简短回答： 选择人类的跳动 AI 数据注释提供者通过测试它是否能够根据实际任务、安全、规模和周转要求持续提供可接受的数据。 AI-协助工作流程成熟、数据安全、多语种能力、坡道能力、工具、项目治理和每个接受单位的总费用;为每个被选入短名单的供应商进行具有代表性的试点,并比较每个接受单位的公认质量、坡道业绩、内部审查努力和费用。
核心要点
- 在与任何供应商联系之前,先界定注释任务、肿瘤学、数据敏感性和验收指标,因为一项任务的最佳提供者可能是不适合另一项任务。
- 人力的“开发”提供者应准确记录自动化行为、人员审查、裁定分歧和拥有最终标签的地点。
- 只有在分享抽样方法、缺陷分类、审查者独立性和验收门槛时,说明的质量才能在供应商之间进行比较。
- 规模、周转和价格都应以接受的产出衡量:每周接受单位、接受交付的时间和每个接受单位的费用。
- 利用真正的劳动力、真正的指导方针、真正的 QA,而真正的安全控制是生产性能的最可靠的预测器.
为什么在比较卖家之前就应该先定义注释任务?
一个注释任务的最好提供者可能是另一个不合适,因此在比较任何供应商之前必须确定任务。 模式、本体学、难度、数据敏感性、语言要求、预期数量、验收指标以及错误造成的商业后果都改变了劳动力、工具和安全模式。
人行道( HITL) AI 数据注释 供应商是将人名注释员、审查员和主题专家与 AI-协助或自动贴标签,以便人们验证、纠正、裁定和提供模型无法独立可靠作出的判断。
| 问题 | 何必这么重要 | 示例 | 采购产出 |
|---|---|---|---|
| 哪些数据被贴上标签? | 确定工具和劳动力 | 文字、图像、录像、演讲、LiDAR | 模式说明 |
| 任务有多主观? | 确定审查深度 | 对象框对首选排序 | QA / 裁决计划 |
| 如果标签错了怎么办? | 确定风险控制 | 化妆标记对安全关键对象 | 缺陷严重程度模型 |
| 数据有多敏感? | 确定安全架构 | 公共图像与未释放产品数据 | 处理限制 |
| 规模必须有多快? | 确定劳动力模式 | 飞行员至1M单位/月 | 计划 |
买方准备的工作说明至少应界定:任务说明、本体学、实例、边缘案例、预期数量、目标周转、审查政策、数据位置规则和可计量的接受标准。 买方将几个供应商合并为一份合同,可以重复使用与RFP核心相同的规格。
你需要多少注释员的专业知识?
将员工队伍与任务的决策复杂性相匹配,而不是人头计算。 一般的注释员对明确、重复的任务是有效的,而域专家则在任务需要技术、文化、医疗、法律、工程、编码或科学判断时是合适的。
| 任务类型 | 可能为劳动力 | 验证什么 |
|---|---|---|
| 简单的视觉标签 | 训练有素的通才 | 培训、吞吐量、审查员比率 |
| 发言/多语种 | 土著或近本地语言学家 | 语言、口音/语言、文字标准 |
| 自主驾驶 / 3D | 专用CV/传感器注释器 | 跟踪、隔离、序列QA |
| 医疗/法律/科学 | 合格中小企业+受过培训的注释员 | 全权证书、升级模式、负债 |
| RLHF / SFT / 模型评价 | 域专家、评分员、审查员 | Rubric精度、校准、协议 |
劳动力问题
- 谁会真正为我们的项目工作?
- 内部的、以群众为基础的、分包的或混合的,是公证员吗?
- 他们是如何被招募和筛选的?
- 他们必须经过什么资格考试?
- 具体任务培训持续时间如何?
- 谁能裁决困难案件?
- 作画家因性能低劣而接受再培训或被清除的频率有多高?.
- 球队规模翻一番后质量会怎样?.
答案是,供应商是管理下的劳动力,还是转售人群能力,通过资格考试的人是否是将被分配到你们项目的人。
强人气的热流应该是什么样子?
强大的人行录工作流程文件,当自动化行为,当一个人审查时,以及谁拥有从前标签到反馈的每个阶段的最终决定. 人行录应该描述一个操作程序,而不是营销标签.
