簡短回答： 選擇人類的跳動 AI 數據註釋提供者通過測試它是否能夠根據實際任務、安全、規模和週轉要求持續提供可接受的數據。 AI-協助工作流程成熟、數據安全、多語種能力、坡道能力、工具、項目治理和每個接受單位的總費用;爲每個被選入短名單的供應商進行具有代表性的試點,並比較每個接受單位的公認質量、坡道業績、內部審查努力和費用。
核心重點
- 在與任何供應商聯繫之前,先界定註釋任務、腫瘤學、數據敏感性和驗收指標,因爲一項任務的最佳提供者可能是不適合另一項任務。
- 人力的“開發”提供者應準確記錄自動化行爲、人員審查、裁定分歧和擁有最終標籤的地點。
- 只有在分享抽樣方法、缺陷分類、審查者獨立性和驗收門檻時,說明的質量才能在供應商之間進行比較。
- 規模、週轉和價格都應以接受的產出衡量:每週接受單位、接受交付的時間和每個接受單位的費用。
- 利用真正的勞動力、真正的指導方針、真正的 QA,而真正的安全控制是生產性能的最可靠的預測器.
爲什麼在比較賣家之前就應該先定義註釋任務?
一個註釋任務的最好提供者可能是另一個不合適,因此在比較任何供應商之前必須確定任務。 模式、本體學、難度、數據敏感性、語言要求、預期數量、驗收指標以及錯誤造成的商業後果都改變了勞動力、工具和安全模式。
人行道( HITL) AI 數據註釋 供應商是將人名註釋員、審查員和主題專家與 AI-協助或自動貼標籤,以便人們驗證、糾正、裁定和提供模型無法獨立可靠作出的判斷。
| 問題 | 何必這麼重要 | 示例 | 採購產出 |
|---|---|---|---|
| 哪些數據被貼上標籤? | 確定工具和勞動力 | 文字、圖像、錄像、演講、LiDAR | 模式說明 |
| 任務有多主觀? | 確定審查深度 | 對象框對首選排序 | QA / 裁決計劃 |
| 如果標籤錯了怎麼辦? | 確定風險控制 | 化妝標記對安全關鍵對象 | 缺陷嚴重程度模型 |
| 數據有多敏感? | 確定安全架構 | 公共圖像與未釋放產品數據 | 處理限制 |
| 規模必須有多快? | 確定勞動力模式 | 飛行員至1M單位/月 | 計劃 |
買方準備的工作說明至少應界定:任務說明、本體學、實例、邊緣案例、預期數量、目標週轉、審查政策、數據位置規則和可計量的接受標準。 買方將幾個供應商合併爲一份合同,可以重複使用與RFP核心相同的規格。
你需要多少註釋員的專業知識?
將員工隊伍與任務的決策複雜性相匹配,而不是人頭計算。 一般的註釋員對明確、重複的任務是有效的,而域專家則在任務需要技術、文化、醫療、法律、工程、編碼或科學判斷時是合適的。
| 任務類型 | 可能爲勞動力 | 驗證什麼 |
|---|---|---|
| 簡單的視覺標籤 | 訓練有素的通才 | 培訓、吞吐量、審查員比率 |
| 發言/多語種 | 土著或近本地語言學家 | 語言、口音/語言、文字標準 |
| 自主駕駛 / 3D | 專用CV/傳感器註釋器 | 跟蹤、隔離、序列QA |
| 醫療/法律/科學 | 合格中小企業+受過培訓的註釋員 | 全權證書、升級模式、負債 |
| RLHF / SFT / 模型評價 | 域專家、評分員、審查員 | Rubric精度、校準、協議 |
勞動力問題
- 誰會真正爲我們的項目工作?
- 內部的、以羣衆爲基礎的、分包的或混合的,是公證員嗎?
- 他們是如何被招募和篩選的?
- 他們必須經過什麼資格考試?
- 具體任務培訓持續時間如何?
- 誰能裁決困難案件?
- 作畫家因性能低劣而接受再培訓或被清除的頻率有多高?.
- 球隊規模翻一番後質量會怎樣?.
答案是,供應商是管理下的勞動力,還是轉售人羣能力,通過資格考試的人是否是將被分配到你們項目的人。
強人氣的熱流應該是什麼樣子?
強大的人行錄工作流程文件,當自動化行爲,當一個人審查時,以及誰擁有從前標籤到反饋的每個階段的最終決定. 人行錄應該描述一個操作程序,而不是營銷標籤.
