簡短回答： 企業 AI 數據註釋服務得到管理,人入程序將原始文本、圖像、音頻、視頻和傳感器數據轉換成標籤數據集,用於培訓和評估 AI 系統。 Lifewood 提供這種服務,而不僅僅是軟件,涵蓋各種模式的註釋、驗證和多語種收集,加 LLM 報告內容包括培訓數據和自動駕駛說明。 40+ 跨處的分娩中心 30+ 國家 50+ 這些都是公司報告的數字,買方在採購過程中應根據具體項目的驗收標準加以驗證。
核心重點
- 企業註釋服務將員工隊伍,準則,質量保證,工具化爲一個管理下的交付模式,而不是讓客戶端在裸軟件平臺上運行標籤.
- Lifewood 報告 40+ 跨處的分娩中心 30+ 國家 50+ 用於其全球註釋操作的語文能力。
- Lifewood 報告 56,000+ 支持擴大的 AI 數據操作。
- 基礎模型程序需要對測標指令,偏好一致性,以及超出常規對象級註釋的安全標籤進行額外的控制.
- 每一接受單位的成本,而不是每個原始標籤的價格,是最佳反映真實註釋質量和重作的衡量標準。
什麼是企業AI數據註釋服務?
企業AI數據註釋服務是管理下的工作流程,將原始數據轉換成結構化的標籤,判斷,排名,或經驗證的用於培訓和評價AI系統的例子.
註釋 是對原始數據附加結構化標籤、類別或判斷,以便模型能夠從中學習。這項工作可能包括分類、捆綁框、分區、抄錄、實體提取、傳感器聚合、偏好判斷、指令-反應審查、安全標籤或多模式驗證。 Lifewood的公開AI數據服務涵蓋註釋,驗證,以及跨文本,圖像,音頻,視頻,和3D傳感器數據的多語種收集.
爲什麼選擇管理註釋而不是隻選擇註釋軟件?
管理下的說明服務供應和運行員工隊伍,質量保證,並報告軟件平臺留給客戶端建設.
| 需要( E) | 僅註解平臺 | 管理註釋服務 |
|---|---|---|
| 準則設計 | 通常爲客戶所有 | 通過業務設置和校準提供支助 |
| 註釋員隊伍 | 客戶徵聘和管理 | 供應者供應和管理生產隊 |
| 質量保證 | 客戶端設計QA | 供應商進行審查、取樣、再工作和升級 |
| 能力 | 受內部人員配置限制 | 通過分佈式交付業務進行規模 |
| 多語種工作 | 客戶源語言專家 | 提供方向具備語言能力的團隊提供線路 |
| 業務報告 | 僅限平臺衡量標準 | 生產報告加上質量和吞吐量衡量標準 |
| 最適合 | 內部標籤業務成熟的團隊 | 團隊將執行和 QA |
管理下的註釋服務覆蓋可以包含哪些數據類型?
管理的服務通常跨越文本、圖像、音頻、視頻、3D傳感器和多式聯運數據,每個系統都有自己的註釋任務和企業使用案例。
| 數據類型 | 典型的註釋任務 | 企業的通用 |
|---|---|---|
| 文本 | 分類、實體、意圖、 QA,優先等級,安全審查 | 法學碩士,搜索,NLP,節制 |
| 圖像 | 邊框、多邊形、分區、分類、OCR驗證 | 計算機視覺、製造、零售、醫療成像 |
| 音頻 | 轉寫、揚聲器標籤、發音、意圖、聲響事件 | AI之聲,ASR,呼叫情報 |
| 影片 | 對象跟蹤、時間事件、動作標籤、場景審查 | 機器人、汽車、媒體理解 |
| 3D/傳感器 | 點雲盒,軌跡,LiDAR-相機聚變,雷達驗證 | 自主駕駛、機器人、繪圖 |
| 多式聯運 | 交叉模式的對齊,指令-響應審查,對齊驗證 | 基礎模型、視覺語言系統 |
人入地質控如何運作?.
