简短回答： 企业 AI 数据注释服务得到管理,人入程序将原始文本、图像、音频、视频和传感器数据转换成标签数据集,用于培训和评估 AI 系统。 Lifewood 提供这种服务,而不仅仅是软件,涵盖各种模式的注释、验证和多语种收集,加 LLM 报告内容包括培训数据和自动驾驶说明。 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家 50+ 这些都是公司报告的数字,买方在采购过程中应根据具体项目的验收标准加以验证。
核心要点
- 企业注释服务将员工队伍,准则,质量保证,工具化为一个管理下的交付模式,而不是让客户端在裸软件平台上运行标签.
- Lifewood 报告 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家 50+ 用于其全球注释操作的语文能力。
- Lifewood 报告 56,000+ 支持扩大的 AI 数据操作。
- 基础模型程序需要对测标指令,偏好一致性,以及超出常规对象级注释的安全标签进行额外的控制.
- 每一接受单位的成本,而不是每个原始标签的价格,是最佳反映真实注释质量和重作的衡量标准。
什么是企业AI数据注释服务?
企业AI数据注释服务是管理下的工作流程,将原始数据转换成结构化的标签,判断,排名,或经验证的用于培训和评价AI系统的例子.
注释 是对原始数据附加结构化标签、类别或判断,以便模型能够从中学习。这项工作可能包括分类、捆绑框、分区、抄录、实体提取、传感器聚合、偏好判断、指令-反应审查、安全标签或多模式验证。 Lifewood的公开AI数据服务涵盖注释,验证,以及跨文本,图像,音频,视频,和3D传感器数据的多语种收集.
为什么选择管理注释而不是只选择注释软件?
管理下的说明服务供应和运行员工队伍,质量保证,并报告软件平台留给客户端建设.
| 需要( E) | 仅注解平台 | 管理注释服务 |
|---|---|---|
| 准则设计 | 通常为客户所有 | 通过业务设置和校准提供支助 |
| 注释员队伍 | 客户征聘和管理 | 供应者供应和管理生产队 |
| 质量保证 | 客户端设计QA | 供应商进行审查、取样、再工作和升级 |
| 能力 | 受内部人员配置限制 | 通过分布式交付业务进行规模 |
| 多语种工作 | 客户源语言专家 | 提供方向具备语言能力的团队提供线路 |
| 业务报告 | 仅限平台衡量标准 | 生产报告加上质量和吞吐量衡量标准 |
| 最适合 | 内部标签业务成熟的团队 | 团队将执行和 QA |
管理下的注释服务覆盖可以包含哪些数据类型?
管理的服务通常跨越文本、图像、音频、视频、3D传感器和多式联运数据,每个系统都有自己的注释任务和企业使用案例。
| 数据类型 | 典型的注释任务 | 企业的通用 |
|---|---|---|
| 文本 | 分类、实体、意图、 QA,优先等级,安全审查 | 法学硕士,搜索,NLP,节制 |
| 图像 | 边框、多边形、分区、分类、OCR验证 | 计算机视觉、制造、零售、医疗成像 |
| 音频 | 转写、扬声器标签、发音、意图、声响事件 | AI之声,ASR,呼叫情报 |
| 视频 | 对象跟踪、时间事件、动作标签、场景审查 | 机器人、汽车、媒体理解 |
| 3D/传感器 | 点云盒,轨迹,LiDAR-相机聚变,雷达验证 | 自主驾驶、机器人、绘图 |
| 多式联运 | 交叉模式的对齐,指令-响应审查,对齐验证 | 基础模型、视觉语言系统 |
人入地质控如何运作?.
