మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లను నిర్మిస్తున్నా లేదా మూల్యాంకనం చేస్తున్నా, మీరు ముందుగానే లేదా తరువాత అదే అడ్డంకిని ఎదుర్కొంటారు: లేబుల్ చేయబడిన డేటా. మోడల్లకు ఏమి ఉందో అద్భుతంగా తెలియదు. వ్యక్తులు, విధానాలు మరియు కొన్నిసార్లు ప్రోగ్రామ్లు వారికి నేర్పించాలి. కాబట్టి, AI డేటా లేబులింగ్ అంటే ఏమిటి? సంక్షిప్తంగా, ఇది ముడి డేటాకు అర్థాన్ని జోడించే అభ్యాసం, తద్వారా అల్గోరిథంలు దాని నుండి నేర్చుకోవచ్చు…😊
🔗 AI నీతి అంటే ఏమిటి?
AI యొక్క బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు మార్గనిర్దేశం చేసే నైతిక సూత్రాల అవలోకనం.
🔗 AI లో MCP అంటే ఏమిటి?
మోడల్ కంట్రోల్ ప్రోటోకాల్ మరియు AI ప్రవర్తనను నిర్వహించడంలో దాని పాత్రను వివరిస్తుంది.
🔗 ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి
అంచున ఉన్న పరికరాల్లో AI నేరుగా డేటాను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో కవర్ చేస్తుంది.
🔗 ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటి
ప్రణాళిక, తార్కికం మరియు స్వతంత్ర చర్య చేయగల స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఏజెంట్లను పరిచయం చేస్తుంది.
నిజంగా AI డేటా లేబులింగ్ అంటే ఏమిటి? 🎯
AI డేటా లేబులింగ్ అనేది మానవులకు అర్థమయ్యే ట్యాగ్లు, స్పాన్లు, బాక్స్లు, వర్గాలు లేదా రేటింగ్లను టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, వీడియో లేదా సమయ శ్రేణి వంటి ముడి ఇన్పుట్లకు అటాచ్ చేసే ప్రక్రియ, తద్వారా మోడల్లు నమూనాలను గుర్తించి అంచనాలను వేయగలవు. కార్ల చుట్టూ బౌండింగ్ బాక్స్లు, టెక్స్ట్లోని వ్యక్తులు మరియు ప్రదేశాలపై ఎంటిటీ ట్యాగ్లు లేదా చాట్బాట్ సమాధానం మరింత ఉపయోగకరంగా అనిపించే ప్రాధాన్యత ఓట్లను ఆలోచించండి. ఈ లేబుల్లు లేకుండా, క్లాసిక్ పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం ఎప్పటికీ ప్రారంభం కాదు.
గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేదా గోల్డ్ డేటా అని పిలువబడే లేబుల్లను కూడా వింటారు : స్పష్టమైన సూచనల క్రింద అంగీకరించిన సమాధానాలు, మోడల్ ప్రవర్తనకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, ధృవీకరించడానికి మరియు ఆడిట్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఫౌండేషన్ మోడల్స్ మరియు సింథటిక్ డేటా యుగంలో కూడా, లేబుల్ చేయబడిన సెట్లు ఇప్పటికీ మూల్యాంకనం, ఫైన్-ట్యూనింగ్, సేఫ్టీ రెడ్-టీమింగ్ మరియు లాంగ్-టెయిల్ ఎడ్జ్ కేసులకు ముఖ్యమైనవి-అంటే, మీ యూజర్లు వాస్తవానికి చేసే వింత విషయాలపై మీ మోడల్ ఎలా ప్రవర్తిస్తుందో. ఉచిత భోజనం లేదు, మెరుగైన వంటగది ఉపకరణాలు మాత్రమే.
మంచి AI డేటా లేబులింగ్ను ఏది చేస్తుంది ✅
స్పష్టంగా చెప్పాలంటే: మంచి లేబులింగ్ ఉత్తమ మార్గంలో బోరింగ్గా ఉంటుంది. ఇది ఊహించదగినదిగా, పునరావృతం చేయదగినదిగా మరియు కొంచెం ఎక్కువగా డాక్యుమెంట్ చేయబడినట్లు అనిపిస్తుంది. అది ఎలా ఉంటుందో ఇక్కడ ఉంది:
-
ఒక గట్టి ఆంటాలజీ : మీరు శ్రద్ధ వహించే తరగతులు, లక్షణాలు మరియు సంబంధాల పేరు పెట్టబడిన సమితి.