人在“Loop”註釋最好在人類在特定檢查站有明確界定的作用時,而不是作爲未界定的最後安全網。
人類的跳動 說明一個工作流程,即受訓人員審查、糾正或裁定在規定的檢查站提供的機器輔助或自動化產出,而不是僅在最後。 NIST的,因爲 AI Risk Management Framework notes that human roles and responsibilities in AI 決策和監督應當明確界定和區分。
典型的序列貫穿七個階段:準則的制定定義了類別、邊緣案例和升級規則;在生產前對受控樣本的註釋者決定進行校準;初級註釋適用經批准的準則版本;審查選定的或高風險項目和返回缺陷以進行校正;通過高級裁決解決模棱兩可的案件 QA,主題專家,或客戶端; 質量測量跟蹤缺陷率,協議,以及對照確定的閾值重做; 反饋循環在反覆出現模糊或漂移時更新指導.
成熟的 QA 計劃通常同時將其中的幾個控制組合在一起:
- 隨機抽樣,同時對高風險任務進行100%的審查
- 黃金或基準項目與盲目重複註釋
- 公證員之間的協議覈查以及基於規則的驗證
- 進行自動幾何或計程檢查,並進行缺陷分析後進行有針對性的再工作
黃金套件、審計抽樣和共識評分 三個最常見的方法 團隊構建這個 QA 層,以及 說明人之間協議衡量標準 比如科恩的卡帕給校準和漂移跟蹤步驟一個數來對付.
基礎模型數據有什麼變化?
基礎模型程序需要超出常規對象級註釋的額外數據類型和控制,因爲該模型正在被教導理性和反演,而不是僅僅分類.
大型語言和多式聯運模型可能需要教學-響應數據、偏好判斷、紅色團隊實例、安全分類、特定域評價、合成數據審查以及監督的微調數據集。 RLHF 財務報告和已審計財務報表 SFT (從人類反饋中學習強制和有監督的微調)是兩種最常見的人數據方法,用於在預訓後調整模型的行爲. Lifewood表示它提供了一種方法. LLM 培訓數據 並開始其第一個 LLM/RLHF 程序在 2023其目前的案例研究摘要也描述了跨越多種語文數據的多年積極關係, RLHF,和 SFT 比較這項工作的提供者的團隊往往從一個企業開始。 排序列表 LLM 培訓數據公司 入圍名單之前
基礎模型方案通常需要更嚴格的控制,以衡量器指示和標語精確度、衡量器之間的偏好一致性、域專家資格、安全和政策標籤、迅速和反應來源、處理個人可識別或敏感數據、多語種等同、隨着模型行爲變化而漂移、 明確區分培訓、評價和基準數據。
大規模註釋如何保持一致?
只有在質量不隨着團隊、地點和工作量的擴大而下降的情況下,比額表纔有用,這就需要一種可控的準則、校準和報告制度,而不是單靠人數計算。
規模一致性通常取決於一個有控制的註釋準則,其中包含版本歷史、基於角色的登機和資格測試、在每個主要生產階段之前的校準、語言或領域特定 QA 領導、日常或每週缺陷分析、模糊情況升級規則、穩定的取樣方法、生產記錄儀錶板,以記錄吞吐量、質量、再工作、老化情況,以及客戶更新本體論或規則時的改變控制。
Lifewood 報告分發模式 40+ 跨處的分娩中心 30+ 國家 56,000+ 整個組織 AI 對於買方來說,這些數字表明潛在的能力,但更重要的採購問題是,具體項目將如何配備人員、校準、有保障和質量控制。 大型註解提供者的比較 說明供應商對能力要求的差別。
汽車和多式聯運說明需要什麼?
汽車註釋需要管理的質量系統,因爲一個單一的框架可以攜帶LiDAR點,相機圖像,雷達返回,以及時間軌道,這些軌道必須在整個序列中保持一致.
單幀可以包含LiDAR點,相機圖像,雷達返回,時間軌,隱蔽規則,對象類,車道幾何,交通行爲,以及必須保持跨序列一致的邊緣大小寫. Lifewood 公開描述 L4-職等 自動駕駛註釋 並報告AI-compute和自主移動程序99.9%的準確度基準。 這一數字是Lifewood報告的基準,因此企業買主應要求提供準確的計量定義、取樣方法、驗收規則和項目範圍,然後將其作爲與另一供應商的質量數字相當;a 自主駕駛註釋提供者調查 比較是有用的起點。
汽車購買者應當詢問供應商2D和3D註釋能力、LiDAR-camera-radar聚變、跨幀物體跟蹤、隔離和截斷規則、稀有事件和邊緣個案處理、在適用情況下的cabin註釋、時間一致性QA以及安全處理道路、車輛和傳感器數據。
如何管理多語種說明?
