Услуги аннотации данных для обучения ИИ

Спросите инженера по машинному обучению, откуда берется потолок его модели, и многие укажут не на архитектуру, а прямо на метки. Службы разметки данных — это шаг, который превращает необработанные изображения, текст, аудио и видео в обучающие примеры, и небрежная работа на этом этапе проявляется позже в виде модели, которая так и не достигает желаемой производительности. Перейдите от игрушечного прототипа к реальной модели компьютерного зрения или языковой модели, и разметка перестанет быть фоновой работой. Теперь это продукт. Далее: что включает в себя разметка данных, какие типы вам нужны, как оценить качество, сколько это стоит и как передать эту работу на аутсорсинг, не допуская снижения качества.

Для кого это? Для команд, занимающихся искусственным интеллектом и продуктами, которые взвешивают возможность создания собственной службы аннотирования данных в сравнении со специализированной компанией. SummitNext осуществляет аннотирование в центрах обработки данных в Индии и на Филиппинах, поэтому приведенные ниже компромиссы основаны на реальных проектах, а не на теории. Объем, конфиденциальность и скорость получения размеченных данных укажут вам в пользу того или иного варианта.

Что такое услуги аннотирования данных?

Обведенные объекты на изображении. Сущности, обозначенные в блоке текста. Именно так службы аннотирования данных работают на практике: разметка необработанных данных, чтобы модель машинного обучения могла из них учиться, будь то аудио, видео или документ, ожидающий классификации согласно вашей схеме. Поставщик предоставляет обученных аннотаторов и инструменты, а также осуществляет любой процесс, отлавливающий ошибки до их отправки.

Метки добавляются к необработанным данным, чтобы модель могла учиться на них, а механика меняется в зависимости от типа данных. Ограничивающие рамки, полигоны, маски сегментации и ключевые точки охватывают компьютерное зрение на изображениях и видео. Именованные сущности, настроения, намерения и ранжирование ответов модели охватывают текст, в то время как аудио-работы включают транскрипцию, а также маркировку диктора или события. По своей сути служба аннотации данных предоставляет обученных аннотаторов, безопасные инструменты, определенную схему маркировки и процесс контроля качества, который отслеживает согласие между аннотаторами и останавливает ошибки до того, как они попадут в ваш обучающий набор, предоставляя вам чистый, согласованный, размеченный набор данных, готовый к обучению. Как только команда выходит за рамки прототипа, модель обычно упирается в размеченные данные, а не в само моделирование, и это решение для данной проблемы. Скорость здесь важнее точности, потому что все, чему модель учится на неправильно размеченном примере, дорого исправить после завершения обучения.

Вот та часть, которую большинство команд упускают: качество разметки ограничивает качество модели. Модель, обученная на "шумных" метках, усваивает этот шум. Никакая умная архитектура не исправит плохой набор данных потом. Команды, которые справляются с этим правильно, относятся к разметке как к основной инфраструктуре. Они укомплектовывают ее с такой же заботой, как и любую другую критически важную систему, будь то тщательное создание собственными силами или выбор партнера, который оценивается по точности, а не только по скорости выполнения. Касательно того, как аутсорсинговые операции управляются в масштабе, наш взгляд на как автоматизация меняет аутсорсинговые операции дает полезный контекст.

Типы аннотации данных

Что вы обучаете? Этот вопрос определяет тип аннотации. Компьютерное зрение требует работы с изображениями и видео. Языковые модели требуют текстовой аннотации, речь — аудио работы, а большинство реальных проектов в итоге смешивают более одного типа.

Ограничивающие рамки используются для обнаружения объектов. Полигоны и сегментация позволяют очерчивать точные формы, а разметка ключевыми точками используется для определения позы или работы с лицом, поэтому аннотирование изображений и видео само по себе охватывает широкий спектр задач. Аннотирование текста варьируется от распознавания именованных сущностей и классификации до тегирования настроения и намерений, а в настоящее время все чаще включает ранжирование и сравнение выходных данных модели, которые тренируют и согласовывают большие языковые модели. Работа с аудио охватывает транскрипцию, маркировку говорящего и обнаружение событий.

Большие языковые модели породили категорию, которая едва ли существовала несколько лет назад. Аннотаторы теперь сравнивают два ответа модели и отмечают лучший, что стало центральным в выравнивании этих моделей, и это скорее зависит от суждения, чем от простой метки. Также растет аннотирование датчиков и лидаров для автономных систем. Ни один из этих форматов не прощает расплывчатых указаний. Инструмент, в котором вы аннотируете, имеет гораздо меньшее значение, чем то, насколько четко были проработаны инструкции до того, как кто-либо начал маркировку.

Выбор правильного типа — это только половина работы. Напишите расплывчатую схему маркировки, и вы получите неконсистентные метки, независимо от того, насколько опытны аннотаторы.

Как оценить качество аннотаций?

Измеренная точность в сравнении с золотым стандартом. Согласованность между аннотаторами. Не обещание поставщика. Если два обученных аннотатора по-разному маркируют один и тот же элемент, ваши инструкции неясны, и ваш набор данных также будет.

Спросите любого поставщика, как они измеряют качество, и прислушайтесь к конкретным деталям. Золотой стандарт, по которому оцениваются аннотаторы. Соответствие между аннотаторами отслеживается в виде реального числа. Уровень проверки, где старшие аннотаторы проверяют выборку, плюс цикл обратной связи, который уточняет схему по мере появления крайних случаев. Если ответ заканчивается на “мы осторожны”, продолжайте расспрашивать. Качество также зависит от обучения и удержания аннотаторов: опытные аннотаторы, которые знают вашу предметную область, допускают меньше ошибок, и именно поэтому стабильная аутсорсинговая команда может превзойти непостоянную внутреннюю. Эта дисциплина сохраняется независимо от того, сохраняете ли вы работу внутри компании или передаете ее через аугментация персонала или управляемая модель.

Сколько стоят услуги по аннотированию данных?

За маркированную единицу, в час или как управляемая ежемесячная команда. Вы увидите разметку данных, оцененную одним из этих способов, и то, какая модель вам подойдет, зависит от того, стабилен ли ваш объем или скачкообразен. Сложные метки стоят дороже простых. Контроль качества также увеличивает стоимость, и эта стоимость окупается.

Простая классификация изображений находится в нижней части диапазона. Детальная сегментация обходится дороже, как и специализированные области, такие как медицинская или юридическая работа, и многоступенчатое ранжирование языка, поскольку они требуют навыков и времени на каждый элемент. Прежде чем сравнивать котировки, вам следует определить свое истинное соотношение простых и сложных элементов. Смешанная ставка скрывает, что именно является причиной вашего счета. Ниже указанного количества единиц заложите бюджет на проектирование схемы, обучение аннотаторов по вашей предметной области и слой качества. Дешевая ставка на плохо размеченные данные оказывается самой дорогой опцией, как только вы подсчитаете переобучение. О том, как офшорная доставка снижает ставку без снижения качества процесса, см. как аутсорсинговые провайдеры снижают операционные расходы.

Для фигуры, соответствующей вашим типам и объемам данных, получить ориентировочную стоимость и мы оценим это по вашей схеме и стандарту качества.

Как SummitNext предоставляет аннотацию данных

Нет минимальных обязательств. SummitNext предоставляет услуги по разметке данных в рамках отдельного проекта, поэтому вы начинаете с пилотной партии, подтверждаете качество по вашей схеме, а затем масштабируете команду, когда точность достигнет нужного вам уровня.