-
క్రిస్టల్ సూచనలు : పనిచేసిన ఉదాహరణలు, ప్రతి-ఉదాహరణలు, ప్రత్యేక సందర్భాలు మరియు టై-బ్రేక్ నియమాలు.
-
సమీక్షకుడి ఉచ్చులు : పనుల ముక్కపై రెండవ జత కళ్ళు.
-
ఒప్పంద కొలమానాలు : ఇంటర్-అనొటేటర్ ఒప్పందం (ఉదా., కోహెన్ యొక్క κ, క్రిపెండోర్ఫ్ యొక్క α) కాబట్టి మీరు వైబ్లను కాకుండా స్థిరత్వాన్ని కొలుస్తున్నారు. లేబుల్లు లేనప్పుడు లేదా బహుళ అనొటేటర్లు వేర్వేరు అంశాలను కవర్ చేసినప్పుడు α ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది [1].
-
ఎడ్జ్-కేస్ గార్డెనింగ్ : క్రమం తప్పకుండా వింతైన, విరుద్ధమైన లేదా అరుదైన సందర్భాలను సేకరించండి.
-
పక్షపాత తనిఖీలు : ఆడిట్ డేటా మూలాలు, జనాభా, ప్రాంతాలు, మాండలికాలు, లైటింగ్ పరిస్థితులు మరియు మరిన్ని.
-
మూలం & గోప్యత : డేటా ఎక్కడి నుండి వచ్చింది, దానిని ఉపయోగించే హక్కులు మరియు PII ఎలా నిర్వహించబడుతుందో ట్రాక్ చేయండి (PIIగా ఏది లెక్కించబడుతుంది, మీరు దానిని ఎలా వర్గీకరిస్తారు మరియు రక్షణ చర్యలు) [5].
-
శిక్షణపై అభిప్రాయం : లేబుల్లు స్ప్రెడ్షీట్ స్మశానవాటికలో నివసించవు - అవి క్రియాశీల అభ్యాసం, చక్కటి ట్యూనింగ్ మరియు అంచనాలకు తిరిగి వస్తాయి.
చిన్న ఒప్పుకోలు: మీరు మీ మార్గదర్శకాలను కొన్నిసార్లు తిరిగి వ్రాస్తారు. ఇది సాధారణం. వంటకానికి మసాలా చేసినట్లే, ఒక చిన్న సర్దుబాటు చాలా దూరం వెళుతుంది.
త్వరిత ఫీల్డ్ ఉపాఖ్యానం: ఒక బృందం వారి UIకి ఒకే "నిర్ణయించలేము-అవసరాలు విధానం" ఎంపికను జోడించింది. వ్యాఖ్యాతలు అంచనాలను బలవంతంగా వేయడం ఆపివేసినందున ఒప్పందం పెరిగింది మరియు నిర్ణయ లాగ్ రాత్రికి రాత్రే పదునుగా మారింది. బోరింగ్ విజయాలు.
పోలిక పట్టిక: AI డేటా లేబులింగ్ కోసం సాధనాలు 🔧
సమగ్రంగా లేదు, అవును, పదాలు ఉద్దేశపూర్వకంగానే కొంచెం గందరగోళంగా ఉన్నాయి. ధరల మార్పులు - బడ్జెట్ చేయడానికి ముందు ఎల్లప్పుడూ విక్రేత సైట్లలో నిర్ధారించండి.
