Uwekaji lebo wa data ya AI ni nini?

Uwekaji alama wa data wa AI ni nini?

Ikiwa unaunda au kutathmini mifumo ya kujifunza kwa mashine, utapata kizuizi sawa mapema au baadaye: data iliyo na lebo. Wanamitindo hawajui kichawi ni nini. Watu, sera, na wakati mwingine programu lazima ziwafundishe. Kwa hivyo, Uwekaji alama wa data wa AI ni nini? Kwa kifupi, ni mazoezi ya kuongeza maana kwa data mbichi ili algoriti ziweze kujifunza kutoka kwayo…😊

🔗 Maadili ya AI ni nini
Muhtasari wa kanuni za kimaadili zinazoongoza maendeleo ya kuwajibika na uwekaji wa AI.

🔗 MCP ni nini katika AI
Inafafanua itifaki ya udhibiti wa mfano na jukumu lake katika kudhibiti tabia ya AI.

🔗 AI ya makali ni nini
Inashughulikia jinsi AI huchakata data moja kwa moja kwenye vifaa vilivyo kwenye ukingo.

🔗 AI ya mawakala ni nini
Huwaletea mawakala wa AI wanaojiendesha wenye uwezo wa kupanga, kufikiri na kuchukua hatua huru.

Uwekaji alama wa data wa AI ni nini, kweli? 🎯

Uwekaji lebo ya data ya AI ni mchakato wa kuambatisha lebo, vipenyo, visanduku, kategoria, au ukadiriaji unaoeleweka na binadamu kwa maingizo ghafi kama vile maandishi, picha, sauti, video au mfululizo wa saa ili miundo iweze kutambua ruwaza na kufanya ubashiri. Fikiria visanduku vya kufunga vinavyozunguka magari, lebo za huluki kwenye watu na mahali kwenye maandishi, au kura za mapendeleo ambazo jibu la chatbot linahisi kuwa la manufaa zaidi. Bila lebo hizi, mafunzo ya kawaida yanayosimamiwa hayapatikani kamwe.

Pia utasikia lebo zinazoitwa ya ukweli au dhahabu : majibu yaliyokubaliwa chini ya maagizo yaliyo wazi, yanayotumiwa kutoa mafunzo, kuthibitisha na kukagua tabia ya kielelezo. Hata katika enzi ya miundo ya msingi na data ya sanisi, seti zilizo na lebo bado ni muhimu kwa kutathminiwa, kurekebisha vizuri, kuweka timu nyekundu kwa usalama, na kesi za ukingo mrefu-yaani, jinsi muundo wako unavyofanya kazi kwenye mambo ya ajabu ambayo watumiaji wako hufanya. Hakuna chakula cha mchana bila malipo, zana bora zaidi za jikoni.

 

Uwekaji Lebo wa Data ya AI

Ni nini hufanya Uwekaji Lebo wa Data ya AI ✅

Kwa uwazi: uwekaji lebo mzuri unachosha kwa njia bora. Inahisi kutabirika, kurudiwa, na kumbukumbu nyingi kupita kiasi. Hivi ndivyo inavyoonekana:

  • Ontolojia thabiti : seti iliyotajwa ya madarasa, sifa, na mahusiano unayojali.

  • Maagizo ya kioo : mifano iliyofanya kazi, mifano ya kupinga, kesi maalum, na sheria za kuvunja tie.

  • Mizunguko ya mkaguzi : jozi ya pili ya macho kwenye kipande cha kazi.

  • Vipimo vya Makubaliano : makubaliano baina ya wachambuzi (kwa mfano, Cohen's κ, Krippendorff's α) kwa hivyo unapima uthabiti, si mitetemo. α inafaa sana wakati lebo hazipo au vifafanuzi vingi hufunika vipengee tofauti [1].

  • Kilimo cha bustani : kukusanya mara kwa mara mambo ya ajabu, ya chuki, au matukio machache tu.

  • Ukaguzi wa upendeleo : kagua vyanzo vya data, idadi ya watu, maeneo, lahaja, hali ya mwanga na zaidi.

  • Mazoezi na faragha : fuatilia data ilitoka wapi, haki za kuitumia, na jinsi PII inavyoshughulikiwa (ni nini kinazingatiwa kama PII, jinsi unavyoiainisha, na ulinzi) [5].

  • Maoni kuhusu mafunzo : lebo haziishi kwenye kaburi la lahajedwali-zinarudi kwenye ujifunzaji amilifu, urekebishaji mzuri na uboreshaji.

