Nëse po ndërtoni ose vlerësoni sisteme të të mësuarit automatik, herët a vonë do të hasni në të njëjtën pengesë: të dhënat e etiketuara. Modelet nuk e dinë në mënyrë magjike se çfarë është çfarë. Njerëzit, politikat dhe ndonjëherë programet duhet t'i mësojnë ato. Pra, çfarë është Etiketimi i të Dhënave me IA? Shkurt, është praktika e shtimit të kuptimit në të dhënat e papërpunuara në mënyrë që algoritmet të mund të mësojnë prej tyre…😊
🔗 Çfarë është etika e inteligjencës artificiale
Përmbledhje e parimeve etike që udhëheqin zhvillimin dhe vendosjen e përgjegjshme të inteligjencës artificiale.
🔗 Çfarë është MCP në IA?
Shpjegon protokollin e kontrollit të modelit dhe rolin e tij në menaxhimin e sjelljes së IA-së.
🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale në skaj
Mbulon mënyrën se si IA përpunon të dhënat direkt në pajisjet në skaj.
🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale agjentike
Prezanton agjentë autonomë të IA-së të aftë për planifikim, arsyetim dhe veprim të pavarur.
Çfarë është në të vërtetë Etiketimi i të Dhënave me anë të IA-së? 🎯
Etiketimi i të dhënave të inteligjencës artificiale është procesi i bashkëngjitjes së etiketave, hapësirave, kutive, kategorive ose vlerësimeve të kuptueshme nga njeriu në të dhënat e papërpunuara si teksti, imazhet, audioja, videoja ose seritë kohore, në mënyrë që modelet të mund të zbulojnë modelet dhe të bëjnë parashikime. Mendoni për kutitë kufizuese rreth makinave, etiketat e entiteteve mbi njerëzit dhe vendet në tekst, ose votat preferenciale për të cilat përgjigja e chatbot-it duket më e dobishme. Pa këto etiketa, mësimi klasik i mbikëqyrur nuk fillon kurrë.
Do të dëgjoni gjithashtu etiketa të quajtura të vërteta bazë ose të dhëna të arta : përgjigje të dakordësuara sipas udhëzimeve të qarta, të përdorura për të trajnuar, validuar dhe audituar sjelljen e modelit. Edhe në epokën e modeleve themelore dhe të dhënave sintetike, grupet e etiketuara ende kanë rëndësi për vlerësimin, rregullimin e imët, bashkimin e të dhënave të sigurisë dhe rastet me skaje të gjata - d.m.th., se si sillet modeli juaj në gjërat e çuditshme që bëjnë në të vërtetë përdoruesit tuaj. Asnjë drekë falas, vetëm mjete më të mira kuzhine.
Çfarë e bën të mirë etiketimin e të dhënave me inteligjencë artificiale ✅
Thjesht: etiketimi i mirë është i mërzitshëm në kuptimin më të mirë. Ndihet i parashikueshëm, i përsëritshëm dhe paksa i dokumentuar tepër. Ja se si duket:
-
Një ontologji e ngushtë : bashkësia e emërtuar e klasave, atributeve dhe marrëdhënieve që ju interesojnë.
-
Udhëzime për kristale : shembuj të punuar, kundërshembuj, raste të veçanta dhe rregulla barazimi.
-
Cikle rishikuesish : një palë e dytë sysh mbi një pjesë të detyrave.
-
Metrikat e marrëveshjes : marrëveshja midis shënuesve (p.sh., κ e Cohen, α e Krippendorff) kështu që po matni qëndrueshmërinë, jo dridhjet. α është veçanërisht i dobishëm kur mungojnë etiketat ose shënues të shumtë mbulojnë artikuj të ndryshëm [1].
-
Kopshtari me raste të thjeshta : mbledh rregullisht raste të çuditshme, armiqësore ose thjesht të rralla.
-
Kontrollet e paragjykimeve : burimet e të dhënave të auditimit, demografia, rajonet, dialektet, kushtet e ndriçimit dhe më shumë.
-
Origjina dhe privatësia : gjurmoni se nga kanë ardhur të dhënat, të drejtat për t'i përdorur ato dhe si trajtohen PII (çfarë llogaritet si PII, si i klasifikoni ato dhe masat mbrojtëse) [5].
-
Reagime në lidhje me trajnimin : etiketat nuk jetojnë në një varrezë të spreadsheet-eve - ato ndikojnë në të nxënit aktiv, përshtatjen e imët dhe vlerësimet.