| సాధనం | దీనికి ఉత్తమమైనది | ధర శైలి (సూచక) | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| లేబుల్బాక్స్ | ఎంటర్ప్రైజెస్, CV + NLP మిశ్రమం | వాడుక ఆధారిత, ఉచిత టైర్ | మంచి QA వర్క్ఫ్లోలు, ఆంటాలజీలు మరియు మెట్రిక్స్; స్కేల్ను చాలా బాగా నిర్వహిస్తుంది. |
| AWS సేజ్మేకర్ గ్రౌండ్ ట్రూత్ | AWS-కేంద్రీకృత సంస్థలు, HITL పైప్లైన్లు | ఒక్కో టాస్క్ + AWS వినియోగం | AWS సేవలు, హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ ఎంపికలు, దృఢమైన ఇన్ఫ్రా హుక్స్తో బిగుతుగా ఉంటుంది. |
| స్కేల్ AI | సంక్లిష్టమైన పనులు, నిర్వహించబడిన శ్రామిక శక్తి | కస్టమ్ కోట్, టైర్డ్ | హై-టచ్ సేవలు మరియు సాధనాలు; కఠినమైన కేసులకు బలమైన చర్యలు. |
| సూపర్అనోటేట్ | విజన్-హెవీ జట్లు, స్టార్టప్లు | టైర్లు, ఉచిత ట్రయల్ | మెరుగుపెట్టిన UI, సహకారం, సహాయక మోడల్-సహాయక సాధనాలు. |
| ప్రాడిజీ | స్థానిక నియంత్రణ కోరుకునే డెవలపర్లు | జీవితకాల లైసెన్స్, సీటుకు | స్క్రిప్ట్ చేయదగిన, వేగవంతమైన లూప్లు, స్థానికంగా అమలు అయ్యే శీఘ్ర వంటకాలు; NLPకి గొప్పది. |
| డొకానో | ఓపెన్-సోర్స్ NLP ప్రాజెక్టులు | ఉచిత, ఓపెన్ సోర్స్ | కమ్యూనిటీ ఆధారితమైనది, అమలు చేయడానికి సులభం, వర్గీకరణ మరియు శ్రేణి పనికి మంచిది. |
ధరల నమూనాలపై వాస్తవిక తనిఖీ : విక్రేతలు వినియోగ యూనిట్లు, ప్రతి-పని రుసుములు, టైర్లు, కస్టమ్ ఎంటర్ప్రైజ్ కోట్లు, వన్-టైమ్ లైసెన్స్లు మరియు ఓపెన్-సోర్స్లను మిళితం చేస్తారు. విధానాలు మారుతాయి; సేకరణ స్ప్రెడ్షీట్లో సంఖ్యలను ఉంచే ముందు విక్రేత పత్రాలతో నేరుగా ప్రత్యేకతలను నిర్ధారించండి.
సాధారణ లేబుల్ రకాలు, శీఘ్ర మానసిక చిత్రాలతో 🧠
-
చిత్ర వర్గీకరణ : మొత్తం చిత్రానికి ఒకటి లేదా బహుళ-లేబుల్ ట్యాగ్లు.
-
వస్తువు గుర్తింపు : వస్తువుల చుట్టూ బౌండింగ్ పెట్టెలు లేదా తిప్పబడిన పెట్టెలు.
-
విభజన : పిక్సెల్-స్థాయి మాస్క్లు-ఉదాహరణ లేదా అర్థసంబంధమైనవి; శుభ్రం చేసినప్పుడు వింతగా సంతృప్తికరంగా ఉంటుంది.
-
కీలకాంశాలు & భంగిమలు : కీళ్ళు లేదా ముఖ బిందువులు వంటి ల్యాండ్మార్క్లు.
-
NLP : డాక్యుమెంట్ లేబుల్లు, పేరున్న ఎంటిటీల కోసం పరిధులు, సంబంధాలు, కోర్రిఫరెన్స్ లింక్లు, లక్షణాలు.
-
ఆడియో & ప్రసంగం : ట్రాన్స్క్రిప్షన్, స్పీకర్ డైరైజేషన్, ఇంటెంట్ ట్యాగ్లు, అకౌస్టిక్ ఈవెంట్లు.
-
వీడియో : ఫ్రేమ్ వారీగా పెట్టెలు లేదా ట్రాక్లు, తాత్కాలిక సంఘటనలు, యాక్షన్ లేబుల్లు.
-
సమయ శ్రేణి & సెన్సార్లు : విండోడ్ ఈవెంట్లు, క్రమరాహిత్యాలు, ట్రెండ్ పాలనలు.
-
జనరేటివ్ వర్క్ఫ్లోస్ : ప్రాధాన్యత ర్యాంకింగ్, భద్రతా రెడ్-ఫ్లాగ్లు, నిజాయితీ స్కోరింగ్, రూబ్రిక్ ఆధారిత మూల్యాంకనం.
-
శోధన & RAG : ప్రశ్న-పత్రం ఔచిత్యం, జవాబుదారీతనం, తిరిగి పొందే లోపాలు.