Ungamo dogo: utaandika upya miongozo yako mara chache. Ni kawaida. Kama kitoweo cha kitoweo, kiboreshaji kidogo huenda mbali sana.

Nakala ya uga wa haraka: timu moja iliongeza chaguo moja la "haiwezi kuamua mahitaji" kwenye kiolesura chao. Makubaliano yaliongezeka kwa sababu wachambuzi waliacha kulazimisha kubahatisha, na kumbukumbu ya uamuzi ikawa kali zaidi usiku mmoja. Boring inashinda.

Jedwali la kulinganisha: zana za kuweka lebo za data za AI 🔧

Sio kamili, na ndio, maneno ni ya fujo kidogo kwa makusudi. Mabadiliko ya bei-daima huthibitisha kwenye tovuti za wauzaji kabla ya kupanga bajeti.

Zana Bora zaidi kwa Mtindo wa bei (dalili) Kwa nini inafanya kazi
Sanduku la lebo Biashara, CV + mchanganyiko wa NLP Kulingana na matumizi, kiwango cha bure Utiririshaji wa kazi mzuri wa QA, ontologia, na vipimo; hushughulikia mizani vizuri.
Ukweli wa AWS SageMaker Ground Mashirika ya katikati ya AWS, mabomba ya HITL Kwa kila kazi + matumizi ya AWS Kaza na huduma za AWS, chaguo za kibinadamu-katika-kitanzi, ndoano thabiti za infra.
Kiwango cha AI Kazi ngumu, nguvu kazi inayosimamiwa Nukuu maalum, yenye viwango Huduma za kugusa juu pamoja na zana; ops kali kwa kesi kali za makali.
SuperAnnotate Timu zenye maono mazito, zinazoanza Viwango, jaribio la bure UI iliyoboreshwa, ushirikiano, zana muhimu zinazosaidiwa na muundo.
Prodigy Devs ambao wanataka udhibiti wa ndani Leseni ya maisha, kwa kila kiti Maandishi, mizunguko ya haraka, mapishi ya haraka-huendeshwa ndani ya nchi; nzuri kwa NLP.
Doccano Miradi huria ya NLP Bure, chanzo wazi Inaendeshwa na jumuiya, rahisi kupeleka, nzuri kwa uainishaji na kazi ya mfuatano

Angalia hali halisi ya miundo ya bei : wachuuzi huchanganya vitengo vya matumizi, ada za kila kazi, viwango, nukuu maalum za biashara, leseni za mara moja na programu huria. Mabadiliko ya sera; thibitisha maelezo mahususi moja kwa moja na hati za muuzaji kabla ya ununuzi kuweka nambari kwenye lahajedwali.

Aina za lebo za kawaida, zenye picha za haraka za akili 🧠

  • Uainishaji wa picha : lebo moja au lebo nyingi kwa picha nzima.

  • Utambuzi wa kitu : masanduku ya kufunga au masanduku yaliyozungushwa kuzunguka vitu.

  • Ugawaji : mfano wa vinyago vya kiwango cha pixel au semantiki; isiyo ya kawaida kuridhisha wakati safi.

  • Viini na misimamo : alama muhimu kama vile viungo au sehemu za uso.

  • NLP : lebo za hati, nafasi za huluki zilizotajwa, uhusiano, viungo vya marejeleo, sifa.

  • Sauti na hotuba : unukuzi, uwekaji sauti wa spika, lebo za dhamira, matukio ya akustika.

  • Video : masanduku au nyimbo zinazozingatia sura, matukio ya muda, lebo za vitendo.

  • Mfululizo wa saa na vitambuzi : matukio ya dirishani, hitilafu, kanuni za mitindo.

  • Mitiririko ya kazi inayozalisha : kiwango cha mapendeleo, bendera nyekundu za usalama, alama za ukweli, tathmini inayotegemea rubriki.

  • Utafutaji na RAG : umuhimu wa hati ya hoja, uwajibikaji, hitilafu za kurejesha.

Ikiwa picha ni pizza, sehemu ni kukata kila kipande kikamilifu, huku ugunduzi unaelekeza na kusema kuna kipande… mahali fulani hapo.