Një rrëfim i vogël: do t’i rishkruash udhëzimet disa herë. Është normale. Ashtu si kur i jep erëza një gjelle, një ndryshim i vogël bën shumë punë.
Anekdotë e shkurtër nga fusha: një ekip shtoi një opsion të vetëm "politika "nuk mund të vendos - ka nevojë"" në ndërfaqen e tyre të përdoruesit. Marrëveshja u rrit sepse shënimet ndaluan së imponuari hamendje dhe regjistri i vendimeve u bë më i qartë brenda natës. Fitore të mërzitshme.
Tabela krahasuese: mjete për etiketimin e të dhënave të inteligjencës artificiale 🔧
Jo shteruese, dhe po, formulimi është paksa i çrregullt me qëllim. Ndryshimet e çmimeve - konfirmojini gjithmonë në faqet e internetit të shitësve përpara se të bëni buxhetin.
| Mjet | Më e mira për | Stili i çmimit (tregues) | Pse funksionon |
|---|---|---|---|
| Kutia e etiketave | Ndërmarrjet, kombinimi i CV-së + NLP-së | Niveli falas, bazuar në përdorim | Flukse pune, ontologji dhe metrika të mira të kontrollit të cilësisë; trajton shkallëzimin mjaft mirë. |
| AWS SageMaker Ground Truth | Organizata të përqendruara në AWS, tubacione HITL | Për detyrë + përdorim i AWS | I lidhur ngushtë me shërbimet AWS, opsione komunikimi njerëzor, grepa infra të fuqishëm. |
| Shkallëzoni IA-në | Detyra komplekse, fuqi punëtore e menaxhuar | Kuotë e personalizuar, me nivele | Shërbime me prekje të shpeshta plus vegla pune; operacione të forta për kuti me skaje të forta. |
| SuperAnnotate | Ekipet me vizion të fortë, startup-et | Nivele, provë falas | Ndërfaqe përdoruesi e rafinuar, bashkëpunim, mjete të dobishme të asistuara nga modeli. |
| Prodigy | Zhvilluesit që duan kontroll lokal | Patentë për jetë, për vend | I skriptueshëm, me cikle të shpejta, me receta të shpejta që ekzekutohen në nivel lokal; i shkëlqyer për NLP. |
| Doccano | Projekte NLP me burim të hapur | Falas, me burim të hapur | I drejtuar nga komuniteti, i thjeshtë për t’u vendosur, i mirë për punën e klasifikimit dhe renditjes |
Verifikim realiteti mbi modelet e çmimeve : shitësit përziejnë njësitë e konsumit, tarifat për detyrë, nivelet, kuotat e personalizuara të ndërmarrjeve, licencat një herëshe dhe burimet e hapura. Politikat ndryshojnë; konfirmoni specifikat direkt me dokumentet e shitësit përpara se prokurimi të vendosë numrat në një spreadsheet.
Llojet e zakonshme të etiketave, me imazhe të shpejta mendore 🧠
-
Klasifikimi i imazhit : etiketa me një ose shumë etiketa për një imazh të tërë.
-
Zbulimi i objekteve : kutitë kufizuese ose kutitë e rrotulluara rreth objekteve.
-
Segmentimi : maska në nivel pikseli - instancë ose semantike; çuditërisht e kënaqshme kur është e pastër.
-
Pikat dhe pozat kryesore : pika referimi si nyjet ose pikat e fytyrës.
-
NLP : etiketat e dokumenteve, hapësirat për entitetet e emëruara, marrëdhëniet, lidhjet korrespondente, atributet.
-
Audio dhe të folurit : transkriptimi, diarizimi i folësit, etiketat e qëllimit, ngjarjet akustike.
-
Video : kuti ose pista sipas kuadrit, ngjarje kohore, etiketa veprimi.
-
Seritë kohore dhe sensorët : ngjarjet me dritare, anomalitë, regjimet e trendeve.
-
Flukset gjeneruese të punës : renditja e preferencave, sinjalet e kuqe të sigurisë, vlerësimi i vërtetësisë, vlerësimi i bazuar në rubrika.
-
Kërkimi dhe RAG : rëndësia e dokumentit të pyetjeve, përgjigjshmëria, gabimet e rikthimit.
Nëse një imazh është një picë, segmentimi është prerja në mënyrë perfekte e çdo fete, ndërsa zbulimi është drejtimi dhe thënia se ka një fetë… diku atje tej.
Anatomia e rrjedhës së punës: nga të dhënat e shkurtra deri te të dhënat e arta 🧩
Një tubacion i fuqishëm etiketimi zakonisht ndjek këtë formë:
-
Përcaktoni ontologjinë : klasat, atributet, marrëdhëniet dhe paqartësitë e lejuara.
