簡短回答： AI培訓數據是用於教學或測試模型的任何材料——預訓公司、書面演示、偏好比較、附加說明的任務數據和評價集,這些是不同的產品,其生產者、成本和質量測試各不相同。 質量不是一種財產,而是相互交易的七種財產:正確性、一致性、覆蓋面、相關性、新鮮性、多樣性和來源。 決定性的問題是數據是否代表了實際部署條件,而不是數據存在多少。
核心重點
- AI培訓數據至少涵蓋五個不同的產品——預先訓練公司,監督示範,偏好比較,附加說明的任務數據和評價集——每個產品都從不同的供應商購買,通過不同的測試判斷.
- 數據質量有七個獨立的維度:正確性,一致性,覆蓋面,相關性,新鮮性,多樣性和來源;沒有單一的配置可以同時將所有七個都最大化.
- 更多的數據只有在增加可用信號時纔有幫助;超過這一點,就會增加重複,加強現有的skew,增加權利暴露,而不移動總的度量。
- 一項七步數據集審計——從記下預期行爲到對一片數據進行試點試驗——經常改變培訓開始前買到的東西。
- Lifewood 對照 95%+ 準確度 SLA 記錄出處 50+ 語文和 40+ 分娩中心 30+ 國家。
AI培訓數據是什麼?
這句話至少涵蓋五個不同的產品,它們從不同的供應商購買,由不同的人生產,通過不同的測試來判斷——這就是爲什麼預算單列的"訓練數據"一行通常會隱藏一個排序錯誤的原因.
培訓數據 用於教學或評價模型的任何材料,下面的五種產品都位於管道的不同位置,而不是可互換的細列項目。
| 產品 | 教它什麼,教它什麼 | 是誰製造的? | 如何判斷質量 |
|---|---|---|---|
| 培訓前文書 | 通用語言、世界知識、格式 | 來源或許可證規模; | 分層計劃覆蓋;分層;權利地位 |
| 監督示威 | 反應好極了 | 能夠產生目標質量的作家 | Rubric 符合性;專家審查;作者之間的差異 |
| 優先比較 | 兩種答覆中哪一種更好 | 受過培訓的多語種工作評分員 | 獨立計費人之間可能修正的協議 |
| 附加說明的任務數據 | 信號在哪裏,它意味着什麼 | 對照版本準則訓練的註釋員 | 通知人之間的協議;裁決工作量 |
| 評價和安全裝置 | 沒什麼,它們能測量 | 獨立於培訓單元之外建造 | 污染檢查;覆蓋硬尾巴 |
兩種觀點改變了預算。 首先,評價數據是最經常被忽略的項目,也是回報率最高的項目,因爲沒有這種數據,就無法測試對其他四種數據的說法。 第二,困難貫穿中間一欄:寫作比判斷更難,判斷比來源更難——因此來源率永遠不應該用來解釋演示成本.
數據集也不僅僅是其記錄。它包含上下文:來源、同意或許可依據、應用的轉換、有效的註釋指南版本以及檢查運行。上下文使得數據集在模型的行爲受到質疑時可以審計、更新和辯駁,並且不能在之後重建。 數據集從一般用途轉向專門用途後,相關的區分見 水平對垂直 LLM 培訓數據.
數據質量的維度是什麼?
“ 高質量” 不是數據集擁有的屬性。 它有7個屬性, 每一個屬性都有不同的測試和不同的失敗模式 。
| 維度 | 答案是: 問題 | 如何測試 | 失蹤時你付出的代價 |
|---|---|---|---|
| 正確性 | 標籤對嗎? | 評斷金幣 註釋者無法識別 | 直接錯誤, 以真理得知 |
| 一致性 | 兩位註釋員是否同樣適用準則? | 重疊項目可能糾正的協議 | 類別邊緣的不穩定決定邊界 |
| 覆蓋範圍 | 部署條件是否具有代表性? | 對照書面覆蓋計劃進行分級計算 | 總計測量中看不見的盲點 |
| 相關性 | 這些材料是否與任務有關? | 根據任務規格進行的抽樣審查 | 浪費計算; 稀釋信號 |
| 新鮮度 | 它是否反映了目前的做法、產品和語言? | 日期抽樣;每個領域審查cadence | 自信、流利的老舊 |
| 多樣性 | 沿着軸線有不同嗎? | 按軸向分配報告,不爲總體 | 僅對多數案件有效的模式 |
| 來源追溯 | 你能說說每件物品的來源嗎? | 原產地記錄,可出口 | 權利曝光;以後再也無法過濾 |
來源追溯 數據項的來源、權利基礎和在達到模型之前對其所做的一切。
維度互換。 縮小分類法可以提高一致性, 並失去邊界。 丟棄舊材料可以增加新鮮度和減少體積。 更廣義地進行測量可以提高多樣性, 並降低正確度, 直到準則趕上爲止。 沒有一個配置能將所有七個方面最大化,這就是爲什麼每個項目都應加以規定,而不是作爲一般標準。 數據集多樣性 如何解釋 標註員間一致性 分數。
NIST的(美國國家衛生局) AI 風險管理框架 (AI RMF 1.0,2023年1月)在方案層面提出同樣的論點:可信賴性在生命週期中管理,而不是在基準中認證一次。 數據質量是決定價格低廉的生命週期中最早的點。 數據質量是數據質量。
更多的培訓數據是否總更好?