ఒక చిత్రం పిజ్జా అయితే, సెగ్మెంటేషన్ అంటే ప్రతి ముక్కను పరిపూర్ణంగా కత్తిరించడం, అయితే డిటెక్షన్ అంటే గురిపెట్టి ఒక ముక్క ఉందని చెప్పడం... అక్కడ ఎక్కడో ఉంది.
వర్క్ఫ్లో అనాటమీ: సంక్షిప్త నుండి బంగారు డేటా వరకు 🧩
ఒక దృఢమైన లేబులింగ్ పైప్లైన్ సాధారణంగా ఈ ఆకారాన్ని అనుసరిస్తుంది:
-
ఆంటాలజీని నిర్వచించండి : తరగతులు, లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు అనుమతించబడిన అస్పష్టతలు.
-
డ్రాఫ్ట్ మార్గదర్శకాలు : ఉదాహరణలు, అంచు కేసులు మరియు గమ్మత్తైన ప్రతి-ఉదాహరణలు.
-
పైలట్ సెట్ను లేబుల్ చేయండి : రంధ్రాలను కనుగొనడానికి కొన్ని వందల ఉదాహరణలను వ్యాఖ్యానించండి.
-
కొలత ఒప్పందం : κ/αను లెక్కించండి; వ్యాఖ్యానకర్తలు కలిసే వరకు సూచనలను సవరించండి [1].
-
QA డిజైన్ : ఏకాభిప్రాయ ఓటింగ్, తీర్పు, క్రమానుగత సమీక్ష మరియు తక్షణ తనిఖీలు.
-
ఉత్పత్తి పరుగులు : నిర్గమాంశ, నాణ్యత మరియు డ్రిఫ్ట్ను పర్యవేక్షించండి.
-
లూప్ను మూసివేయండి : మోడల్ మరియు ఉత్పత్తి అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వండి, తిరిగి నమూనా చేయండి మరియు రూబ్రిక్లను నవీకరించండి.
తర్వాత మీకు మీరే కృతజ్ఞతలు చెప్పుకునే చిట్కా: ఒక సజీవ నిర్ణయ లాగ్ను ఎందుకు అని రాయండి . భవిష్యత్తు - మీరు సందర్భాన్ని మరచిపోతారు. భవిష్యత్తు - మీరు దాని గురించి క్రోధంగా ఉంటారు.
మానవ-లోపలి వలయం, బలహీనమైన పర్యవేక్షణ మరియు "ఎక్కువ లేబుల్స్, తక్కువ క్లిక్లు" అనే మనస్తత్వం 🧑💻🤝
హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ (HITL) అంటే శిక్షణ, మూల్యాంకనం లేదా ప్రత్యక్ష కార్యకలాపాలలో వ్యక్తులు మోడల్లతో సహకరించడం - మోడల్ సూచనలను నిర్ధారించడం, సరిదిద్దడం లేదా దూరంగా ఉండటం. నాణ్యత మరియు భద్రతకు బాధ్యత వహిస్తూ వేగాన్ని వేగవంతం చేయడానికి దీనిని ఉపయోగించండి. HITL అనేది విశ్వసనీయ AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ (మానవ పర్యవేక్షణ, డాక్యుమెంటేషన్, పర్యవేక్షణ) [2]లో ఒక ప్రధాన అభ్యాసం.
బలహీనమైన పర్యవేక్షణ అనేది భిన్నమైన కానీ పరిపూరకమైన ట్రిక్: ప్రోగ్రామాటిక్ నియమాలు, హ్యూరిస్టిక్స్, సుదూర పర్యవేక్షణ లేదా ఇతర ధ్వనించే వనరులు తాత్కాలిక లేబుల్లను స్కేల్లో ఉత్పత్తి చేస్తాయి, ఆపై మీరు వాటిని డీనోయిస్ చేస్తారు. డేటా ప్రోగ్రామింగ్ అనేక ధ్వనించే లేబుల్ మూలాలను (అకా లేబులింగ్ ఫంక్షన్లు ) కలపడం మరియు వాటి ఖచ్చితత్వాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా అధిక-నాణ్యత శిక్షణా సమితిని ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా ప్రజాదరణ పొందింది [3].