NIST的(美国国家卫生局) AI 风险管理框架通过其同伴的游戏本,认识到人类...AI 配置可以从完全自主到完全手工,并 AI 能够自主作出决定、将决定交由人类专家作出或作为人类决策者的附加意见的制度(第12条)NIST AI RMF 播放本, 映射函数框架本身, AI RMF 1.0,是将可信度纳入设计、开发、使用和评价的自愿指导。 AI 实际翻译是分阶段分工:
| 阶段 | AI/自动化角色 | 人类作用 |
|---|---|---|
| 标签前 | 模型建议标签 | 注释者更正并确认 |
| 运行 | 信心/积极学习优先项目 | 人类手柄不确定或具有高价值的样品 |
| 质量检查 | 规则检测方案、几何、缺失字段 | 审查员调查标有标记的案件 |
| 裁决 | 系统汇总差异 | 高级审查员/ SME 确定最后答案 |
| 反馈循环 | 惩戒成为训练信号 | 人类验证模型行为是否得到改善 |
请供应商显示机器生成的预标签的审计线索:哪个模型产生这些标签,哪些信任阈值引导这些标签,以及哪些人改变了这些标签。 人类的注解是怎样运作的.
如何衡量注释的质量?
注释质量应该用与共享抽样方法、缺陷分类、任务难度、审查者独立性和接受阈值挂钩的界定的衡量标准来衡量。 无法在提供方之间比较一个未定义的“99%准确度”的主张。
注释员协议是独立注释员为同一物品指定相同标签的程度,是主观或判断任务的主要质量信号.
| 指标 | 所显示的 | 买方的警告 |
|---|---|---|
| 接受率 | 接受的交付单位份额 | 澄清是否包括了重新装修的单位 |
| 残疾率 | 注释错误的频率/严重性 | 分别是关键、主要、次要 |
| 标注员间一致性 | 判决任务的一致性 | 选择适合任务的度量标准 |
| 黄金任务分数 | 已知答案实例的绩效 | 黄金必须保持代表性 |
| 重修率 | 业务摩擦和隐藏费用 | 按原因、团队和任务跟踪 |
| 首发收益 | 输出多频繁地立即清除QA | 不要与最终准确性混淆 |
成熟的质量过程包括什么?
- 生产前的试验校准
- 版本控制注释准则
- 黄金/基准实例
- 随机抽样或基于风险的抽样
- 独立审查员层
- 对模棱两可案件的裁判
- 自动计划和一致性检查
- 脱钩根因子分析
- 定向再培训和再就业
Lifewood自己的承诺是 95%+ 准确度 SLA 备注a 95%+ 对照客户核准的一套黄金衡量的公证员协议门槛值,有两份独立审查证和时间戳式批准记录。 要求说明供应商提供何种准确标准 解释如何将这一要求写进合同。
如何评价数据安全?
数据安全必须在处理您数据的确切环境而不是公司层面进行评估。 供应商可能拥有强大的公司控制,但买方仍然需要了解具体设施、工人模式、云环境、分包商以及适用于项目的访问规则。
通常参考两个管理系统标准。 ISO/IEC 27001:2022 标准 具体规定信息安全管理系统的要求,并侧重于管理对保密、完整性和信息的提供造成的风险。 ISO/IEC 42001:2023 标准 具体要求 AI 管理系统,包括负责任地开发、提供和使用 AI 系统,包括 AI-具体的风险评估、控制和持续改进。证书只有在其范围涵盖处理您项目的设施和工作流程时才有意义。
安全检查清单
- 加工国家和设施
- 工人准入模式
- 基于角色的权限
- 中途和休息时加密
- 无下载/ 需要时锁定工作站控制
- 审计记录
- 数据保留和删除规则
- 子处理器披露
- 个人可识别和敏感数据控制
- 事件应对和通知程序
- 业务连续性
- 实际加工环境的认证范围
这些控制的合同方面,包括隐私义务和审计权,包括在以下条款中涵盖: 企业数据说明安全、隐私和合规.
如何测试可伸缩性和坡道能力?
规模应该被测量为随着时间的推移而接受的吞吐量,而不是理论劳动力规模。 大型注册劳动力对在一定的几周内分配到某个具体项目中有多少受过训练、经过校准的注释员没有说明。
| 能力问题 | 所需证明材料 | 何必这么重要 |
|---|---|---|
| 你爬多快? 爬多快? 爬多快? | 工作人员配备计划2周、4周和8周 | 将征聘索偿与行动准备状态分开 |
| 哪些是持续的吞吐量? | 接受单位/日或周 | 显示真实的稳态输出 |
| 2x需求会怎样? | 快速部署人员/备用地点计划 | 测试复原力 |
| QA比例也一样吗? | 审阅人员能力计划 | 避免斜坡上质量崩溃 |
| 如果准则有所改变怎么办? | 重新培训/重新调整计划 | 测试改变适应能力 |
审核员的能力是经常错过的项目。如果注释员是双倍的,但审核员不是,则第一通道的收视率通常会下降,客户自己的审核时间也会上升。
说明工具和整合有什么关系?
