簡短回答： 在仔細使用中,標籤將一個類或值指定給一個完整的記錄,而註釋則是涵蓋標籤加結構的更廣義的術語:信號在哪裏,它有什麼屬性,何時發生,以及它與其它事物的關係. 在商業用法中,這兩個詞可以互換,銷售商使用它們時不一致,所以也不要告訴你購買什麼。比較輸出的策略、幾何、屬性集、邊框規則和審查標準。
核心重點
- 標籤通常是指從固定的一組選項中提取的全記錄決定;註解通常指關於部分記錄的決定,或者包含跨度,多邊形,時間戳,屬性,關係或理由等額外結構的決定.
- 供應商可以互換使用這兩個詞,同一供應商往往在同一頁上使用這兩個詞,因此引文中的術語不是規格,不能在建議書中進行比較.
- 區分帶真實信息的地方是可計費單位:記錄級別標籤按每張記錄計價,而子記錄註釋按每個對象、每個跨度或每個小時計價,其成本由密度驅動。
- 一種列出輸出方案,幾何,分類學,屬性,邊緣大小寫規則,密度預期,質量標準和交付格式的規格,使得詞彙問題消失.
- Lifewood 數據技術範圍從產出計劃而不是服務名稱來工作,持有兩個獨立審查證到 95%+ 準確度 SLA 橫跨 50+ 語言。
爲什麼這兩個詞可以互換使用?
這兩種詞都描述了在原始數據中添加監督,而每個標籤任務也只是小題大做,因此,一個團隊將圖像標記爲貓或狗,正在對圖像進行註釋。 大部分使用中生存的區別是顆粒性而不是善良的。
描述相同工作流程的兩個提供者將稱之爲不同的東西,而同一個提供者將在同一頁上使用兩個詞。 這不是逃避,而是真正名詞學的流轉,跨越模式、工具和公司歷史。 只有當買方使用這個詞來定義可交付品時,即引文不再具有可比性,範圍爭論開始時,它才成爲一個商業問題。 甚至雲平臺也模糊了線條:AWS描述了一個標籤工作流程,其中幾個工人的回應,稱爲說明,被整合爲一個單一的標籤。
- 標籤 傾向於描述關於整個記錄的決定,從一組固定的選項中抽取.
- 註釋 傾向於描述關於 編 ,或者帶有附加結構的決定——一個跨度,多邊形,一個時間戳,一個屬性,一個關係,一個理由.
美國拼法 標籤 英國人 標籤 相同詞,也無技術區別。同一市場的供應商使用兩者。下表根據相同的標準設置兩個術語,以便可以一目瞭然地閱讀差異。
| 標準 | 數據標籤 | 數據註釋 |
|---|---|---|
| 決定單位 | 全記錄 | 記錄的一部分,或者記錄加結構 |
| 典型輸出 | 固定集的類或值 | 幾何、跨度、時間戳、屬性、關係或理由 |
| 以詞爲主的方式 | 表格; 文件分類 | 圖像、視頻、實體提取、演講時間 |
| 計費單位 | 每張記錄 | 每個物體,每個跨度或每小時 |
| 主要成本驅動因素 | 記錄計數 | 密度:每件資產的對象或實體 |
| 質量問題 | 標籤是否對一套金幣正確 | 獨立註釋者是否就幾何、屬性和判斷達成一致 |
在實踐中,這些術語因方式不同而主要出於歷史原因:
| 模式 | 通常使用的單詞 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 圖像和視頻 | 註釋 | 產出幾乎總是包括地點,而不僅僅是類別 |
| 發言和錄音 | 轉寫或註釋 | 輸出是文本流加時間,不是類 |
| 文本 | 兩者,大致均勻 | 文件分類是標籤;實體提取是註釋 |
| 表格 | 標籤 | 按建築分列的記錄級目標 |
| LLM 產出審查 | 評價、評級或註釋 | 目標就是判斷,而不是輸入的財產 |
註釋和標籤之間的區別實際上在哪裏重要?
區別有一個地方不是化妝品,而正是它保持商業重要性的原因:兩者意味着不同的可收帳單位。 記錄級標籤是每張記錄的價格,而子記錄註釋是每張物體的價格,每張記錄的長度或每小時的價格。
記錄價格穩定,因爲每個記錄都大約相同。 密度 ——圖像中有多少對象,文檔中有多少實體——在文件列表中看起來相同的資產之間差別很大.
這就是爲什麼一個在不詢問您每個圖像的平均對象的情況下引用每個圖像的銷售商,會給一個假設而不是你的作品定價。任何人比較引用時,都應該讀取 如何比較註釋供應商報價 和 註釋定價模型 ,因爲單位是引文之間大多數差異的居住地點。 10 最好的人類在跳 AI 公司提供數據說明 列表中顯示不同的提供者如何描述相同的每個對象的工作。
具體條款應如何表述,而不是術語?