ఆచరణలో, అధిక-వేగ జట్లు ఈ మూడింటినీ మిళితం చేస్తాయి: బంగారు సెట్ల కోసం మాన్యువల్ లేబుల్లు, బూట్స్ట్రాప్కు బలహీనమైన పర్యవేక్షణ మరియు రోజువారీ పనిని వేగవంతం చేయడానికి HITL. ఇది మోసం కాదు. ఇది క్రాఫ్ట్.
క్రియాశీల అభ్యాసం: 🎯📈 లేబుల్ చేయడానికి తదుపరి ఉత్తమమైనదాన్ని ఎంచుకోండి
యాక్టివ్ లెర్నింగ్ సాధారణ ప్రవాహాన్ని తిప్పికొడుతుంది. యాదృచ్ఛికంగా డేటాను లేబుల్ చేయడానికి బదులుగా, మీరు మోడల్ అత్యంత సమాచార ఉదాహరణలను అభ్యర్థించనివ్వండి: అధిక అనిశ్చితి, అధిక అసమ్మతి, విభిన్న ప్రతినిధులు లేదా నిర్ణయ సరిహద్దు దగ్గర పాయింట్లు. మంచి నమూనాతో, మీరు లేబులింగ్ వ్యర్థాలను తగ్గించి ప్రభావంపై దృష్టి పెడతారు. ఒరాకిల్ లూప్ బాగా రూపొందించబడినప్పుడు లోతైన యాక్టివ్ లెర్నింగ్ను కవర్ చేసే ఆధునిక సర్వేలు తక్కువ లేబుల్లతో బలమైన పనితీరును నివేదిస్తాయి [4].
మీరు ప్రారంభించగల ప్రాథమిక వంటకం, ఎటువంటి నాటకీయత లేకుండా:
-
చిన్న విత్తన సెట్ పై శిక్షణ పొందండి.
-
లేబుల్ చేయని పూల్ను స్కోర్ చేయండి.
-
అనిశ్చితి లేదా మోడల్ అసమ్మతి ద్వారా టాప్ K ని ఎంచుకోండి.
-
లేబుల్ చేయండి. తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వండి. చిన్న బ్యాచ్లలో పునరావృతం చేయండి.
-
శబ్దం కోసం వెతుకులాట జరగకుండా ధ్రువీకరణ వక్రతలు మరియు ఒప్పంద కొలమానాలను చూడండి.
మీ నెలవారీ లేబులింగ్ బిల్లు రెట్టింపు కాకుండా మీ మోడల్ మెరుగుపడినప్పుడు అది పనిచేస్తుందని మీకు తెలుస్తుంది.
నిజంగా పనిచేసే నాణ్యత నియంత్రణ 🧪
మీరు సముద్రాన్ని మరిగించాల్సిన అవసరం లేదు. ఈ తనిఖీలను లక్ష్యంగా చేసుకోండి:
-
బంగారు ప్రశ్నలు : తెలిసిన వస్తువులను ఇంజెక్ట్ చేయండి మరియు ప్రతి లేబుల్ ఖచ్చితత్వాన్ని ట్రాక్ చేయండి.
-
తీర్పుతో ఏకాభిప్రాయం : రెండు స్వతంత్ర లేబుల్లు ప్లస్ విబేధాలపై సమీక్షకుడు.
-
ఇంటర్-అనొటేటర్ ఒప్పందం : మీకు బహుళ అనొటేటర్లు లేదా అసంపూర్ణ లేబుల్లు ఉన్నప్పుడు α ఉపయోగించండి, జతలకు κ; ఒకే థ్రెషోల్డ్-కాంటెక్స్ట్ విషయాలపై నిమగ్నమవ్వకండి [1].
-
మార్గదర్శక సవరణలు : పునరావృతమయ్యే తప్పులు సాధారణంగా అస్పష్టమైన సూచనలను సూచిస్తాయి, చెడు వ్యాఖ్యానాలు కాదు.
-
డ్రిఫ్ట్ తనిఖీలు : సమయం, భౌగోళికం, ఇన్పుట్ ఛానెల్లలో లేబుల్ పంపిణీలను పోల్చండి.
మీరు ఒక మెట్రిక్ మాత్రమే ఎంచుకుంటే, ఒప్పందాన్ని ఎంచుకోండి. ఇది త్వరిత ఆరోగ్య సంకేతం. కొంచెం లోపభూయిష్ట రూపకం: మీ లేబులర్లు సమలేఖనం చేయకపోతే, మీ మోడల్ చలించే చక్రాలపై నడుస్తోంది.