工具化应该支持工作流程,而不会将买方锁在不必要的操作摩擦中。 有些企业希望供应商在买方现有平台内运作,而另一些企业则倾向于由供应商管理的平台,其整合 QA、仪表板、自动化和员工队伍管理。
评估提供者是否支持 :
- 您喜欢的注释平台
- APIs 和 SDKs 软件
- 云库集成
- 自定义本体学和验证规则
- 使用您的模型进行预标签
- 积极学习或信心路线
- 自动 QA
- 已版本的准则和分类学更新
- 基于角色的权限
- 审计线索
- 您的 ML 管道所需的导出格式
- 质量、吞吐量、积压和重工的板
关键采购问题是,供应商的员工队伍能否在您的平台上运作而不失去其能力。 QA 质量流程仅能在其工具内运作的供应商是平台供应商,其劳动力加成,而不是管理服务。
如何评价周转时间?
转弯应该作为接受输出的时间来测量,而不是第一次通过完成的时间。 如果提供者快速返回原始注释,但需要反复审查和重新工作才能使用批次,那么它可以快速出现。
要求提供每一次间隔的证据:
- 从批量发布到首通完成的时间
- 审阅员周转
- 重做周转
- 从升级到判决的时间
- 纳入新的准则文本的时间
- 增加能力的时间
- 质量故障后恢复的时间
强有力的项目治理是什么样子?
强有力的项目治理意味着命名所有权、定期报告、确定的升级、控制下的变化和前方能力预测。 没有这些,质量问题出现得较晚,准则的改变导致无声漂移。
| 治理领域 | 何等为善. | 证据 |
|---|---|---|
| 所有权 | 命名的项目管理员和 QA 牵头 | RACI / 联系人地图 |
| 报告 | 质量,吞吐量,再工作,积压,风险. | 样本仪表板 |
| 升级 | 界定了严重程度和应对措施 SLA | 递升矩阵 |
| 更改控制 | 分类变化前的影响分析 | 更改要求工作流程 |
| 治理问题 | 每日业务+每周/每月审查 | 会议议程/议程样本 |
| 预测 | 数量、人员配置、积压和风险前景 | 能力预测 |
买方应比较何种定价模式?
购买者应该比较每个单位、每小时、专职团队、管理服务以及平台加劳动力的定价,其依据是:每个接受单位的成本。 如果质量和再造较差,最便宜的单位价格可以成为最昂贵的方案。
每个接受单位的成本是包括重修在内的全部程序成本, QA,项目管理,平台收费,以及客户端审查努力,除以通过验收的交付单位数量.
| 定价模式 | 最适合 | 主要优势 | 主要风险 |
|---|---|---|---|
| 每单位/ 标签 | 稳定的重复性任务 | 轻松的预测 | 能够激励速度高于质量 |
| 每小时 | 复杂/可变任务 | 任务时间不同时灵活 | 费用减少 |
| 专门小组/FTE | 长期运行的程序 | 稳定的训练有素的劳动力队伍 | 需要利用规划 |
| 管理服务费+生产 | 复杂的企业业务 | 封面( E) PM / QA / 治理 | 比较各供应商可能比较困难 |
| 平台许可证+劳动力 | 软件中心程序 | 综合工具+劳动力模式 | 可能的双重充电/锁定 |
每个接受单位的成本通常比每个原始注释的成本更有用,因为它反映了拒绝,重修, QA跟踪内部审查员的工作时间、上岗费用、平台费用、专家保险费和变更要求费。 数据注释定价模型: 适合您的任务的模型.
多语种方案需要什么?
多语言注释应该通过语言和语言语言来评价,而不是通过单一的全球质量数字来评价。 十一种语言的强国在第十一种语言中仍然可能很弱,总分会隐藏它。
要求每种语文在范围上做到:
- 用于语言敏感任务的本地或近本地注释员
- 国家/地区覆盖率,不单是语言
- 语言和口音专家
- 本地化实例和边缘案例
- 独立语言级别 QA
- 本地名评论员或语言领头
- 资源短缺的语文征聘能力
- 代码切换处理
- 以地方分类的质量仪表板
Lifewood 运行于 100+ 语言和方言,以及 多种语文数据收集 方案配备区域本地贡献者,以便实现语言层面 QA 可由本地审查员而不是通过翻译工作的中央小组来管理。
企业试点应进行何种测试?
