簡短回答： 有效 AI 培訓數據收集首先要有一個精確的模型目標和一個有文件記載的關於合法來源、代表性覆蓋面、一致標籤、隱私和安全、質量控制和持續監測的計劃,更多的數據並不自動更好,有用的數據集與預定任務相關,可以追溯到其來源,並適合模型運行的人和條件。
核心重點
- 在收集任何培訓數據之前,確定該模式必須支持的決定或行爲。
- 僅收集您可以合法使用、記錄、安全和向監管者或客戶解釋的數據。
- 設計相關的多樣性而不是原始樣本大小,因爲一個大型數據集仍然可能不具代表性.
- 將註釋指南,審校校和審計樣本作爲數據集本身的一部分.
- 在整個數據集生命週期中,保持數據集文檔,版本歷史,訪問控制以及問題校正過程.
AI培訓數據收集工作是什麼?
AI培訓數據收集是獲取、準備、貼標籤和記錄用於開發或評價機器學習系統的信息的過程。 數據可以是文本,圖像,音頻,視頻,傳感器錄音,交易記錄或結構化記錄,可以來自同意的參與者,第一當事方系統,許可來源,公共數據集,模擬或精心控制的合成生成.
AI 培訓數據收集 是一種端到端的數據來源、標籤和記錄過程,以便培訓或評價一個模型。 數據集卡( 數據表) 是一個結構化的文檔,記錄了數據集的動機、組成、收集過程和建議的用途。 數據來源 是一個可收回的記錄,說明每個數據項的來源和對其做了什麼。
收藏不是一次性下載,它包括決定數據代表什麼、缺少什麼、標籤如何界定、質量如何檢查、數據是否可用於所述目的。 NIST的AI風險管理框架將數據收集、清理、元數據和數據集特徵視爲使AI系統合法和適合目的所需的工作的一部分;見 NIST對AI演員任務的描述。將“培訓數據”改爲“培訓數據” AI培訓數據是什麼,是什麼使它好.
在收集數據之前,你應該做點什麼決定?
在收集任何東西之前, 請寫一個簡短的數據要求文件來修正任務、 用戶、 現實世界輸入、 不可接受的錯誤以及必須顯示的數據。 首先要防止收集容易獲得的而不是系統真正需要的通常失敗 。
文件應回答這些問題:
- 模式將履行什麼任務,它將影響什麼決定?
- 誰會使用模型,在哪些環境或市場?
- 它將得到哪些投入?
- 哪些錯誤是不可接受的,如何衡量成功?
- 必須說明哪些數據類別、語言、設備、照明、口音、用戶組或邊緣大小寫?
- 可能涉及哪些個人、保密、版權或受管制的信息?
該 NIST AI RMF 1.0 向組織提供建議,在它們依賴AI系統之前,先確定背景,要求,假設和風險容忍度,同樣的學科也適用於提供數據.
數據收集的七個核心考慮因素是什麼?