-
Udhëzime për draft : shembuj, raste anësore dhe kundërshembuj të ndërlikuar.
-
Etiketoni një grup pilot : merrni disa qindra shembuj të shënuar për të gjetur vrimat.
-
Matni përputhjen : llogaritni κ/α; rishikoni udhëzimet derisa anotatorët të konvergojnë [1].
-
Dizajni i sigurimit të cilësisë : votim me konsensus, gjykim, rishikim hierarkik dhe verifikime të rastësishme.
-
Rrjedhat e prodhimit : monitorimi i rendimentit, cilësisë dhe devijimit.
-
Mbyll ciklin : rikualifiko, rimodelo dhe përditëso rubrikat ndërsa modeli dhe produkti evoluojnë.
Këshillë për të cilën do ta falënderoni veten më vonë: mbani një regjistër vendimesh . Shkruani çdo rregull sqarues që shtoni dhe arsyen pse . Në të ardhmen - do ta harroni kontekstin. Në të ardhmen - do të jeni të inatosur për këtë.
Ndërveprimi njerëzor, mbikëqyrja e dobët dhe mentaliteti "më shumë etiketa, më pak klikime" 🧑💻🤝
Human-in-the-loop (HITL) do të thotë që njerëzit bashkëpunojnë me modelet gjatë trajnimit, vlerësimit ose operacioneve të drejtpërdrejta - duke konfirmuar, korrigjuar ose duke hequr dorë nga sugjerimet e modelit. Përdoreni atë për të përshpejtuar shpejtësinë duke i mbajtur njerëzit përgjegjës për cilësinë dhe sigurinë. HITL është një praktikë thelbësore brenda menaxhimit të besueshëm të riskut të IA-së (mbikëqyrja njerëzore, dokumentimi, monitorimi) [2].
Mbikëqyrja e dobët është një truk i ndryshëm, por plotësues: rregullat programatike, heuristikat, mbikëqyrja në distancë ose burime të tjera të zhurmshme gjenerojnë etiketa provizore në shkallë të gjerë, pastaj ju i hiqni zhurmat prej tyre. Programimi i të dhënave bëri të njohur kombinimin e shumë burimeve të etiketave të zhurmshme (të njohura edhe si funksione etiketimi ) dhe mësimin e saktësisë së tyre për të prodhuar një grup trajnimi me cilësi më të lartë [3].
Në praktikë, ekipet me shpejtësi të lartë i përziejnë të treja: etiketat manuale për setet e arta, mbikëqyrjen e dobët për bootstrap dhe HITL për të shpejtuar punën e përditshme. Nuk është mashtrim. Është zanat.
Mësim aktiv: zgjidh gjënë tjetër më të mirë për ta etiketuar 🎯📈
Mësimi aktiv e përmbys rrjedhën e zakonshme. Në vend të marrjes rastësore të të dhënave për etiketim, ju e lini modelin të kërkojë shembujt më informues: pasiguri të lartë, mospajtim të lartë, përfaqësues të larmishëm ose pika pranë kufirit të vendimmarrjes. Me një mostër të mirë, ju zvogëloni humbjet e etiketimit dhe përqendroheni në ndikim. Sondazhet moderne që mbulojnë të mësuarit aktiv të thellë raportojnë performancë të fortë me më pak etiketa kur cikli i orakullit është i projektuar mirë [4].
Një recetë bazë me të cilën mund të filloni, pa dramë:
-
Trajnohuni me një grup të vogël farash.
-
Vlerësoni pishinën pa etiketë.
-
Zgjidhni K-në kryesore për shkak të pasigurisë ose mospajtimit të modelit.
-
Etiketo. Rikualifiko. Përsërite në grupe të vogla.
-
Shikoni kurbat e validimit dhe metrikat e marrëveshjes në mënyrë që të mos ndiqni zhurmën.
Do ta dish që po funksionon kur modeli yt të përmirësohet pa u dyfishuar fatura mujore e etiketimit.
Kontroll cilësie që funksionon vërtet 🧪
Nuk ke pse ta ziesh oqeanin. Syno për këto kontrolle:
-
Pyetje të arta : injektoni artikuj të njohur dhe gjurmoni saktësinë për secilin etiketues.
-
Konsensus me gjykim : dy etiketa të pavarura plus një recensues për mosmarrëveshjet.