不,相信它會驅動這個市場的大部分浪費。
補充數據有助於增加覆蓋面,因爲模型在模型薄弱的區域沒有或減少不確定性。
- 重複扭曲評價。 幾乎複製品分散在列車/測試的裂縫中,在不改進模型的情況下測量了性能,除非你 切換到分塊處 而不是在它內部。
- 平均藏段. 大型數據集可以產生令人印象深刻的集合數字,而稀有但重要的部分則性能差。 集合隨體積而上升; 部分則不上升。
- 滑動化合物. 量通常是從最容易來源的任何地方獲得的,這意味着每批增加的量一般會加強現有的分佈,而不是填補其差距。
- 權利曝光量與量。 來源不明的材料是隨每批吞食量而增加的賠償責任,如果從未記錄來源,則不能在以後清除。
更好的問題是,批量的信號是否增加可用信號——這實際上意味着收集針對代表不足的情況、困難的例子、新市場和模型本身觀察到的故障,而不是它已經處理的更多問題。
覆蓋率 是指收集的物品與覆蓋最深層的物品之間的比率,而不是所有階層的平均比率。
Coverage floor = min over strata of (items in stratum ÷ target for stratum)
報告地板,絕不是刻薄。 刻薄的號碼讓一個完全空洞的層層的體表看起來覆蓋得很好, 而這是供應商和內部團隊都默認的。
在培訓之前,你如何審覈數據集?
數據集審計需要幾天時間, 並例行更改購買內容。 按此順序運行, 因爲每個步驟都會讓下一個步驟更便宜 。
- 先記下意圖的行爲 任務、 用戶、 語言、 操作環境、 每個失敗類的成本以及模型的標準將被判斷。 以後的每一個問題都會被問到。 數據集不能抽象地評估 。
- 檢查分層,不是大小。 從第1步開始,向計劃詢問每個層次的計數——語言,區域,設備,情景,類,難度——與計劃相對應,未分級的計數是文件大小.
- 樣本分層,不是全球 全球通關率以最大和最簡單的段爲主。從每個層抽取,並分別報告。
- 獵殺滲漏。 檢查列車的近似重複、驗證和測試分區,以及評估集中任何可能合理出現在預培訓程序中的物品。 該模型所記述的基準比沒有基準更糟糕,因爲它產生了自信的錯誤決定。
- 手持誦百種. 並不是關於它們的報告——項目。這是步驟小組跳過和找到沒有標準名稱的小組:短寫記錄、鍋爐板、機器翻譯文本作爲原生文字呈現、說明符合準則並忽略了準則的意圖。
- 追蹤十條記錄到最後 隨機選擇, 並要求供應商顯示每個源、 權利基礎、 收集方法、 轉換和註釋歷史。 答案是一小時後到還是兩週後到來, 告訴你出處記錄是什麼呢 。
- 運行飛行員實驗. 對數據集的唯一可靠判斷是它是在重要條件下改進目標模型或評價。在承諾量之前先切片。
標註員間一致性 是一個偶然修正的衡量標準,衡量兩個或兩個以上獨立的註釋者如何一致地對同一項目適用同一準則。對於主觀任務,請再增加一個步驟:重合一個項目份額,計算機會修正協議,並對照一個命名的尺度來解釋。Landis和Koch波段(生物計量, 1977) — 0.61–0.80 實務,以上 0.80 幾乎完美——是共同的參考,作者將其稱爲任意的基準而不是統計閾值。 黃金套、審計抽樣和共識 有三個具體的方法來運行這個 附加說明的數據。
數據集記錄應包含哪些內容?
將文件與數據一起版本。每個版本的可行記錄包括:
- 用途 ——數據集的建立目的,用途不適宜.
- 組成 ——按層數,類數平衡,語言和方言分解,模式組合.
- 收藏和權利 每一種來源是如何獲得的,在什麼時期,在什麼許可或同意的基礎上獲得的。
- 註釋 ——準則版本,註釋員資格,重疊率,協議數字,裁定規則. 如何編寫註釋指南 說明員們其實是跟隨的
- 已知的限制 ——你已經知道的漏洞。一個沒有限制的數據集卡是營銷。
- 更改日誌 ——自上版以來,什麼動了,以及之前的哪些作品因此被重新判定.
記錄的要點是不符合要求,是半年後當模型在一個市場中表現奇怪時,記錄是唯一讓任何人發現原因的東西.
怎麼樣 Lifewood 培訓數據質量?
Lifewood 將培訓數據視爲控制下管道而不是一次性交付,在收集開始前就規定覆蓋面,並根據整個過程中而不是僅在移交時評估的固定閾值跟蹤質量。
收集開始前就規定了覆蓋範圍,取樣分層進行,而不是作爲全球通過率報告,編制註釋準則,每個物品通過雙重層次的人類審查,然後進行“全球通過率” 95%+ 準確度 證據在每件物品的攝入時記錄,而不是在之後重建,因爲移交時的重建不可能在規模上實現。
全球方案質量的制約因素在於誰可以對市場數據作出判斷。 Lifewood 工作過關 100+ 語言 結束 40+ 跨省服務中心 30+ 國家 與 56,000+ 登記繳款人因此,材料是在市場上製作和審查的,而不是在現場翻譯的,而這正是在覆蓋率最低的階層中,這一點最爲重要。 AI 數據驗證 和 企業 LLM 培訓數據 如何適用於具體的交付模式,以及 多語種 LLM 培訓數據質量 用於控制同一控制如何在語言之間運行。