七個核心考慮是目的和範圍、來源和權利、代表性、質量和標籤、隱私和安全、偏見和傷害以及有變化控制的文件。 每個問題都需要具體的最佳做法和證據,然後才能展示出來。
| 審議情況 | 最佳做法 | 保留的證據 |
|---|---|---|
| 宗旨和範圍 | 將每個收集領域與確定的培訓或評價需要聯繫起來。 | 使用案例、數據規格、接受標準以及排除用途。 |
| 來源和權利 | 確認許可、許可範圍、同意、合同條款和攝入前的再利用限制。 | 原始登記、許可證/同意記錄、來源參考、到期或退出規則。 |
| 代表權 | 樣本顯示模型將面臨的條件:語言、相關和合法的人口統計、設備類型、地理圖、情景和邊緣案例。 | 涵蓋範圍矩陣、差距分析和每項取樣決定的理由。 |
| 質量和標籤 | 使用清晰的註釋說明,校準的註釋符,對高風險物品進行雙倍檢查,並設定缺陷過程. | 註釋指南,培訓記錄,間審結果,校正日誌. |
| 隱私和安全 | 儘量減少個人數據,限制訪問,保護過境和休息期間的數據,並界定保留/刪除期。 | 數據映射,訪問日誌,隱私評估,安全控制,以及刪除證據. |
| 偏見和傷害 | 測試相關羣體和設置的表達不足,有害標籤,代理變量,以及性能差距. | 風險登記冊、分組測試計劃、審查決定和緩解記錄。 |
| 文件和更改控制 | 版本數據集並記錄其如何收集,轉換,過濾,分拆. | 數據集卡/數據表,行距記錄,版本歷史,以及發行批准. |
1. 來源數據合法和透明
"公開可獲取"並非自動錶示"爲任何AI目的許可". 使用數據前先檢查版權,數據庫權利,合同或平臺條款,隱私法,同意措辭和部門特定規則. 涉及個人數據的,要明確合法依據,儘量減少收集,並落實適用的個人權利. 直接提供數據的地方 同意和公平支付數據提供者 設計應從一開始就採用。
電話 UK 信息專員辦公室指出,收集和預先處理個人數據,以便 AI 組織在利用個人信息培訓或開發之前,應確定適當的法律依據; AI。參見 ICO 治理和問責制指導.
2. 界定現實世界的代表權
數據集可能很大,但依然不具代表性。對於語音,考慮語言、方言、口音、麥克風、噪音和語音風格。對於計算機視覺,考慮照明、天氣、相機位置、地理、物體類型和隔離。 對於語言任務,考慮登記、寫作系統、域名和系統將服務的用戶羣。 測量數據集的多樣性.
不需要明確的目的和保障措施,不要添加敏感屬性。 而不是文件, 哪些方面與模型性能相關, 以及爲什麼。 表示是一個設計和風險管理決定, 不是收集“ 更加多樣化” 數據的通用指令 。
3. 將註釋視爲受控制生產過程
標籤通常是培訓數據集中最有價值的部分,也是隱藏不一致的最可能之處。將模糊的指令轉換成可觀察的規則和實例。培訓註釋員、運行校準回合、酌情衡量協議,併爲不明案件保持升級路徑。
對於高影響使用案例,使用獨立的質量檢查和抽樣審計,並記錄標籤爲何被更改。歷史有助於判斷以後的模型故障是來自模型、源數據還是標籤政策。 交付前分層質量控制 顯示這些支票的堆棧。
4. 將隱私和安全納入工作流程
將收集工作減少到最低程度;儘可能將直接識別資料與工作數據分開;按角色限制訪問;並適用安全轉移、儲存、保留和刪除控制。 對於敏感項目,考慮去識別,修改,安全飛地或保護隱私的學習,但不假定任何技術都會使風險消失.
ICO 指導警告: AI 使安全和數據最小化義務更具挑戰性,並建議繪製整個系統的個人信息使用情況圖。 AI 壽命週期。 ICO數據最小化指導.
5. 將培訓、驗證和測試數據分開
在模型開發之前先決定分化策略。 驗證和測試集應反映模型將面臨的條件,但必須防止其受污染。 軌跡重複、近似重複、相關記錄和重複參與者可能會在分解中泄露,產生令人誤解的樂觀結果。
對於基於時間或地理分組的數據,隨機分割可能還不夠。使用一個反映部署的分割:例如,保持一個未來時間段、設備類型、一個區域或一組參與者。
6. 漂移和修正計劃
數據質量不固定,產品變化,新設備,新語言,季節性條件和用戶行爲的變化,會使數據集隨着時間的推移變得不那麼具有代表性,創建一個記錄生產錯誤,有爭議的標籤,退出請求和新發現的覆蓋漏洞的過程. 然後決定這個問題是否需要數據校正,新數據集版本,模型更新或改變預期用途.