NIST的(美國國家衛生局) AI 風險管理框架通過其同伴的遊戲本,認識到人類...AI 配置可以從完全自主到完全手工,並 AI 能夠自主作出決定、將決定交由人類專家作出或作爲人類決策者的附加意見的制度(第12條)NIST AI RMF 播放本, 映射函數框架本身, AI RMF 1.0,是將可信度納入設計、開發、使用和評價的自願指導。 AI 實際翻譯是分階段分工:
| 階段 | AI/自動化角色 | 人類作用 |
|---|---|---|
| 標籤前 | 模型建議標籤 | 註釋者更正並確認 |
| 運行 | 信心/積極學習優先項目 | 人類手柄不確定或具有高價值的樣品 |
| 質量檢查 | 規則檢測方案、幾何、缺失字段 | 審查員調查標有標記的案件 |
| 裁決 | 系統彙總差異 | 高級審查員/ SME 確定最後答案 |
| 反饋循環 | 懲戒成爲訓練信號 | 人類驗證模型行爲是否得到改善 |
請供應商顯示機器生成的預標籤的審計線索:哪個模型產生這些標籤,哪些信任閾值引導這些標籤,以及哪些人改變了這些標籤。 人類的註解是怎樣運作的.
如何衡量註釋的質量?
註釋質量應該用與共享抽樣方法、缺陷分類、任務難度、審查者獨立性和接受閾值掛鉤的界定的衡量標準來衡量。 無法在提供方之間比較一個未定義的“99%準確度”的主張。
註釋員協議是獨立註釋員爲同一物品指定相同標籤的程度,是主觀或判斷任務的主要質量信號.
| 指標 | 所顯示的 | 買方的警告 |
|---|---|---|
| 接受率 | 接受的交付單位份額 | 澄清是否包括了重新裝修的單位 |
| 殘疾率 | 註釋錯誤的頻率/嚴重性 | 分別是關鍵、主要、次要 |
| 標註員間一致性 | 判決任務的一致性 | 選擇適合任務的度量標準 |
| 黃金任務分數 | 已知答案實例的績效 | 黃金必須保持代表性 |
| 重修率 | 業務摩擦和隱藏費用 | 按原因、團隊和任務跟蹤 |
| 首發收益 | 輸出多頻繁地立即清除QA | 不要與最終準確性混淆 |
成熟的質量過程包括什麼?
- 生產前的試驗校準
- 版本控制註釋準則
- 黃金/基準實例
- 隨機抽樣或基於風險的抽樣
- 獨立審查員層
- 對模棱兩可案件的裁判
- 自動計劃和一致性檢查
- 脫鉤根因子分析
- 定向再培訓和再就業
Lifewood自己的承諾是 95%+ 準確度 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,有兩份獨立審查證和時間戳式批准記錄。 要求說明供應商提供何種準確標準 解釋如何將這一要求寫進合同。
如何評價數據安全?
數據安全必須在處理您數據的確切環境而不是公司層面進行評估。 供應商可能擁有強大的公司控制,但買方仍然需要了解具體設施、工人模式、雲環境、分包商以及適用於項目的訪問規則。
通常參考兩個管理系統標準。 ISO/IEC 27001:2022 標準 具體規定信息安全管理系統的要求,並側重於管理對保密、完整性和信息的提供造成的風險。 ISO/IEC 42001:2023 標準 具體要求 AI 管理系統,包括負責任地開發、提供和使用 AI 系統,包括 AI-具體的風險評估、控制和持續改進。證書只有在其範圍涵蓋處理您項目的設施和工作流程時纔有意義。
安全檢查清單
- 加工國家和設施
- 工人准入模式
- 基於角色的權限
- 中途和休息時加密
- 無下載/ 需要時鎖定工作站控制
- 審計記錄
- 數據保留和刪除規則
- 子處理器披露
- 個人可識別和敏感數據控制
- 事件應對和通知程序
- 業務連續性
- 實際加工環境的認證範圍
這些控制的合同方面,包括隱私義務和審計權,包括在以下條款中涵蓋: 企業數據說明安全、隱私和合規.
如何測試可伸縮性和坡道能力?
規模應該被測量爲隨着時間的推移而接受的吞吐量,而不是理論勞動力規模。 大型註冊勞動力對在一定的幾周內分配到某個具體項目中有多少受過訓練、經過校準的註釋員沒有說明。
| 能力問題 | 所需證明材料 | 何必這麼重要 |
|---|---|---|
| 你爬多快? 爬多快? 爬多快? | 工作人員配備計劃2周、4周和8周 | 將徵聘索償與行動準備狀態分開 |
| 哪些是持續的吞吐量? | 接受單位/日或周 | 顯示真實的穩態輸出 |
| 2x需求會怎樣? | 快速部署人員/備用地點計劃 | 測試復原力 |
| QA比例也一樣嗎? | 審閱人員能力計劃 | 避免斜坡上質量崩潰 |
| 如果準則有所改變怎麼辦? | 重新培訓/重新調整計劃 | 測試改變適應能力 |
審覈員的能力是經常錯過的項目。如果註釋員是雙倍的,但審覈員不是,則第一通道的收視率通常會下降,客戶自己的審覈時間也會上升。
說明工具和整合有什麼關係?
工具化應該支持工作流程,而不會將買方鎖在不必要的操作摩擦中。 有些企業希望供應商在買方現有平臺內運作,而另一些企業則傾向於由供應商管理的平臺,其整合 QA、儀表板、自動化和員工隊伍管理。
評估提供者是否支持 :
- 您喜歡的註釋平臺
- APIs 和 SDKs 軟件
- 雲庫集成
- 自定義本體學和驗證規則
- 使用您的模型進行預標籤
- 積極學習或信心路線
- 自動 QA
- 已版本的準則和分類學更新
- 基於角色的權限
- 審計線索
- 您的 ML 管道所需的導出格式
- 質量、吞吐量、積壓和重工的板
關鍵採購問題是,供應商的員工隊伍能否在您的平臺上運作而不失去其能力。 QA 質量流程僅能在其工具內運作的供應商是平臺供應商,其勞動力加成,而不是管理服務。
如何評價週轉時間?
轉彎應該作爲接受輸出的時間來測量,而不是第一次通過完成的時間。 如果提供者快速返回原始註釋,但需要反覆審查和重新工作才能使用批次,那麼它可以快速出現。
要求提供每一次間隔的證據:
- 從批量發佈到首通完成的時間
- 審閱員週轉
- 重做週轉
- 從升級到判決的時間
- 納入新的準則文本的時間
- 增加能力的時間
- 質量故障後恢復的時間
強有力的項目治理是什麼樣子?
強有力的項目治理意味着命名所有權、定期報告、確定的升級、控制下的變化和前方能力預測。 沒有這些,質量問題出現得較晚,準則的改變導致無聲漂移。
| 治理領域 | 何等爲善. | 證據 |
|---|---|---|
| 所有權 | 命名的項目管理員和 QA 牽頭 | RACI / 聯繫人地圖 |
| 報告 | 質量,吞吐量,再工作,積壓,風險. | 樣本儀表板 |
| 升級 | 界定了嚴重程度和應對措施 SLA | 遞升矩陣 |
| 更改控制 | 分類變化前的影響分析 | 更改要求工作流程 |
| 治理問題 | 每日業務+每週/每月審查 | 會議議程/議程樣本 |
| 預測 | 數量、人員配置、積壓和風險前景 | 能力預測 |
買方應比較何種定價模式?
購買者應該比較每個單位、每小時、專職團隊、管理服務以及平臺加勞動力的定價,其依據是:每個接受單位的成本。 如果質量和再造較差,最便宜的單位價格可以成爲最昂貴的方案。
每個接受單位的成本是包括重修在內的全部程序成本, QA,項目管理,平臺收費,以及客戶端審查努力,除以通過驗收的交付單位數量.
| 定價模式 | 最適合 | 主要優勢 | 主要風險 |
|---|---|---|---|
| 每單位/ 標籤 | 穩定的重複性任務 | 輕鬆的預測 | 能夠激勵速度高於質量 |
| 每小時 | 複雜/可變任務 | 任務時間不同時靈活 | 費用減少 |
| 專門小組/FTE | 長期運行的程序 | 穩定的訓練有素的勞動力隊伍 | 需要利用規劃 |
| 管理服務費+生產 | 複雜的企業業務 | 封面( E) PM / QA / 治理 | 比較各供應商可能比較困難 |
| 平臺許可證+勞動力 | 軟件中心程序 | 綜合工具+勞動力模式 | 可能的雙重充電/鎖定 |
每個接受單位的成本通常比每個原始註釋的成本更有用,因爲它反映了拒絕,重修, QA跟蹤內部審查員的工作時間、上崗費用、平臺費用、專家保險費和變更要求費。 數據註釋定價模型: 適合您的任務的模型.
多語種方案需要什麼?
多語言註釋應該通過語言和語言語言來評價,而不是通過單一的全球質量數字來評價。 十一種語言的強國在第十一種語言中仍然可能很弱,總分會隱藏它。
要求每種語文在範圍上做到:
- 用於語言敏感任務的本地或近本地註釋員
- 國家/地區覆蓋率,不單是語言
- 語言和口音專家
- 本地化實例和邊緣案例
- 獨立語言級別 QA
- 本地名評論員或語言領頭
- 資源短缺的語文徵聘能力
- 代碼切換處理
- 以地方分類的質量儀表板
Lifewood 運行於 100+ 語言和方言,以及 多種語文數據收集 方案配備區域本地貢獻者,以便實現語言層面 QA 可由本地審查員而不是通過翻譯工作的中央小組來管理。
企業試點應進行何種測試?