人在“Loop”注释最好在人类在特定检查站有明确界定的作用时,而不是作为未界定的最后安全网。
人类的跳动 说明一个工作流程,即受训人员审查、纠正或裁定在规定的检查站提供的机器辅助或自动化产出,而不是仅在最后。 NIST的,因为 AI Risk Management Framework notes that human roles and responsibilities in AI 决策和监督应当明确界定和区分。
典型的序列贯穿七个阶段:准则的制定定义了类别、边缘案例和升级规则;在生产前对受控样本的注释者决定进行校准;初级注释适用经批准的准则版本;审查选定的或高风险项目和返回缺陷以进行校正;通过高级裁决解决模棱两可的案件 QA,主题专家,或客户端; 质量测量跟踪缺陷率,协议,以及对照确定的阈值重做; 反馈循环在反复出现模糊或漂移时更新指导.
成熟的 QA 计划通常同时将其中的几个控制组合在一起:
- 随机抽样,同时对高风险任务进行100%的审查
- 黄金或基准项目与盲目重复注释
- 公证员之间的协议核查以及基于规则的验证
- 进行自动几何或计程检查,并进行缺陷分析后进行有针对性的再工作
黄金套件、审计抽样和共识评分 三个最常见的方法 团队构建这个 QA 层,以及 说明人之间协议衡量标准 比如科恩的卡帕给校准和漂移跟踪步骤一个数来对付.
基础模型数据有什么变化?
基础模型程序需要超出常规对象级注释的额外数据类型和控制,因为该模型正在被教导理性和反演,而不是仅仅分类.
大型语言和多式联运模型可能需要教学-响应数据、偏好判断、红色团队实例、安全分类、特定域评价、合成数据审查以及监督的微调数据集。 RLHF 财务报告和已审计财务报表 SFT (从人类反馈中学习强制和有监督的微调)是两种最常见的人数据方法,用于在预训后调整模型的行为. Lifewood表示它提供了一种方法. LLM 培训数据 并开始其第一个 LLM/RLHF 程序在 2023其目前的案例研究摘要也描述了跨越多种语文数据的多年积极关系, RLHF,和 SFT 比较这项工作的提供者的团队往往从一个企业开始。 排序列表 LLM 培训数据公司 入围名单之前
基础模型方案通常需要更严格的控制,以衡量器指示和标语精确度、衡量器之间的偏好一致性、域专家资格、安全和政策标签、迅速和反应来源、处理个人可识别或敏感数据、多语种等同、随着模型行为变化而漂移、 明确区分培训、评价和基准数据。
大规模注释如何保持一致?
只有在质量不随着团队、地点和工作量的扩大而下降的情况下,比额表才有用,这就需要一种可控的准则、校准和报告制度,而不是单靠人数计算。
规模一致性通常取决于一个有控制的注释准则,其中包含版本历史、基于角色的登机和资格测试、在每个主要生产阶段之前的校准、语言或领域特定 QA 领导、日常或每周缺陷分析、模糊情况升级规则、稳定的取样方法、生产记录仪表板,以记录吞吐量、质量、再工作、老化情况,以及客户更新本体论或规则时的改变控制。
Lifewood 报告分发模式 40+ 跨处的分娩中心 30+ 国家 56,000+ 整个组织 AI 对于买方来说,这些数字表明潜在的能力,但更重要的采购问题是,具体项目将如何配备人员、校准、有保障和质量控制。 大型注解提供者的比较 说明供应商对能力要求的差别。
汽车和多式联运说明需要什么?
汽车注释需要管理的质量系统,因为一个单一的框架可以携带LiDAR点,相机图像,雷达返回,以及时间轨道,这些轨道必须在整个序列中保持一致.
单帧可以包含LiDAR点,相机图像,雷达返回,时间轨,隐蔽规则,对象类,车道几何,交通行为,以及必须保持跨序列一致的边缘大小写. Lifewood 公开描述 L4-职等 自动驾驶注释 并报告AI-compute和自主移动程序99.9%的准确度基准。 这一数字是Lifewood报告的基准,因此企业买主应要求提供准确的计量定义、取样方法、验收规则和项目范围,然后将其作为与另一供应商的质量数字相当;a 自主驾驶注释提供者调查 比较是有用的起点。
汽车购买者应当询问供应商2D和3D注释能力、LiDAR-camera-radar聚变、跨帧物体跟踪、隔离和截断规则、稀有事件和边缘个案处理、在适用情况下的cabin注释、时间一致性QA以及安全处理道路、车辆和传感器数据。
如何管理多语种说明?