వర్క్ఫోర్స్ మోడల్స్: ఇన్-హౌస్, BPO, క్రౌడ్ లేదా హైబ్రిడ్ 👥
-
ఇన్-హౌస్ : సున్నితమైన డేటా, సూక్ష్మ డొమైన్లు మరియు వేగవంతమైన క్రాస్-ఫంక్షనల్ లెర్నింగ్కు ఉత్తమమైనది.
-
ప్రత్యేక విక్రేతలు : స్థిరమైన నిర్గమాంశ, శిక్షణ పొందిన QA మరియు సమయ మండలాల్లో కవరేజ్.
-
క్రౌడ్సోర్సింగ్ : ప్రతి పనికి చౌక, కానీ మీకు బలమైన బంగారం మరియు స్పామ్ నియంత్రణ అవసరం.
-
హైబ్రిడ్ : ఒక ప్రధాన నిపుణుల బృందాన్ని ఉంచుకుని బాహ్య సామర్థ్యంతో అభివృద్ధి చెందండి.
మీరు ఏది ఎంచుకున్నా, కిక్ఆఫ్లు, మార్గదర్శక శిక్షణ, అమరిక రౌండ్లు మరియు తరచుగా వచ్చే అభిప్రాయాలలో పెట్టుబడి పెట్టండి. మూడు రీలేబుల్ పాస్లను బలవంతం చేసే చౌక లేబుల్లు చౌకగా ఉండవు.
ఖర్చు, సమయం మరియు ROI: త్వరిత వాస్తవికత తనిఖీ 💸⏱️
ఖర్చులు వర్క్ఫోర్స్, ప్లాట్ఫామ్ మరియు QAగా విభజించబడ్డాయి. కఠినమైన ప్రణాళిక కోసం, మీ పైప్లైన్ను ఇలా మ్యాప్ చేయండి:
-
నిర్గమాంశ లక్ష్యం : లేబులర్కు రోజుకు అంశాలు × లేబులర్లు.
-
QA ఓవర్ హెడ్ : % డబుల్ లేబుల్ చేయబడింది లేదా సమీక్షించబడింది.
-
పునఃనిర్మాణ రేటు : మార్గదర్శకాల నవీకరణల తర్వాత పునఃఉల్లేఖన కోసం బడ్జెట్.
-
ఆటోమేషన్ లిఫ్ట్ : మోడల్-సహాయక ప్రీలేబుల్స్ లేదా ప్రోగ్రామాటిక్ నియమాలు మాన్యువల్ ప్రయత్నాన్ని అర్థవంతమైన భాగం (మాయాజాలం కాదు, అర్థవంతమైనవి) ద్వారా తగ్గించగలవు.
సేకరణ సంఖ్య అడిగితే, వారికి ఒక మోడల్ ఇవ్వండి - అంచనా కాదు - మరియు మీ మార్గదర్శకాలు స్థిరీకరించబడినప్పుడు దానిని నవీకరించండి.
మీరు కనీసం ఒక్కసారైనా పడే ఆపదలు మరియు వాటిని ఎలా తప్పించుకోవాలి 🪤
-
ఇన్స్ట్రక్షన్ క్రీప్ : మార్గదర్శకాలు ఒక నవలగా మారాయి. డెసిషన్ ట్రీలు + సాధారణ ఉదాహరణలతో పరిష్కరించండి.
-
క్లాస్ బ్లోట్ : అస్పష్టమైన సరిహద్దులతో చాలా తరగతులు. కఠినమైన “ఇతర” ను పాలసీతో విలీనం చేయండి లేదా నిర్వచించండి.
-
వేగంపై ఓవర్-ఇండెక్సింగ్ : రష్డ్ లేబుల్స్ శిక్షణ డేటాను నిశ్శబ్దంగా విషపూరితం చేస్తాయి. గోల్డ్లను చొప్పించండి; చెత్త వాలులను రేటు-పరిమితి చేయండి.
-
టూల్ లాక్-ఇన్ : ఎగుమతి ఫార్మాట్లు బైట్ అవుతాయి. JSONL స్కీమాలు మరియు ఐడెంపోటెంట్ ఐటెమ్ ID లను ముందుగానే నిర్ణయించుకోండి.