Anatomia ya mtiririko wa kazi: kutoka data fupi hadi dhahabu 🧩

Bomba thabiti la kuweka lebo kawaida hufuata umbo hili:

  1. Bainisha ontolojia : madarasa, sifa, mahusiano, na utata unaoruhusiwa.

  2. Rasimu ya miongozo : mifano, kesi za makali, na mifano gumu ya kukanusha.

  3. Weka lebo ya majaribio : pata mifano mia chache iliyofafanuliwa ili kupata mashimo.

  4. Pima makubaliano : hesabu κ/α; rekebisha maagizo hadi wafafanuzi waungane [1].

  5. Muundo wa QA : upigaji kura wa maafikiano, uamuzi, ukaguzi wa madaraja, na ukaguzi wa mara moja.

  6. Uzalishaji huendeshwa : fuatilia upitaji, ubora, na utelezi.

  7. Funga kitanzi : fanya upya, fanya sampuli tena, na usasishe rubriki kadiri muundo na bidhaa zinavyobadilika.

Kidokezo ambacho utajishukuru kwa nacho baadaye: weka kumbukumbu ya maamuzi . Andika kila kanuni ya kufafanua unayoongeza na kwa nini . Baadaye - utasahau muktadha. Baadaye - utakuwa na huzuni juu yake.

Binadamu katika kitanzi, usimamizi dhaifu, na mtazamo wa "lebo nyingi, mibofyo michache" 🧑💻🤝

Human-in-the-loop (HITL) inamaanisha watu hushirikiana na wanamitindo katika mafunzo, tathmini, au shughuli za moja kwa moja-kuthibitisha, kusahihisha, au kutofuata mapendekezo ya kielelezo. Itumie kuharakisha kasi huku ukiwaweka watu wanaosimamia ubora na usalama. HITL ni mazoezi ya kimsingi ndani ya udhibiti wa hatari wa AI (uangalizi wa kibinadamu, uwekaji kumbukumbu, ufuatiliaji) [2].

Udhibiti dhaifu ni mbinu tofauti lakini inayosaidiana: sheria za programu, utabiri, usimamizi wa mbali, au vyanzo vingine vya kelele hutoa lebo za muda kwa kiwango, kisha unazipunguza. Upangaji Data ulipata umaarufu kwa kuchanganya vyanzo vingi vya kelele ( vitendaji vya kuweka lebo ) na kujifunza usahihi wake ili kutoa seti ya mafunzo ya ubora wa juu [3].

Kwa mazoezi, timu za kasi ya juu huchanganya zote tatu: lebo za mwongozo kwa seti za dhahabu, usimamizi dhaifu wa bootstrap, na HITL ili kuharakisha kazi ya kila siku. Sio kudanganya. Ni ufundi.

Kujifunza kwa bidii: chagua kitu kinachofuata bora cha kuweka lebo 🎯📈

Mafunzo amilifu hugeuza mtiririko wa kawaida. Badala ya kuchukua sampuli nasibu ili kuweka lebo, unaruhusu kielelezo kiombe mifano ya kuelimisha zaidi: kutokuwa na uhakika wa hali ya juu, kutokubaliana sana, wawakilishi mbalimbali, au pointi karibu na mpaka wa uamuzi. Kwa sampuli nzuri, unakata upotevu wa kuweka lebo na kuzingatia athari. Tafiti za kisasa zinazohusu ujifunzaji amilifu huripoti utendaji dhabiti wenye lebo chache wakati kitanzi cha chumba cha ndani kimeundwa vizuri [4].

Kichocheo cha msingi unachoweza kuanza nacho, hakuna mchezo wa kuigiza:

  • Treni kwenye seti ndogo ya mbegu.

  • Weka alama kwenye bwawa lisilo na lebo.

  • Chagua K ya juu kwa kutokuwa na uhakika au kutokubaliana kwa mfano.

  • Lebo. Jifunze upya. Rudia kwa batches ya kawaida.

  • Tazama mikondo ya uthibitishaji na vipimo vya makubaliano ili usifuate kelele.

Utajua inafanya kazi muundo wako utakapoboreka bila bili yako ya kila mwezi ya uwekaji lebo kuongezeka maradufu.

Udhibiti wa ubora unaofanya kazi kweli 🧪

Sio lazima kuchemsha bahari. Lengo la ukaguzi huu:

  • Maswali ya dhahabu : ingiza vitu vinavyojulikana na ufuatilie usahihi wa kila lebo.

  • Makubaliano na uamuzi : lebo mbili huru pamoja na mhakiki kuhusu kutokubaliana.

  • Makubaliano baina ya wachambuzi : tumia α unapokuwa na vifafanuzi vingi au lebo ambazo hazijakamilika, κ kwa jozi; usizingatie mambo ya muktadha mmoja [1].