多語言註釋應在任務一級本地化,而不只是在準則一級翻譯,因爲意向標籤、情緒、安全判斷和文化類別在市場中的表現不同。
轉述公約、命名實體、方言和文化敏感類別在含義上都可以從一個市場轉移到另一個市場。 Lifewood 報告 100+ 語言能力和方言 多種語文數據收集 操作,包括話語、文字、圖像和視頻等代表性不足的方言。 良好做法包括:使用本土或近本地的註釋員執行語言敏感的任務,保留本地化的例子和邊緣案例,將翻譯QA與註釋QA分開,校準每種語言的評分,按語言而不是僅在全球範圍內跟蹤質量衡量標準,以及將文化模糊的項目升級到當地審查人員. 需要此尺度語音數據的程序經常引用 全球多語種語音數據收集服務 以同一本地化原則構建。
安全和治理控制有什麼關係?
安全要求的規模應顧及源數據的敏感性和滲漏或濫用的後果,而不是遵循單一的固定清單。
核心控制包括控制下獲取源數據和註釋工具、基於角色的許可、儘量減少數據和項目隔離、在中途和休息時加密、保留和刪除規則、安全處理個人可識別信息、審計記錄和生產可追蹤性、事件應對程序, 子處理器和地理處理透明度,以及客戶對敏感或未釋放數據的特定限制. NIST的Generative AI Profile建議建立數據來源和線程以及測試數據和內容流的做法,包括原始來源和變換.
企業應衡量什麼?
企業應當跟蹤驗收率和缺陷率,同時跟蹤每個驗收單位的吞吐量和成本,因爲僅憑每個標籤的生料量或價格就隱藏質量和重修.
| 指標 | 何必這麼重要 |
|---|---|
| 接受率 | 已交付工作在商定範圍內得到接受的份額 QA 規則 |
| 殘疾率 | 標籤錯誤的頻率和嚴重程度 |
| 標註員間一致性 | 以判決爲基礎的任務的連貫性 |
| 重修率 | 模糊或首發質量差的業務費用 |
| 吞吐量 | 每小時、每日或每週接受單位,而不是原始點擊 |
| 轉彎時間 | 從指派到接受產出的時間 |
| 升遷率 | 規則不健全或含糊的頻率 |
| 按組別分列的質量 | 按團隊、語言、任務類型或地點分列的差異 |
| 每接受單位費用 | 相對於每個原始標籤的價格更有用 |
| 準則更改影響 | 腫瘤學的變化如何影響質量和再工作 |
試點項目應進行何種測試?
試點應測試代表性難度、準則質量和 QA 工作流程在真實條件下,不僅在簡單樣本上測量原始註釋速度.
設計良好的試點包括代表性困難(典型例子加上邊緣案例,而不僅僅是簡單的樣本)、準則質量(規則是否準確,獨立註釋者是否同意)、人的標準(在全面生產開始前進行衡量)、真實性。 QA 與審查、拒絕、重做和裁決、通過量相關的工作流程 QA 而不是原始的註釋速度,域專家檢查匹配生產要求,生產中預期的安全性和訪問控制,全面報告質量,生產率,衰老,以及再工作,以及修改一條規則的中試測試,看團隊重新調整的速度.
哪裏會 Lifewood 適合企業註釋戰略?
Lifewood 最好定位爲管理 AI 數據操作夥伴,而不是標籤工具供應商,將多式聯運說明、多語種收集結合起來, LLM 培訓數據,在一個提供者下分發。
企業需要外部持續規模的說明能力、在交付模式中包括的人力即時審查、文本、圖像、音頻、視頻和3D傳感器工作時,這一模式就特別相關, LLM, RLHF,和 SFT 數據操作,以及需要多種方式的常規標籤、多種語言數據程序,包括汽車或計算機視覺註釋 QA,或者說管理下的操作團隊,而不僅僅是註釋軟件。 SLA 合同簽訂前的專項項目。