-
మూల్యాంకనాన్ని విస్మరించడం : మీరు ముందుగా మూల్యాంకన సెట్ను లేబుల్ చేయకపోతే, ఏది మెరుగుపడిందో మీకు ఎప్పటికీ ఖచ్చితంగా తెలియదు.
నిజం చెప్పాలంటే, మీరు అప్పుడప్పుడు వెనక్కి తగ్గుతారు. పర్వాలేదు. తదుపరిసారి ఉద్దేశపూర్వకంగా వెనక్కి తగ్గేలా ఆ వెనుకబడిన మాటను రాసుకోవడం ఈ ఉపాయం.
మినీ-తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు: త్వరిత, నిజాయితీ సమాధానాలు 🙋♀️
ప్ర: లేబులింగ్ వర్సెస్ ఉల్లేఖనం - అవి భిన్నంగా ఉన్నాయా?
జ: ఆచరణలో ప్రజలు వాటిని పరస్పరం మార్చుకుంటారు. ఉల్లేఖనం అంటే మార్కింగ్ లేదా ట్యాగింగ్ చేసే చర్య. లేబులింగ్ తరచుగా QA మరియు మార్గదర్శకాలతో కూడిన భూమి-సత్య మనస్తత్వాన్ని సూచిస్తుంది. బంగాళాదుంప, బంగాళాదుంప.
ప్ర: సింథటిక్ డేటా లేదా స్వీయ పర్యవేక్షణ కారణంగా నేను లేబులింగ్ను దాటవేయవచ్చా?
జ: మీరు తగ్గించవచ్చు , దాటవేయలేరు. మూల్యాంకనం, గార్డ్రెయిల్లు, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు ఉత్పత్తి-నిర్దిష్ట ప్రవర్తనల కోసం మీకు ఇంకా లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం. చేతితో లేబులింగ్ చేయడం మాత్రమే దానిని తగ్గించనప్పుడు బలహీనమైన పర్యవేక్షణ మిమ్మల్ని పెంచుతుంది [3].
ప్ర: నా సమీక్షకులు నిపుణులైతే నాకు ఇంకా నాణ్యతా కొలమానాలు అవసరమా?
జ: అవును. నిపుణులు కూడా విభేదిస్తున్నారు. అస్పష్టమైన నిర్వచనాలు మరియు అస్పష్టమైన తరగతులను గుర్తించడానికి ఒప్పంద కొలమానాలను (κ/α) ఉపయోగించండి, ఆపై ఆంటాలజీ లేదా నియమాలను కఠినతరం చేయండి [1].
ప్ర: హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ కేవలం మార్కెటింగ్ మాత్రమేనా?
జ: కాదు. ఇది మానవులు మోడల్ ప్రవర్తనను మార్గనిర్దేశం చేసే, సరిదిద్దే మరియు మూల్యాంకనం చేసే ఒక ఆచరణాత్మక నమూనా. ఇది విశ్వసనీయ AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ పద్ధతులలో సిఫార్సు చేయబడింది [2].
ప్ర: తదుపరి దేనికి లేబుల్ చేయాలో నేను ఎలా ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి?
జ: క్రియాశీల అభ్యాసంతో ప్రారంభించండి: అత్యంత అనిశ్చితమైన లేదా వైవిధ్యమైన నమూనాలను తీసుకోండి, తద్వారా ప్రతి కొత్త లేబుల్ మీకు గరిష్ట మోడల్ మెరుగుదలను ఇస్తుంది [4].
ఫీల్డ్ నోట్స్: పెద్ద తేడాను కలిగించే చిన్న విషయాలు ✍️
-
మీ రెపోలో ఒక లివింగ్ టాక్సానమీ
-
మీరు మార్గదర్శకాలను నవీకరించినప్పుడల్లా ముందు మరియు తరువాత సేవ్ చేయండి
-
ఒక చిన్న, పరిపూర్ణమైన బంగారు సెట్ను దానిని కాలుష్యం నుండి రక్షించండి.
-
అమరిక సెషన్లను తిప్పండి : 10 అంశాలను చూపించు, నిశ్శబ్దంగా లేబుల్ చేయండి, సరిపోల్చండి, చర్చించండి, నియమాలను నవీకరించండి.
-
ట్రాక్ లేబులర్ అనలిటిక్స్ దయతో-బలమైన డాష్బోర్డ్లు, సిగ్గుపడకండి. మీరు శిక్షణ అవకాశాలను కనుగొంటారు, విలన్లను కాదు.
