди за калибрација и чести повратни информации. Евтините етикети што наметнуваат три препорачливи пропусници не се евтини.
Цена, време и поврат на инвестицијата: брза проверка на реалноста 💸⏱️
Трошоците се поделени на работна сила, платформа и контрола на квалитетот. За грубо планирање, мапирајте го вашиот процес на следниов начин:
-
Целен проток : предмети дневно по етикетирачки апарат × етикетирачки апарати.
-
Општо за контрола на квалитет : % двојно етикетирани или прегледани.
-
Стапка на преработка : буџет за повторна анотација по ажурирањата на упатствата.
-
Зголемување на автоматизацијата : претходните етикети потпомогнати од моделот или програмските правила можат да го намалат рачниот напор за значаен дел (не магично, но значајно).
Доколку одделот за набавки бара број, дајте им модел - а не претпоставка - и ажурирајте го како што вашите упатства се стабилизираат.
Стапици на кои ќе наидете барем еднаш и како да ги избегнете 🪤
-
Инструкции кои се прелеваат во новела. Поправка со дрва на одлучување + едноставни примери.
-
Преголема содржина на класа : премногу класи со нејасни граници. Спојување или дефинирање на строго „друго“ со политика.
-
Прекумерно индексирање на брзината : брзаните етикети тивко ги трујат податоците за обука. Вметнете златни поени; ограничете ги најлошите падини.
-
Заклучување на алатката : мал дел од форматите за извоз. Одлучете рано за JSONL шемите и идемпотентните идентификатори на ставки.
-
Игнорирање на евалуацијата : ако прво не означите множество евалуации, никогаш нема да бидете сигурни што се подобрило.
Да бидеме искрени, ќе се враќате назад од време на време. Во ред е. Трикот е да го запишете враќањето назад за следниот пат да биде намерно.
Мини-Најчесто поставувани прашања: брзи, искрени одговори 🙋♀️
П: Етикетирање наспроти анотирање - дали се различни?
О: Во пракса луѓето ги користат наизменично. Анотирањето е чин на обележување или етикетирање. Етикетирањето честопати подразбира начин на размислување базиран на вистината со контрола на квалитетот и упатства. Компир, компир.
П: Може ли да го прескокнам етикетирањето благодарение на синтетички податоци или самонадзор?
О: Можете намалите , а не да го прескокнете. Сè уште ви се потребни етикетирани податоци за евалуација, заштитни огради, фино подесување и однесување специфично за производот. Слабиот надзор може да ве подобри кога самото рачно етикетирање не е доволно [3].
П: Дали сè уште ми се потребни метрики за квалитет ако моите рецензенти се експерти?
О: Да. Експертите исто така не се согласуваат. Користете метрики за согласност (κ/α) за да лоцирате нејасни дефиниции и двосмислени класи, а потоа построго ја дефинирате онтологијата или правилата [1].
П: Дали „човекот во јамката“ е само маркетинг?
О: Не. Тоа е практичен модел каде што луѓето го водат, корегираат и оценуваат однесувањето на моделот. Се препорачува во рамките на доверливи практики за управување со ризици од вештачка интелигенција [2].
П: Како да дадам приоритет на тоа што да етикетирам следно?
О: Започнете со активно учење: земете ги најнеизвесните или најразновидните примероци, така што секоја нова ознака ви дава максимално подобрување на моделот [4].
Теренски белешки: мали работи што прават голема разлика ✍️
-
Чувајте жива датотека со таксономија во вашето репозиториум. Третирајте ја како код.
-
Зачувајте „пред“ и „после“ секогаш кога ги ажурирате упатствата.
-
Направи мал, совршен златен сет и заштитете го од контаминација.
-
Ротирајте ги сесиите за калибрација : покажете 10 ставки, тивко етикетирајте, споредете, дискутирајте, ажурирајте ги правилата.
-
Аналитиката на етикетите за следење е љубезна - силни контролни табли, без срам. Ќе најдете можности за обука, а не негативци.
-
Додавајте предлози потпомогнати од модел мрзеливо. Ако претходните ознаки се погрешни, тие ги забавуваат луѓето. Ако често се точни, тоа е магија.
Заклучни забелешки: етикетите се меморијата на вашиот производ 🧩💡
Што е етикетирање на податоци со вештачка интелигенција во суштина? Тоа е вашиот начин да одлучите како моделот треба да го гледа светот, една внимателна одлука одеднаш. Направете го добро и сè што се случува понатаму станува полесно: подобра прецизност, помалку регресии, појасни дебати за безбедноста и пристрасноста, помазно доставување. Направете го невнимателно и ќе продолжите да се прашувате зошто моделот се однесува лошо - кога одговорот седи во вашиот збир на податоци со погрешна етикета со име. Не е потребен огромен тим или фенси софтвер - но на сè му е потребна грижа.
Предолго време не го прочитав : инвестирајте во јасна онтологија, напишете јасни правила, мерете го согласувањето, комбинирајте рачни и програмски етикети и дозволете активното учење да ја избере вашата следна најдобра ставка. Потоа итерирајте. Повторно. И повторно… и чудно, ќе уживате. 😄
Референци
[1] Артштајн, Р. и Поезио, М. (2008). Меѓукодерски договор за компјутерска лингвистика . Компјутерска лингвистика, 34(4), 555–596. (Опфаќа κ/α и како да се толкува договорот, вклучувајќи ги и податоците што недостасуваат.)
PDF
[2] NIST (2023). Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0) . (Човечки надзор, документација и контрола на ризици за доверлива вештачка интелигенција.)
PDF
[3] Ратнер, АЈ, Де Са, К., Ву, С., Селсам, Д., и Ре, К. (2016). Програмирање на податоци: Брзо креирање големи обучувачки сетови . NeurIPS. (Основен пристап кон слаб надзор и отстранување на бучни етикети.)
PDF
[4] Ли, Д., Ванг, З., Чен, Ј., и др. (2024). Истражување за длабоко активно учење: Неодамнешни достигнувања и нови граници . (Докази и шеми за активно учење со ефикасно означување.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Водич за заштита на доверливоста на личните информации (PII) . (Што се смета за PII и како да го заштитите во вашиот проток на податоци.)
PDF