-
Marrëveshja midis shënuesve : përdorni α kur keni shënues të shumtë ose etiketa të paplota, κ për çifte; mos u fiksoni pas një pragu të vetëm - konteksti ka rëndësi [1].
-
Rishikimet e udhëzimeve : gabimet e përsëritura zakonisht nënkuptojnë udhëzime të paqarta, jo shënime të këqija.
-
Kontrollet e devijimit : krahasoni shpërndarjet e etiketave nëpër kohë, gjeografi, kanale hyrëse.
Nëse zgjidhni vetëm një metrikë, zgjidhni përputhjen. Është një sinjal i shpejtë për shëndetin. Metaforë paksa e gabuar: nëse etiketuesit tuaj nuk janë të rreshtuar, modeli juaj po funksionon mbi rrota të lëkundshme.
Modelet e fuqisë punëtore: të brendshme, BPO, të grupit ose hibride 👥
-
Brenda kompanisë : më e mira për të dhëna të ndjeshme, fusha të nuancuara dhe të mësuarit të shpejtë ndërfunksional.
-
Furnizues specialistë : rendiment i qëndrueshëm, shërbim cilësie i trajnuar dhe mbulim në të gjitha zonat kohore.
-
Crowdsourcing : i lirë për detyrë, por do t'ju duhen merita të forta dhe kontroll i spamit.
-
Hibrid : mbaj një ekip kryesor ekspertësh dhe shpërthe me kapacitet të jashtëm.
Çfarëdo që të zgjidhni, investoni në nisje, trajnime me udhëzime, raunde kalibrimi dhe reagime të shpeshta. Etiketat e lira që detyrojnë tre kalime për rietiketim nuk janë të lira.
Kostoja, koha dhe kthimi i investimit: një kontroll i shpejtë i realitetit 💸⏱️
Kostot ndahen në fuqi punëtore, platformë dhe QA. Për një planifikim të përafërt, hartoni linjën tuaj të punës si më poshtë:
-
Objektivi i rendimentit : artikuj në ditë për etiketues × etiketues.
-
Mbiçmimi i cilësisë : % e etiketuar dy herë ose e rishikuar.
-
Shkalla e ripërpunimit : buxheti për rianotimin pas përditësimeve të udhëzimeve.
-
Rritja e automatizimit : para-etiketat e asistuara nga modeli ose rregullat programatike mund ta zvogëlojnë përpjekjen manuale me një pjesë domethënëse (jo magjike, por domethënëse).
Nëse prokurimi kërkon një numër, jepuni atyre një model - jo një hamendje - dhe mbajeni atë të përditësuar ndërsa udhëzimet tuaja stabilizohen.
Gracka që do t'i hasni të paktën një herë dhe si t'i shmangni ato 🪤
-
Zvarritja e udhëzimeve : udhëzimet shndërrohen në një novelë. Rregullojeni me pemë vendimesh + shembuj të thjeshtë.
-
Mbipesha e klasës : shumë klasa me kufij të paqartë. Bashkoni ose përcaktoni një "tjetër" të rreptë me anë të politikës.
-
Indeksimi i tepërt i shpejtësisë : etiketat e nxituara helmojnë në heshtje të dhënat e stërvitjes. Vendosni pika ari; kufizoni shpejtësinë e pjerrësive më të këqija.
-
Kyçja e mjetit : pakësimi i formateve të eksportit. Vendosni herët për skemat JSONL dhe ID-të e artikujve idempotent.
-
Injorimi i vlerësimit : nëse nuk etiketoni më parë një grup vlerësimesh, nuk do të jeni kurrë të sigurt se çfarë është përmirësuar.
Le të jemi të sinqertë, do të kthehesh prapa herë pas here. Kjo është në rregull. Truku është ta shënosh kthimin prapa në mënyrë që herën tjetër të jetë i qëllimshëm.
Mini-Pyetje të Shpeshta: përgjigje të shpejta dhe të sinqerta 🙋♀️
P: Etiketimi kundrejt shënimeve - a ndryshojnë ato?
P: Në praktikë njerëzit i përdorin ato në mënyrë të ndërsjellë. Shënimi është akti i shënimit ose etiketimit. Etiketimi shpesh nënkupton një mentalitet të bazuar në të vërtetën bazë me cilësi të lartë dhe udhëzime. Patate, patate.
P: A mund ta anashkaloj etiketimin falë të dhënave sintetike ose vetë-mbikëqyrjes?
P: Mund zvogëloni , jo ta anashkaloni. Ju ende keni nevojë për të dhëna të etiketuara për vlerësim, mbrojtje, rregullime të hollësishme dhe sjellje specifike për produktin. Mbikëqyrja e dobët mund t'ju përmirësojë kur vetëm etiketimi manual nuk është i mjaftueshëm [3].