  • Marekebisho ya miongozo : makosa yanayojirudia kwa kawaida humaanisha maelekezo yenye utata, si vifafanuzi vibaya.

  • Ukaguzi wa Drift : linganisha usambazaji wa lebo kwa wakati, jiografia, njia za kuingiza.

Ukichagua kipimo kimoja pekee, chagua makubaliano. Ni ishara ya afya ya haraka. Sitiari yenye dosari kidogo: ikiwa vibandiko vyako havijapangiliwa, muundo wako unaendeshwa kwa magurudumu yanayoyumba.

Miundo ya wafanyikazi: ndani, BPO, umati, au mseto 👥

  • Ndani ya nyumba : bora zaidi kwa data nyeti, vikoa vyenye vipengele vingi, na ujifunzaji wa haraka wa utendaji kazi tofauti.

  • Wachuuzi waliobobea : matokeo thabiti, QA iliyofunzwa, na huduma katika maeneo ya saa.

  • Utafutaji wa watu wengi : bei nafuu kwa kila kazi, lakini utahitaji dhahabu kali na udhibiti wa barua taka.

  • Mseto : Weka timu ya wataalam wa msingi na kupasuka na uwezo wa nje.

Chochote unachochagua, wekeza kwenye mechi za kuanza, mafunzo ya miongozo, raundi za kurekebisha, na maoni ya mara kwa mara. Lebo za bei nafuu zinazolazimisha pasi tatu za lebo si nafuu.

Gharama, wakati na ROI: ukaguzi wa haraka wa uhalisia 💸⏱️

Gharama hugawanywa katika nguvu kazi, jukwaa, na QA. Kwa upangaji mbaya, panga bomba lako kama hii:

  • Lengo la upitishaji : bidhaa kwa siku kwa kila kiweka lebo × viweka lebo.

  • QA juu : % iliyo na lebo mbili au iliyokaguliwa.

  • Kiwango cha urekebishaji : bajeti ya ufafanuzi upya baada ya masasisho ya mwongozo.

  • Uinuaji wa kiotomatiki : Lebo za awali zinazosaidiwa na modeli au sheria za programu zinaweza kupunguza juhudi za mikono kwa sehemu ya maana (si ya kichawi, lakini yenye maana).

Ikiwa ununuzi utaomba nambari, wape kielelezo-sio kubahatisha-na usasishe huku miongozo yako ikitengemaa.

Mitego utakumbana nayo angalau mara moja, na jinsi ya kuikwepa 🪤

  • Maelekezo yanaenea : miongozo hujaa katika novela. Rekebisha na miti ya maamuzi + mifano rahisi.

  • Kuvimba kwa darasa : madarasa mengi sana yenye mipaka isiyoeleweka. Unganisha au fafanua "nyingine" kali na sera.

  • Uwekaji faharasa kupita kiasi juu ya kasi : Lebo zilizoharakishwa kwa utulivu data ya mafunzo ya sumu. Weka dhahabu; kiwango-kikomo cha mteremko mbaya zaidi.

  • Kufunga kwa zana : fomati za usafirishaji zinauma. Amua mapema kuhusu miundo ya JSONL na vitambulisho vya vipengee visivyo na uwezo.

  • Kupuuza tathmini : ikiwa hutaweka lebo ya eval iliyowekwa kwanza, hutawahi kuwa na uhakika ni nini kiliboreshwa.

Wacha tuseme ukweli, utarudi nyuma mara kwa mara. Hiyo ni sawa. Ujanja ni kuandika kurudi nyuma ili wakati mwingine ni kukusudia.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara: majibu ya haraka na ya uaminifu 🙋♀️

Swali: Kuweka lebo dhidi ya maelezo-je, ni tofauti?
J: Katika mazoezi watu huzitumia kwa kubadilishana. Ufafanuzi ni kitendo cha kuweka alama au kuweka lebo. Uwekaji lebo mara nyingi humaanisha mtazamo wa ukweli na QA na miongozo. Viazi, viazi.

Swali: Je, ninaweza kuruka shukrani za kuweka lebo kwa data ya sanisi au kujisimamia?
J: Unaweza kuipunguza , sio kuiruka. Bado unahitaji data iliyo na lebo kwa tathmini, miiko ya ulinzi, urekebishaji mzuri na tabia mahususi za bidhaa. Uangalizi dhaifu unaweza kukuongeza wakati kuweka lebo kwa mkono pekee hakutakukatisha tamaa [3].