-
మోడల్-సహాయక సూచనలను జోడించండి . ప్రీలేబుల్లు తప్పు అయితే, అవి మానవులను నెమ్మదిస్తాయి. అవి తరచుగా సరైనవైతే, అది మాయాజాలం.
చివరి వ్యాఖ్యలు: లేబుల్లు మీ ఉత్పత్తి జ్ఞాపకాలు 🧩💡
AI డేటా లేబులింగ్ అంటే ఏమిటి? మోడల్ ప్రపంచాన్ని ఎలా చూడాలో నిర్ణయించుకోవడానికి ఇది మీ మార్గం, ఒక్కోసారి జాగ్రత్తగా నిర్ణయం తీసుకోండి. బాగా చేయండి మరియు దిగువన ప్రతిదీ సులభం అవుతుంది: మెరుగైన ఖచ్చితత్వం, తక్కువ తిరోగమనాలు, భద్రత మరియు పక్షపాతం గురించి స్పష్టమైన చర్చలు, సున్నితమైన షిప్పింగ్. దీన్ని అలసత్వంగా చేయండి మరియు మోడల్ ఎందుకు తప్పుగా ప్రవర్తిస్తుందో మీరు అడుగుతూనే ఉంటారు - సమాధానం మీ డేటాసెట్లో తప్పు నేమ్ ట్యాగ్ ధరించినప్పుడు. ప్రతిదానికీ భారీ బృందం లేదా ఫ్యాన్సీ సాఫ్ట్వేర్ అవసరం లేదు - కానీ ప్రతిదానికీ జాగ్రత్త అవసరం.
నేను దీన్ని చాలా సేపు చదవలేదు : స్పష్టమైన ఆంటాలజీలో పెట్టుబడి పెట్టండి, స్పష్టమైన నియమాలను రాయండి, ఒప్పందాన్ని కొలవండి, మాన్యువల్ మరియు ప్రోగ్రామాటిక్ లేబుల్లను కలపండి మరియు యాక్టివ్ లెర్నింగ్ మీ తదుపరి ఉత్తమ అంశాన్ని ఎంచుకోనివ్వండి. తర్వాత పునరావృతం చేయండి. మళ్ళీ. మళ్ళీ... మరియు వింతగా, మీరు దాన్ని ఆనందిస్తారు. 😄
ప్రస్తావనలు
[1] ఆర్ట్స్టెయిన్, ఆర్., & పోసియో, ఎం. (2008). ఇంటర్-కోడర్ అగ్రిమెంట్ ఫర్ కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ . కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్, 34(4), 555–596. (కవర్స్ κ/α మరియు ఒప్పందాన్ని ఎలా అర్థం చేసుకోవాలి, తప్పిపోయిన డేటాతో సహా.)
PDF
[2] NIST (2023). ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF 1.0) . (విశ్వసనీయ AI కోసం మానవ పర్యవేక్షణ, డాక్యుమెంటేషన్ మరియు రిస్క్ నియంత్రణలు.)
PDF
[3] రాట్నర్, AJ, డి సా, సి., వు, ఎస్., సెల్సమ్, డి., & రే, సి. (2016). డేటా ప్రోగ్రామింగ్: పెద్ద శిక్షణా సెట్లను త్వరగా సృష్టించడం . న్యూరిఐపిఎస్. (బలహీనమైన పర్యవేక్షణ మరియు శబ్ద లేబుల్లను డీనోయిజ్ చేయడానికి ప్రాథమిక విధానం.)
PDF
[4] లి, డి., వాంగ్, జెడ్., చెన్, వై., మరియు ఇతరులు. (2024). డీప్ యాక్టివ్ లెర్నింగ్ పై ఒక సర్వే: ఇటీవలి పురోగతి మరియు కొత్త సరిహద్దులు . (లేబుల్-సమర్థవంతమైన యాక్టివ్ లెర్నింగ్ కోసం ఆధారాలు మరియు నమూనాలు.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారం (PII) యొక్క గోప్యతను రక్షించడానికి గైడ్ . (PIIగా ఏది లెక్కించబడుతుంది మరియు మీ డేటా పైప్లైన్లో దానిని ఎలా రక్షించుకోవాలి.)
PDF