P: A më duhen ende metrika cilësie nëse recensentët e mi janë ekspertë?
P: Po. Ekspertët gjithashtu nuk pajtohen. Përdorni metrika pajtueshmërie (κ/α) për të gjetur përkufizime të paqarta dhe klasa të paqarta, pastaj shtrëngoni ontologjinë ose rregullat [1].
P: A është ndërveprimi njerëzor vetëm marketing?
P: Jo. Është një model praktik ku njerëzit udhëzojnë, korrigjojnë dhe vlerësojnë sjelljen e modelit. Rekomandohet brenda praktikave të besueshme të menaxhimit të riskut të IA-së [2].
P: Si ta përcaktoj përparësinë e etiketimit të radhës?
P: Filloni me të nxënit aktiv: merrni mostrat më të pasigurta ose të larmishme në mënyrë që çdo etiketë e re t'ju japë përmirësimin maksimal të modelit [4].
Shënime në terren: gjëra të vogla që bëjnë një ndryshim të madh ✍️
-
Mbani një taksonomie të gjallë në depon tuaj. Trajtojeni si kod.
-
Ruani para dhe pas sa herë që përditësoni udhëzimet.
-
Ndërto një set të vogël, të përsosur prej ari dhe mbroje atë nga ndotja.
-
Rrotulloni seancat e kalibrimit : tregoni 10 artikuj, etiketoni në heshtje, krahasoni, diskutoni, përditësoni rregullat.
-
Analitika e etiketuesve të gjurmëve është shumë e mirë - panele të forta, pa turp. Do të gjeni mundësi trajnimi, jo keqbërës.
-
Shtoni sugjerime të ndihmuara nga modeli me përtesë. Nëse para-etiketat janë të gabuara, ato i ngadalësojnë njerëzit. Nëse shpesh kanë të drejtë, është magji.
Vërejtje përfundimtare: etiketat janë kujtesa e produktit tuaj 🧩💡
Çfarë është në thelb Etiketimi i të Dhënave me IA? Është mënyra juaj për të vendosur se si modeli duhet ta shohë botën, një vendim i kujdesshëm në të njëjtën kohë. Bëjeni mirë dhe gjithçka në rrjedhën e mëvonshme bëhet më e lehtë: saktësi më e mirë, më pak regresione, debate më të qarta rreth sigurisë dhe paragjykimeve, transportim më i qetë. Bëjeni pa kujdes dhe do të vazhdoni të pyesni pse modeli sillet keq - kur përgjigjja është në të dhënat tuaja me etiketën e gabuar të emrit. Jo gjithçka ka nevojë për një ekip të madh ose softuer të sofistikuar - por gjithçka ka nevojë për kujdes.
Shumë kohë pa e lexuar : investo në një ontologji të qartë, shkruaj rregulla të qarta, mat marrëveshjen, kombino etiketat manuale dhe programatike dhe lëre të mësuarit aktiv të zgjedhë artikullin tënd më të mirë. Pastaj përsërite. Përsëri. Dhe përsëri… dhe çuditërisht, do ta shijosh. 😄
Referencat
[1] Artstein, R., & Poesio, M. (2008). Marrëveshja Ndër-Koduese për Gjuhësinë Kompjuterike . Gjuhësia Kompjuterike, 34(4), 555–596. (Mbulon κ/α dhe si të interpretohet marrëveshja, duke përfshirë të dhënat që mungojnë.)
PDF
[2] NIST (2023). Korniza e Menaxhimit të Riskut të Inteligjencës Artificiale (AI RMF 1.0) . (Mbikëqyrja njerëzore, dokumentimi dhe kontrollet e riskut për IA të besueshme.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Ré, C. (2016). Programimi i të dhënave: Krijimi i grupeve të mëdha të trajnimit, shpejt . NeurIPS. (Qasje themelore ndaj mbikëqyrjes së dobët dhe heqjes së zhurmës nga etiketat.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., etj. (2024). Një studim mbi të nxënit e thellë aktiv: Përparimet e fundit dhe kufijtë e rinj . (Dëshmi dhe modele për të nxënit aktiv me efikasitet etiketimi.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Udhëzues për Mbrojtjen e Konfidencialitetit të Informacionit Personal të Identifikueshëm (PII) . (Çfarë llogaritet si PII dhe si ta mbroni atë në rrjedhën tuaj të të dhënave.)
PDF