Swali: Je, bado ninahitaji vipimo vya ubora ikiwa wakaguzi wangu ni wataalamu?
A: Ndiyo. Wataalamu pia hawakubaliani. Tumia vipimo vya makubaliano (κ/α) ili kupata ufafanuzi usioeleweka na madarasa yenye utata, kisha kaza ontolojia au sheria [1].

Swali: Je, binadamu-katika-kitanzi ni masoko tu?
J: Hapana. Ni muundo wa vitendo ambapo wanadamu huongoza, kusahihisha, na kutathmini tabia ya kielelezo. Inapendekezwa ndani ya kanuni za kuaminika za udhibiti wa hatari za AI [2].

Swali: Je, ninatangulizaje kile cha kuweka lebo baadaye?
A: Anza kwa kujifunza amilifu: chukua sampuli zisizo na uhakika zaidi au tofauti ili kila lebo mpya ikupe uboreshaji wa hali ya juu wa muundo [4].

Vidokezo vya uwanjani: vitu vidogo vidogo vinavyoleta tofauti kubwa ✍️

  • Weka hai ya taxonomy kwenye repo yako. Ichukue kama msimbo.

  • Hifadhi ya kabla na baada ya kila unaposasisha miongozo.

  • Jenga seti ndogo, kamili ya dhahabu na uilinde dhidi ya uchafuzi.

  • Zungusha vipindi vya urekebishaji : onyesha vipengee 10, weka lebo kimya kimya, linganisha, jadili, sasisha sheria.

  • Fuatilia uchanganuzi wa viweka dashibodi zenye nguvu, sifuri. Utapata fursa za mafunzo, sio wabaya.

  • Ongeza mapendekezo yaliyosaidiwa na mfano kwa uvivu. Ikiwa viambishi awali si sahihi, vinapunguza kasi ya binadamu. Ikiwa mara nyingi ni sawa, ni uchawi.

Maneno ya mwisho: lebo ni kumbukumbu ya bidhaa yako 🧩💡

Uwekaji alama wa data wa AI ni nini katika msingi wake? Ni njia yako ya kuamua jinsi mwanamitindo anapaswa kuona ulimwengu, uamuzi mmoja wa uangalifu kwa wakati mmoja. Ifanye vizuri na kila kitu chini ya mkondo kinakuwa rahisi: usahihi bora, kurudi nyuma kidogo, mijadala iliyo wazi zaidi kuhusu usalama na upendeleo, usafirishaji laini. Ifanye kwa uvivu na utaendelea kuuliza kwa nini mfano huo unafanya vibaya-wakati jibu limekaa kwenye hifadhidata yako umevaa lebo ya jina lisilofaa. Sio kila kitu kinahitaji timu kubwa au programu dhabiti-lakini kila kitu kinahitaji utunzaji.

Muda Mrefu Sijaisoma : wekeza kwenye ontolojia safi, andika sheria wazi, makubaliano ya kipimo, changanya lebo za mwongozo na za kiprogramu, na acha ujifunzaji unaoendelea uchague bidhaa yako bora zaidi. Kisha rudia. Tena. Na tena ... na cha kushangaza, utaifurahia. 😄

Marejeleo

[1] Artstein, R., & Poesio, M. (2008). Makubaliano ya Inter-Coder kwa Isimu Kokotozi . Isimu Kokotozi, 34(4), 555–596. (Inashughulikia κ/α na jinsi ya kutafsiri makubaliano, ikijumuisha kukosa data.)
PDF

[2] NIST (2023). Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa Ujasusi Bandia (AI RMF 1.0) . (Uangalizi wa kibinadamu, uwekaji kumbukumbu, na vidhibiti vya hatari kwa AI ya kuaminika.)
PDF

[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Ré, C. (2016). Kupanga Data: Kuunda Seti Kubwa za Mafunzo, Haraka . NeurIPS. (Mbinu ya msingi ya usimamizi dhaifu na kuweka lebo zenye kelele.)
PDF

[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., et al. (2024). Utafiti wa Kujifunza kwa Kina: Maendeleo ya Hivi Karibuni na Mipaka Mipya . (Ushahidi na mifumo ya ujifunzaji amilifu kwa ufanisi wa lebo.)
PDF

[5] NIST (2010). SP 800-122: Mwongozo wa Kulinda Usiri wa Taarifa Zinazotambulika Binafsi (PII) . (Nini muhimu kama PII na jinsi ya kuilinda katika bomba lako la data.)
PDF

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu