Маркировка данных для машинного обучения

Ваша модель хороша ровно настолько, насколько хороши разметки, на которых она училась. Сервисы разметки данных предоставляют командам машинного обучения размеченные обучающие данные в виде управляемого процесса с контролем качества, который превращает набор данных в надежный актив, а не в кучу догадок с привязанной к ней таблицей. Команды постоянно недооценивают этот этап ML-проекта, и это быстро начинает обходиться очень дорого. В этом руководстве рассматривается повседневная работа процесса разметки: проектирование таксономии, обеспечение качества, масштабирование и передача на аутсорс без потери точности.

Для кого это? Команды, работающие с машинным обучением и данными, решают, выполнять ли разметку своими силами или передать её партнеру. Оба пути работают. Ваш выбор зависит от объёма, конфиденциальности данных и того, сколько времени вашей команды вы готовы потратить на управление разметчиками вместо создания моделей. SummitNext осуществляет операции по разметке данных из Индии и Филиппин, поэтому приведённые ниже рекомендации основаны на реальных процессах, а не на теории.

Что такое услуги по разметке данных?

Вы классифицируете изображения, размечаете текст или ранжируете выводы моделей, а служба разметки данных предоставляет людей, инструменты и процесс контроля качества для всех трех задач в больших объемах. Поставщик выполняет это как непрерывную операцию, а не как разовую задачу, поэтому результат остается стабильным по мере роста объемов, а не ухудшается со временем, как это было бы при стихийной работе.

Присвоение значимых тегов необработанным данным, чтобы модель машинного обучения могла на них учиться: это разметка данных, а сервис разметки данных выполняет этот процесс как управляемую операцию, а не разовую задачу. Обученные разметчики, платформа для разметки, четкая таксономия того, что означает каждая метка, система качества, которая измеряет точность и согласованность до того, как данные попадают в ваш обучающий набор. Такова сторона предложения. Сама работа охватывает классификацию изображений, выделение объектов, тегирование текста, транскрипцию аудио и ранжирование ответов, используемое для обучения больших языковых моделей. Разовые усилия лишены всей этой инфраструктуры: определенной таксономии, эталонного набора, уровней рецензентов, цикла обратной связи, поддерживающего согласованность меток при переходе от тысяч элементов к миллионам. Любая команда ML, узким местом которой являются размеченные данные, а не моделирование, подходит под это описание, и таково большинство команд, как только прототип начинает работать. Модель, обученная на несогласованных метках, усваивает эту несогласованность, поэтому согласованность в масштабе представляет собой все ценностное предложение.

Главное слово здесь — операция. Любой может вручную разметить сотню изображений за полдня. Поддерживать согласованность миллиона разметок среди десятков разметчиков в течение месяцев? Это операционная задача, состоящая из таксономии, обучения, проверки и циклов обратной связи, работающих вместе. Именно это продает вам сервис разметки в своей основе. Наше сопутствующее руководство по услугам аннотирования данных более подробно освещает типы аннотаций; это же руководство посвящено эффективной организации процесса.

Разработка таксономии меток

Разметчики не могут быть более последовательными, чем ваши инструкции ясны. Этот единственный факт делает таксономию разметок, точное определение каждой метки и правила для пограничных случаев главным драйвером качества, которым вы управляете. Нечеткие определения приводят к несогласованным данным независимо от того, насколько квалифицирована команда.

Потратьте реальные усилия, прежде чем масштабировать процесс. Четко определите каждую категорию. Напишите правила для всех предвидимых вами неоднозначных случаев. Приведите разобранные примеры правильной и неправильной разметки, а затем протестируйте таксономию на небольшом пилотном проекте и проверьте, сойдутся ли мнения двух разметчиков. Если нет, значит, ваши инструкции неоднозначны и требуют доработки. Такая предварительная работа кажется медленной, но она обходится гораздо дешевле, чем обнаружение после миллиона размеченных примеров, что половина из них следовала другой интерпретации. Хороший партнер по разметке данных настойчиво прорабатывает таксономию в самом начале, вместо того чтобы торопить вас с объемами.

Появятся крайние случаи, и из-за них таксономия будет меняться. Относитесь к этому как к норме, а не к неудаче. В первой версии вы столкнётесь с данными, которых не предвидели; когда это произойдёт, зафиксируйте новый случай, определите правило и обновите рекомендации, чтобы с этого момента все специалисты по маркировке применяли его одинаково. Динамичная таксономия, которая совершенствуется с каждым неожиданным случаем, лучше фиксированной, в которой незаметно накапливаются несогласованные решения. Создавайте версии, указывайте дату и следите за тем, чтобы вся команда работала с актуальной копией.

Поддержание качества в больших масштабах

Добрые намерения не обеспечивают качество в процессе разметки. Его обеспечивают измерения: эталонный набор данных, по которому оцениваются разметчики, отслеживаемое соглашение между аннотаторами, уровни проверки и обратная связь, устраняющая расхождения до того, как они распространятся. Если пропустить это, качество незаметно снижается по мере роста объемов, часто без ведома кого-либо, пока модель не начнет работать хуже.

Сначала сформируйте набор «золотого стандарта» из правильно помеченных элементов, а затем постоянно оценивайте работу каждого метильщика по сравнению с ним, чтобы своевременно выявлять отклонения в его работе. Отслеживайте степень согласованности между метильщиками в виде числового показателя. Снижение показателя согласованности является ранним сигналом о том, что таксономия или процесс обучения ухудшились, задолго до того, как это проявится в производительности модели. Добавьте уровень проверки, на котором опытные специалисты проверяют выборку, и вносите все исправленные ошибки обратно в руководства, чтобы они не повторялись. Именно эта система контроля позволяет вам доверять набору данных настолько, чтобы проводить на его основе обучение. Именно такая дисциплина отличает настоящий сервис от «мастерской», и та же строгость лежит в основе современные аутсорсинговые операции это относится и к данному случаю.

Сколько стоят услуги по маркировке данных?

Поштучно по каждому предмету с меткой, почасово или в рамках ежемесячного обслуживания команды: ценообразование осуществляется по той модели, которая соответствует характеру ваших объемов — будь то стабильные или пиковые нагрузки. Простые метки остаются недорогими. Сложные или специализированные метки, а также дополнительные уровни контроля качества стоят дороже, но они того стоят.

Базовая классификация находится на нижнем уровне. Детальная сегментация, специализированные домены и многошаговое ранжирование стоят дороже, поскольку они требуют квалификации и времени на каждый элемент, поэтому ваша средняя ставка сильно зависит от реального соотношения простых и сложных разметок. Эталонные стандарты, проверка, обратная связь: этот уровень качества добавляет затраты, но отказ от него ради экономии приводит к данным, которым нельзя доверять, что в итоге оказывается самым дорогим исходом из всех. Помимо ставки за элемент, заложите в бюджет разработку таксономии и обучение разметчиков по вашей предметной области. О том, как офшорная доставка снижает ставку без ущерба для процесса контроля качества, читайте в как аутсорсинговые провайдеры снижают операционные расходы.

Хотите получить показатель, соответствующий вашим данным и вашим требованиям к качеству? Получить смету и мы оценим это в соответствии с вашей таксономией и объемом.

Как SummitNext осуществляет разметку данных

Нет минимальных обязательств. SummitNext осуществляет маркировку данных в рамках ограниченной по объему операции, поэтому вы можете протестировать таксономию и проверить точность на небольшой партии данных, прежде чем переходить к производственным объемам, вместо того чтобы доверяя на слово, сразу передавать миллионы элементов.

Мы предоставляем обученных разметчиков, платформу для разметки и полный процесс обеспечения качества, включающий эталонный набор данных, отслеживание согласованности и многоуровневую проверку между необработанными результатами и вашим столом. Ответственность четко разделена: SummitNext набирает, обучает и управляет командой разметки и качеством ее работы. Вы определяете таксономию, стандарты и владеете итоговым набором данных. Для конфиденциальных данных наша команда работает в рамках любых средств контроля доступа, требуемых вашим проектом, и вы можете видеть клиентские результаты партнерств SummitNext поскольку эти взаимодействия проходят. Более широкий Сервис подготовки данных для ИИ охватывает все предложение.

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между разметкой данных (data labeling) и аннотированием данных (data annotation)?

В значительной степени взаимозаменяемы. Большинство провайдеров используют оба термина для описания одной и той же работы по добавлению меток в обучающие данные. Там, где люди проводят грань, «метеллирование» (разметка) — это более простые классовые назначения; «аннотация» — более насыщенная разметка, такая как сегментация. На практике хороший сервис справляется с тем и другим в рамках единой таксономии и процесса контроля качества.

Стоит ли размечать данные своими силами или отдать на аутсорсинг?

Если разметка данных отвлекает вашу команду от моделирования или вам нужно масштабировать конвейер данных вверх и вниз, отдайте её на аутсорс. Оставляйте её внутри компании, когда предметная область настолько специализирована, что только ваша команда может размечать её точно. Многие команды передают на аутсорс основную часть работы и оставляют небольшую внутреннюю группу для самых сложных краевых случаев.

Как обеспечить единообразие меток в большой команде?

Точная таксономия, «золотой стандарт», по которому оценивается работа каждого специалиста по маркировке, отслеживание согласованности между специалистами и цикл обратной связи, корректирующий отклонения — вот что обеспечивает согласованность. При снижении согласованности проводится повторное обучение или ужесточаются рекомендации. Эти меры контроля позволяют обеспечить согласованность миллиона меток так, как это никогда не удалось бы при работе одного специалиста в одиночку.

Можете ли вы размечать данные для больших языковых моделей?

Да. Наряду с разметкой изображений и текста, SummitNext выполняет ранжирование ответов, сравнение и разметку инструкций, используемые для обучения и выравнивания больших языковых моделей. Эта работа опирается на экспертные оценки разметщиков в соответствии с тщательными инструкциями, поэтому она проходит через те же этапы золотого стандарта и проверки, которые применяются ко всем другим типам разметки в работе.

Как быстро может масштабироваться операция маркировки?

Быстро, как только таксономия будет подтверждена на пилотном проекте. Масштабирование после этого становится в основном кадровым вопросом, поскольку обучение и инструменты уже существуют. Ограничивающим фактором является четкость таксономии, а не численность персонала: добейтесь точных определений и согласованности на небольшой партии, и переход к производственным объемам станет рутинным, а не рискованным.

Обеспечивается ли безопасность моих тренировочных данных?

Это возможно при наличии надлежащих средств контроля. Убедитесь, что провайдер соответствующим образом ограничивает доступ, имеет признанные сертификаты безопасности и способен соблюдать правила, применимые к вашим данным, особенно в отношении конфиденциальных областей. Надежный партнер по разметке данных подробно расскажет о своих мерах контроля; расценивайте расплывчатый ответ о безопасности как повод поискать другого исполнителя.

Заключение

Модель учится именно тому, чему её обучают ваши метки, включая все особенности и согласованность, поэтому именно от качества услуг по маркировке данных зависит, насколько эффективной сможет стать ваша модель. Вложите средства в разработку точной таксономии. Обеспечьте качество с помощью «золотых стандартов» и измеренного согласия. Рассматривайте маркировку как операцию, а не как задачу, и выполняйте её с особой тщательностью, независимо от того, осуществляете ли вы её собственными силами или передаёте на аутсорсинг. Начните с пилотного проекта, подтвердите точность, а затем перейдите к масштабированию до производственного уровня.

Если ваша модель ожидает поступления помеченных данных, забронировать консультацию по области действия и мы настроим процесс маркировки в соответствии с вашей таксономией, объемом и стандартами качества, при этом продукция будет поставляться из защищенных центров в Индии и на Филиппинах.