Наши аннотаторы работают с изображениями, видео, текстом и аудио, при этом процесс контроля качества основан на эталонном наборе, отслеживании согласованности между аннотаторами и слое контроля со стороны старшего специалиста перед передачей данных вам. Ответственность четко распределена: SummitNext занимается набором, обучением и управлением командой аннотаторов и обеспечением качества. Вы владеете схемой, стандартами и итоговым набором данных. Для конфиденциальных данных наш персонал может работать в рамках необходимых для вашего проекта средств контроля доступа, и вы можете видеть клиентские результаты партнерств SummitNext поскольку эти взаимодействия проходят. Более широкий Сервис подготовки данных для ИИ охватывает полное предложение, а для чистых операций маркировки наши услуги по маркировке данных углубляются в рабочий процесс.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между аннотированием данных и маркировкой данных?

На практике мало что. Большая часть индустрии использует эти термины как взаимозаменяемые, и оба означают добавление меток к необработанным данным, чтобы модель могла на них учиться. Там, где проводится различие, аннотация обычно охватывает более богатую разметку, такую как сегментация или тегирование сущностей, в то время как маркировка охватывает более простое назначение классов. Хороший поставщик в любом случае обрабатывает оба варианта в рамках единого процесса.

Почему бы не аннотировать данные внутри компании?

Вы можете, и некоторым командам это нужно. Но создание подразделения по аннотированию требует найма, обучения, разработки инструментов и контроля качества, что отвлекает от моделирования. Ауторсинг предоставляет вам обученную команду и налаженный процесс контроля качества с первого дня, масштабируется вверх и вниз в зависимости от объема ваших данных, и часто стоит дешевле за единицу маркировки, чем собственная команда, простаивающая между проектами.

Как вы сохраняете точность аннотаций?

Начните с точной схемы разметки и обученных аннотаторов. Добавьте эталонный набор, против которого они будут оцениваться, отслеживайте согласие между аннотаторами и слой старшего ревьюера перед отправкой данных. Крайние случаи возвращаются в схему, чтобы избежать повторения той же неоднозначности, а точность измеряется как число, а не заявляется.

Можете ли вы аннотировать конфиденциальные или специализированные данные?

Да, при наличии надлежащего контроля. Специализированные области, такие как медицинские, юридические или финансовые данные, требуют аннотаторов, обученных в этой области, а также более строгих средств контроля доступа, и серьезный поставщик может предоставить и то, и другое. Подтвердите меры безопасности и подготовку в данной области перед началом работы. Специализированная точность и защита данных — именно здесь терпит неудачу дешевая общая аннотация.

Как быстро может масштабироваться аннотирование?

Быстро, как только схема согласована. Пилотная партия может начаться после короткой наладки, а проверенная команда быстро масштабируется, потому что обучение и инструменты уже существуют. Четкость схемы обычно является сдерживающим фактором, а не численность персонала. Четко сформулируйте инструкции для пилотного проекта, и масштабирование до больших объемов превратится в вопрос подбора персонала, а не риск качества.

Обрабатывает ли SummitNext разметку для LLM?

Да. Наряду с классической аннотацией изображений и текста, SummitNext обрабатывает ранжирование ответов, сравнение и маркировку инструкций, которые обучают и настраивают большие языковые модели. Эта работа требует четких рекомендаций и сильного суждения аннотатора, поэтому она проходит через тот же эталонный и проверочный процесс, что и все другие типы аннотаций, которые мы предоставляем.

Заключение

Модель учится только тому, чему ее учат метки, поэтому службы аннотирования данных в конечном итоге определяют, насколько хорошей может стать эта модель. Обеспечьте точность схемы. Запрашивайте измеренную точность, а не обещание, и выбирайте тип аннотирования, который действительно соответствует вашим данным и вариантам использования. Независимо от того, создаете ли вы это самостоятельно или передаете партнеру, это заслуживает такого же внимания, как и любой другой элемент основной инфраструктуры. Сначала пилот, затем подтвержденное число точности, а затем масштабирование.

Если ваша модель ограничена количеством размеченных данных, забронировать консультацию по области действия и мы сопоставим набор аннотаций с вашими типами данных, схемой и стандартом качества, поставляемый из защищенных центров в Индии и на Филиппинах.