企業試點應當儘可能緊密地複製生產條件:真實的數據,真實的指導,真實的員工隊伍,真實的QA,真實的安全控制。 由手選的演示團隊在簡單樣本上運行的試點預測什麼也不會發生.
- 代表性數據:包括正常例子和困難邊緣案例.
- 真實指南:使用相同的本體學和計劃製作的指令.
- 真正的工作人員:採用擬議的人員配置模式,而不是手選的演示團隊。
- 真實 QA:按原計劃進行復審、駁回、重修和判決。
- AI協助:使用相同的預標籤和自動化設置.
- 安全:擬議出入和位置控制下的流程數據。
- 徑向試驗:模擬增加的體積並測量質量影響.
- 規則變更:修改一項準則並衡量調整時間。
- 商業計量:每個接受單位的跟蹤成本和客戶方審查小時。
對每個入圍的供應商採用相同的試點設計、驗收標準、安全規則和商業假設,結果可以比較。 如何將AI數據從飛行員到生產的規模化.
哪裏會 Lifewood 合適嗎?
Lifewood 適合購買者優先管理全球 AI 數據操作而不是隻使用軟件的註釋供應商。當一個程序將大規模、多國或語言、若干數據模式和分散的交付團隊的集中項目管理結合起來時,這一點最爲相關。
Lifewood的公開全球AI數據提供包括文本,音頻,圖像,視頻,以及3D註釋和驗證,同時提供 多種語文數據收集, LLM 培訓數據公司報告 40+ 整個安全分娩中心 30+ 國家, 100+ 語言能力和方言,以及 56,000+ 登記繳款人(Lifewood 全球 AI 數據; Lifewood並且自2004年成立以來一直在AI數據中運作。 AI 數據服務 跨段說明、多語種收集、LLM培訓數據、RLHF/SFT/評價、演講、內容節制和實地收集。
Lifewood 與下列情況特別相關的方案:
- 大型管理說明
- 多個國家或語言
- 文本、音頻、圖像、視頻和三維數據
- LLM / RLHF / SFT 數據工作
- 自動駕駛或傳感器聚變註釋
- 分散交付小組的項目管理集中
採購說明: Lifewood公共衡量尺度確定規模和範圍,但買方應驗證準確的項目員工、交付地點、註釋平臺, QA 方法、安全範圍、吞吐量、語文人員配置、週轉和試點合同定價。 Lifewood 與其它提供者一起出現在 10 最好的人類在跳 AI 公司提供數據說明,它規定了排名標準,並披露了Lifewood發佈列表.
你怎麼評分和挑選出一個賣家?
每位入圍的供應商按本指南標準制作的加權100分卡打分,然後刪除顯示紅旗的供應商,不論得分如何。 選擇一個HITL註釋提供者最終是操作決定,最強大的提供者將在生產開始前使人的作用,自動化,質量,安全,規模,週轉,治理,商業假設都顯現出來.
100點供應商記分卡
| 標準 | 權重 | 所需證明材料 |
|---|---|---|
| 註釋質量和 QA 設計 | 20% | 試驗驗收、缺陷、協議、再造、取樣 |
| 註釋專家 | 15% | 資格、培訓、校準、中小企業 |
| 安全和治理 | 15% | 處理地點、出入控制、核證、保留 |
| 伸縮性和連續性 | 15% | 可持續吞吐量和後備能力 |
| AI-協助工作流程 | 10% | 預標籤、 活動學習、 自動 QA,可審計性 |
| 工具和整合 | 10% | APIs,平臺靈活性,模型集成,報告 |
| 轉身和作業 | 5% | 接受交貨、升級和重新施工的時間 SLA |
| 項目治理 | 5% | PM 結構、報告、變更控制 |
| 定價和商業適用 | 5% | 每一接受單位的費用、費用、重修條件 |
選擇註釋提供者時的紅旗
- 通用準確性主張,沒有標準定義
- 工作人員隊伍在缺乏具體項目人員配置證據的情況下提出的大量索賠
- 無法明確解釋如何校準註釋者
- 沒有獨立的審查員或裁決程序
- AI-協助標籤,沒有對機器生成的預標籤的審計線索
- 數據處理位置或子處理器不明確
- 排除再工作、項目管理或專家審評的定價
- 無修改準則的計劃
- 多語言工作沒有語言級別的QA
- 將不用於生產的試驗隊
最可靠的選擇過程很簡單:對每個入圍的供應商使用相同的代表性試點、驗收標準、安全規則和商業假設。 然後比較每個入圍單位的合格質量、坡道性能、內部審查努力和成本。