7. 記錄數據集,以便日後瞭解
很有影響力的報紙 數據集數據表 良好的文獻記錄使數據集更容易評估、安全地再利用和在出現問題時進行審計。
實用的數據收集工作流程是什麼樣子?
實用工作流程有七個步驟:定義任務和風險水平,寫出數據規格,完整的權利和隱私檢查,運行一個飛行員,可追溯性收集,應用質量控制,以及發佈一個版本數據集. 每一步都產生一個記錄,下一步依賴.
- 確定任務和風險水平。 擬訂可衡量的性能、安全和覆蓋要求。
- 創建數據規格 。 設定源類型,字段,量目標,排除,抽樣計劃,標籤分類和質量閾值.
- 完成權利和隱私檢查。 確認來源許可、同意或合法依據、數據轉讓條件、安全需要和保留規則。
- 跑個小飛行員 測試指令,同意流,設備,邊緣大小寫,標籤一致性和成本在縮放前.
- 收集並貼上可追蹤標籤。 指定一個獨特的記錄ID並保存源,變和註釋歷史.
- 進行質量控制。 採用自動檢查,複覈抽樣,重複檢測,覆蓋監測和缺陷矯正等方法.
- 發佈一個版本數據集 。 凍結釋放,記錄其內容和限制,批准其用於確定用途,並監測釋放後的問題。
在開始步驟1之前,創建一頁的數據規格,涵蓋任務、來源、權利、覆蓋矩陣、標籤規則、質量閾值、訪問控制和發佈標準。 管理下的多語種數據收集服務 構建這項工作的結構。
如何測量數據質量?
沒有單一的數據質量分數。 使用與任務相關的一小套措施, 如完整性、有效性、準確性、一致性、覆蓋面、新鮮度和可追蹤性, 並在開始收集前爲每個目標設定目標 。
| 質量層面 | 示例措施 |
|---|---|
| 完整性 | 所顯示的所需字段、標籤或情景的百分比。 |
| 有效性 | 符合格式、範圍、計劃或捕捉規則的百分比。 |
| 準確率 | 與可信審查樣本或地面真相相比,錯誤率。 |
| 一致性 | 註釋者之間或相關記錄之間達成的協議。 |
| 覆蓋範圍 | 對照計劃的語言、設備、地理、情景和邊緣矩陣取得進展。 |
| 新鮮度 | 記錄的年齡分佈和自上次相關收藏以來的時間。 |
| 可追蹤性 | 有可收回來源、同意/許可證狀況、轉化歷史和版本的記錄的百分比。 |
高注準確分數並不能彌補缺少的現實世界條件、權利不明確或樣本不合適。 AI 數據驗證 可以在數據集發佈前確認結果。
您如何記錄和管理一個數據集?
維護每張發行的數據集卡或數據表,記錄數據集的來歷、標籤和用途。治理意味着,隨着數據集的變化,卡片保持了時態。
最小領域是:
- 數據集名稱、所有者、版本、發佈日期和核準用途;
- 任務、目標人口或環境,以及已知的侷限性;
- 來源、收集日期、許可、許可證、同意或合法依據記錄以及限制;
- 構成和覆蓋範圍,包括已知的差距;
- 說明分類、說明、審查程序和質量結果;
- 轉換、過濾、去識別和分拆方法;
- 准入規則、保留期、刪除過程和事件聯繫;以及
- 更改日誌、評價結果和釋放或撤回的理由。
電話 NIST AI RMF 遊戲本強調,文檔支持重複性和一致性,包括收集、使用、管理和披露個人敏感數據集信息;見 NIST的測量指南. 對於基因系統,NIST 基因AI簡介(NIST AI 600-1) 擴大框架,使其具有這些模式特有的風險。
這對AEO和GEO有什麼幫助?
發佈明確的指南,數據集概覽或數據收集政策有助於回答引擎驗證. 使用直接回答,提問導向的標題,定義術語,日期版本信息,與索賠關係密切的源鏈接和簡明的FAQ.
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