企业试点应当尽可能紧密地复制生产条件:真实的数据,真实的指导,真实的员工队伍,真实的QA,真实的安全控制。 由手选的演示团队在简单样本上运行的试点预测什么也不会发生.
- 代表性数据:包括正常例子和困难边缘案例.
- 真实指南:使用相同的本体学和计划制作的指令.
- 真正的工作人员:采用拟议的人员配置模式,而不是手选的演示团队。
- 真实 QA:按原计划进行复审、驳回、重修和判决。
- AI协助:使用相同的预标签和自动化设置.
- 安全:拟议出入和位置控制下的流程数据。
- 径向试验:模拟增加的体积并测量质量影响.
- 规则变更:修改一项准则并衡量调整时间。
- 商业计量:每个接受单位的跟踪成本和客户方审查小时。
对每个入围的供应商采用相同的试点设计、验收标准、安全规则和商业假设,结果可以比较。 如何将AI数据从飞行员到生产的规模化.
哪里会 Lifewood 合适吗?
Lifewood 适合购买者优先管理全球 AI 数据操作而不是只使用软件的注释供应商。当一个程序将大规模、多国或语言、若干数据模式和分散的交付团队的集中项目管理结合起来时,这一点最为相关。
Lifewood的公开全球AI数据提供包括文本,音频,图像,视频,以及3D注释和验证,同时提供 多种语文数据收集, LLM 培训数据公司报告 40+ 整个安全分娩中心 30+ 国家, 100+ 语言能力和方言,以及 56,000+ 登记缴款人(Lifewood 全球 AI 数据; Lifewood并且自2004年成立以来一直在AI数据中运作。 AI 数据服务 跨段说明、多语种收集、LLM培训数据、RLHF/SFT/评价、演讲、内容节制和实地收集。
Lifewood 与下列情况特别相关的方案:
- 大型管理说明
- 多个国家或语言
- 文本、音频、图像、视频和三维数据
- LLM / RLHF / SFT 数据工作
- 自动驾驶或传感器聚变注释
- 分散交付小组的项目管理集中
采购说明: Lifewood公共衡量尺度确定规模和范围,但买方应验证准确的项目员工、交付地点、注释平台, QA 方法、安全范围、吞吐量、语文人员配置、周转和试点合同定价。 Lifewood 与其它提供者一起出现在 10 最好的人类在跳 AI 公司提供数据说明,它规定了排名标准,并披露了Lifewood发布列表.
你怎么评分和挑选出一个卖家?
每位入围的供应商按本指南标准制作的加权100分卡打分,然后删除显示红旗的供应商,不论得分如何。 选择一个HITL注释提供者最终是操作决定,最强大的提供者将在生产开始前使人的作用,自动化,质量,安全,规模,周转,治理,商业假设都显现出来.
100点供应商记分卡
| 标准 | 权重 | 所需证明材料 |
|---|---|---|
| 注释质量和 QA 设计 | 20% | 试验验收、缺陷、协议、再造、取样 |
| 注释专家 | 15% | 资格、培训、校准、中小企业 |
| 安全和治理 | 15% | 处理地点、出入控制、核证、保留 |
| 伸缩性和连续性 | 15% | 可持续吞吐量和后备能力 |
| AI-协助工作流程 | 10% | 预标签、 活动学习、 自动 QA,可审计性 |
| 工具和整合 | 10% | APIs,平台灵活性,模型集成,报告 |
| 转身和作业 | 5% | 接受交货、升级和重新施工的时间 SLA |
| 项目治理 | 5% | PM 结构、报告、变更控制 |
| 定价和商业适用 | 5% | 每一接受单位的费用、费用、重修条件 |
选择注释提供者时的红旗
- 通用准确性主张,没有标准定义
- 工作人员队伍在缺乏具体项目人员配置证据的情况下提出的大量索赔
- 无法明确解释如何校准注释者
- 没有独立的审查员或裁决程序
- AI-协助标签,没有对机器生成的预标签的审计线索
- 数据处理位置或子处理器不明确
- 排除再工作、项目管理或专家审评的定价
- 无修改准则的计划
- 多语言工作没有语言级别的QA
- 将不用于生产的试验队
最可靠的选择过程很简单:对每个入围的供应商使用相同的代表性试点、验收标准、安全规则和商业假设。 然后比较每个入围单位的合格质量、坡道性能、内部审查努力和成本。