多语言注释应在任务一级本地化,而不只是在准则一级翻译,因为意向标签、情绪、安全判断和文化类别在市场中的表现不同。
转述公约、命名实体、方言和文化敏感类别在含义上都可以从一个市场转移到另一个市场。 Lifewood 报告 100+ 语言能力和方言 多种语文数据收集 操作,包括话语、文字、图像和视频等代表性不足的方言。 良好做法包括:使用本土或近本地的注释员执行语言敏感的任务,保留本地化的例子和边缘案例,将翻译QA与注释QA分开,校准每种语言的评分,按语言而不是仅在全球范围内跟踪质量衡量标准,以及将文化模糊的项目升级到当地审查人员. 需要此尺度语音数据的程序经常引用 全球多语种语音数据收集服务 以同一本地化原则构建。
安全和治理控制有什么关系?
安全要求的规模应顾及源数据的敏感性和渗漏或滥用的后果,而不是遵循单一的固定清单。
核心控制包括控制下获取源数据和注释工具、基于角色的许可、尽量减少数据和项目隔离、在中途和休息时加密、保留和删除规则、安全处理个人可识别信息、审计记录和生产可追踪性、事件应对程序, 子处理器和地理处理透明度,以及客户对敏感或未释放数据的特定限制. NIST的Generative AI Profile建议建立数据来源和线程以及测试数据和内容流的做法,包括原始来源和变换.
企业应衡量什么?
企业应当跟踪验收率和缺陷率,同时跟踪每个验收单位的吞吐量和成本,因为仅凭每个标签的生料量或价格就隐藏质量和重修.
| 指标 | 何必这么重要 |
|---|---|
| 接受率 | 已交付工作在商定范围内得到接受的份额 QA 规则 |
| 残疾率 | 标签错误的频率和严重程度 |
| 标注员间一致性 | 以判决为基础的任务的连贯性 |
| 重修率 | 模糊或首发质量差的业务费用 |
| 吞吐量 | 每小时、每日或每周接受单位,而不是原始点击 |
| 转弯时间 | 从指派到接受产出的时间 |
| 升迁率 | 规则不健全或含糊的频率 |
| 按组别分列的质量 | 按团队、语言、任务类型或地点分列的差异 |
| 每接受单位费用 | 相对于每个原始标签的价格更有用 |
| 准则更改影响 | 肿瘤学的变化如何影响质量和再工作 |
试点项目应进行何种测试?
试点应测试代表性难度、准则质量和 QA 工作流程在真实条件下,不仅在简单样本上测量原始注释速度.
设计良好的试点包括代表性困难(典型例子加上边缘案例,而不仅仅是简单的样本)、准则质量(规则是否准确,独立注释者是否同意)、人的标准(在全面生产开始前进行衡量)、真实性。 QA 与审查、拒绝、重做和裁决、通过量相关的工作流程 QA 而不是原始的注释速度,域专家检查匹配生产要求,生产中预期的安全性和访问控制,全面报告质量,生产率,衰老,以及再工作,以及修改一条规则的中试测试,看团队重新调整的速度.
哪里会 Lifewood 适合企业注释战略?
Lifewood 最好定位为管理 AI 数据操作伙伴,而不是标签工具供应商,将多式联运说明、多语种收集结合起来, LLM 培训数据,在一个提供者下分发。
企业需要外部持续规模的说明能力、在交付模式中包括的人力即时审查、文本、图像、音频、视频和3D传感器工作时,这一模式就特别相关, LLM, RLHF,和 SFT 数据操作,以及需要多种方式的常规标签、多种语言数据程序,包括汽车或计算机视觉注释 QA,或者说管理下的操作团队,而不仅仅是注释软件。 SLA 合同签订前的专项项目。