將術語替換爲八個字段。 如果全部回答八個字, 不需要就詞彙表達成一致; 如果有空白, 合同上的單詞將由各方以不同方式填入。
- 輸出計劃。 一個交付項的字面結構——字段名稱,類型,允許值。不是描述它:結構。
- 幾何或顆粒. 完整記錄,跨度,框,多邊形,面具,鍵點,立方體,時間戳範圍,或比候選人高一個級別.
- 分類學. 類列表,每個類都包含和排除測試,而不是單行描述.
- 屬性. 實例的可選屬性 — 封存、 截斷、 可見度、 自信、 方言、 揚聲器角色。 屬性是您記錄一個真正的區分, 說明者不能作爲一個類一致應用 。
- 邊案規則. 部分可見物體、重疊的言論、混合語言文本、模糊的意圖 — — 以及批判性地說,一個註釋者在真正不確定時會做什麼。 帶有判斷力的跳傘和旗子路徑會比強迫猜測更勝一籌,而這種猜測製造噪音並隱藏它。
- 密度期望。 每個資產的平均對象、實體或轉動範圍。這是決定成本的數字。
- 質量標準. 衡量標準,閾值,雙標籤工作的重疊率,誰裁定分歧.
- 格式和交付。 文件格式 協調會議 編碼 分割結構 數據隨附內容——準則版本 協議數字 來源.
兩份大拇指規則坐在名單後面 不要收集細節 模式永遠不會使用 ——每個額外的外地都花費金錢,增加了不一致的機會。 在縮小範圍之前,先在小型、有意的多樣樣本上原型設計了計劃:如果經過訓練的審覈人員不能一致地應用指令,分類學需要修改,發現50項之後是上午的工作,而不是重新判斷的項目. NIST AI風險管理框架從治理方面提出同樣的觀點,建議在AI生命週期中記錄數據收集和標籤決定。 哪些數據是註釋,標籤錯誤如何到達模型.
你的項目到底需要什麼?
由模型必須預測的反向工作。預測目標決定顆粒性,顆粒性決定可計費單位。
| 如果模特兒必須... | 你需要你來 | 價格爲 |
|---|---|---|
| 爲整個記錄選擇一個類別 | 記錄級標籤 | 每張記錄 |
| 找到東西,說它在哪裏 | 本地化註釋 | 每個對象 |
| 追蹤到時間 | 帶有持續身份的時序註釋 | 每個物體每序列,或每小時 |
| 互相牽扯兩件事 | 關係註釋 | 每個文件,通常每小時 |
| 判斷產出是否良好 | 魯布里克評分或優先排序 | 按比較 |
| 解釋作出判決的原因 | 附有理由的說明 | 按最高費率計算的每件物品 |
下兩行是大多數企業支出都移動的地方,它們也是“標籤”一詞最不有用的地方 — — 沒有人給任何東西分配一個類別。 評級人正在對開放式產出應用一個標題,質量問題在於獨立評級人是否同意,而不是標籤是否正確。 寫一個標語,評分者可以同意的 是它自己的紀律,覆蓋在 如何寫出一個偏好標註 評分一致,評價格式的選擇則包含在 購買什麼:RLHF、SFT或蒸餾.
賣家的詞彙不同時,如何比較?
忽略標題名詞, 比較操作方法。 六項請求解決, 沒有一個要求供應商使用您的單詞 。
- 樣本已交付文件 由一個可比的項目,所以這個計劃是可見的而不是描述的.
- 評審員的指示 包括邊緣物——這是項目期間生長的部分,也是項目產生的最高價值的人工製品。
- 質量方法:重疊率,度量,閾值,判斷路徑,金套注射.
- 標記前位置:什麼是自動化的,在什麼信任的,以及是否保留了非輔助的控制批次。
- 升級路線 用於不確定和範圍外的物品。
- 轉向準則修改,因爲生產註釋是迭代的,反應能力比最初的速率更重要.
紅旗: 提議通過將術語重述給您來回答您的規格。這意味着供應商同意這個詞而不是交付品,分歧被推遲到第一批有爭議的批次而不是避免。 AI 數據驗證 以你自己的黃金組合 來獲取樣本 是找出協議是否真實的最快捷的方法
怎麼樣 Lifewood 範圍說明和標籤工作?
Lifewood 範圍從輸出圖而不是服務名稱中工作。幾何、包含和排除測試的分類、屬性集、邊緣案例裁決和裁決路徑在第一批之前商定,然後按照裁決累積的方式進行。
質量標準是按任務類型而不是作爲單一數字列出的,其中兩個獨立人力審查證發給 95%+ 準確率 SLA 備註a 95%+ 對照客戶覈准的一套黃金衡量的公證員協議門檻值。 LLM 通過《公約》 AI 數據服務 線條。
範圍橫跨 100+ 語言 和 40+ 跨省服務中心 30+ 國家 與 56,000+ 登記繳款人 有關判決取決於作爲母語聽取或閱讀材料的任務,AI-data遺產延續到2004年,使該公司在上表的每個顆粒上都做了20年的生產說明。