برچسب‌گذاری داده‌های سازمانی برای توسعه LLM - DATAVERSITY

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

در دوره‌ای که مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در حال تعریف مجدد تعاملات دیجیتالی هوش مصنوعی هستند، اهمیت برچسب‌گذاری داده‌های دقیق، با کیفیت بالا و مرتبط به‌عنوان مهم‌تر ظاهر می‌شود. این بدان معناست که برچسب‌زنان داده و فروشندگانی که بر آنها نظارت می‌کنند باید کیفیت داده‌ها را با تخصص انسانی و شیوه‌های کاری اخلاقی ترکیب کنند. ایجاد مخازن داده برای LLM ها به تخصص های متنوع و خاص دامنه نیاز دارد. به این ترتیب، این فرصتی برای فروشندگان داده است تا متعهد به ایجاد یک تیم قوی از متخصصان و ارزش گذاری برای انتقال دانش خود در طول پروژه برچسب‌گذاری داده و همچنین افرادی که پشت این داده‌ها هستند، باشند.

آینده نوآوری مبتنی بر هوش مصنوعی توسط مشارکت کنندگان فردی "پشت" فناوری شکل خواهد گرفت. بنابراین، ما مسئولیت اخلاقی برای ارتقاء داریم هوش مصنوعی اخلاقی شیوه های توسعه، از جمله رویکرد ما به برچسب گذاری داده ها.

با توجه به تغییرات اخیر دریا و تمرکز بر LLM، ما (حداقل) پنج روند حیاتی را دیده‌ایم که ستون‌های اساسی برای آینده هوش مصنوعی هستند، زیرا تأثیر انسان بر فناوری‌های نوظهور را در نظر می‌گیریم.

1. تعهد به تعالی داده ها: مفهومی از کیفیت داده در عصری که الزامات برچسب‌گذاری داده‌ها مربوط به دقت، حفاظت و عمل است، همچنان اهمیت دارد. جمع‌آوری داده‌ها و حاشیه‌نویسی باید توسط فرآیندهای ناشناس‌سازی سطح بالا با حداقل سوگیری پشتیبانی شود. به حداقل رساندن سوگیری فقط از طریق آموزش جامع حاشیه نویس با پشتوانه ممیزی های منظم و چرخه های بازخورد که توسط جدیدترین سیستم های کاربردی برای تقویت یکپارچگی و قابلیت اطمینان داده ها پشتیبانی می شود، به دست می آید.

2. تنظیم دقیق و تخصصی برای ویژگی دامنه: هر صنعتی دارای الزامات و تخصص های زبان و برچسب گذاری خاصی است، به عنوان مثال، یک چت بات تشخیص پزشکی. تنظیم دقیق دامنه، شیوه‌های حاشیه‌نویسی داده‌ها را با تفاوت‌های ظریف صنایع خاص، مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، یا مهندسی همسو می‌کند. برای مؤثر بودن، مدل‌ها و تحلیل‌های یادگیری ماشینی باید بر اساس داده‌های مرتبط با دامنه باشد تا نتایج برتر را با بینش‌های عملی به دست آورند.

3. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF): بازخورد انسان در حلقه برای اطمینان از تکامل مکرر مدل‌های یادگیری ماشین ضروری است. نقاط قوت محاسباتی هوش مصنوعی باید با قضاوت کیفی متخصصان انسانی تعدیل شود تا مکانیزم یادگیری پویا ایجاد شود که منجر به مدل‌های هوش مصنوعی قوی، تصفیه‌شده و انعطاف‌پذیر شود. این مکانیسم یادگیری پویا، نقاط قوت محاسباتی هوش مصنوعی را با قضاوت‌های کیفی متخصصان انسانی ادغام می‌کند و منجر به مدل‌های هوش مصنوعی قوی، تصفیه‌شده و انعطاف‌پذیر می‌شود.

4. احترام به مالکیت معنوی و مبانی داده های اخلاقی: احترام به مالکیت معنوی در عصر اطلاعات دیجیتالی اساسی است. از آنجایی که سازمان ها به ساخت مجموعه داده ها برای زمینه های تجاری ادامه می دهند، اولویت دادن به صحت داده ها و ارتقای بالاترین استانداردهای اخلاقی اهمیت فزاینده ای خواهد داشت. مدل‌های هوش مصنوعی باید با استفاده از داده‌های واقعی و اخلاقی آموزش داده شوند. این رویکرد پیشرفت های تکنولوژیک را با مسئولیت اخلاقی همسو می کند.

5. استفاده از تیم های حاشیه نویسی متنوع برای ارتقای ارتباط جهانی: هوش مصنوعی در یک بازار جهانی عمل می کند که در آن حاشیه نویسی داده ها یک چشم انداز جهانی را می طلبد. برچسب‌گذاری داده‌ها به مجموعه متنوعی از حاشیه‌نویس‌های (انسانی) نیاز دارد که فرهنگ‌ها، زبان‌ها و پیشینه‌های مختلف را در بر می‌گیرد و از بازنمایی در زمینه‌های مختلف زبانی، دانشگاهی و فرهنگی اطمینان می‌دهد. اعمال تنوع در برچسب‌گذاری داده‌ها، تفاوت‌های ظریف جهانی را به تصویر می‌کشد، بنابراین سیستم‌های هوش مصنوعی در سطح جهانی شایسته‌تر و از نظر فرهنگی حساس‌تر هستند.

شیوه‌های برچسب‌گذاری داده‌های هوش مصنوعی نوظهور نشان‌دهنده همگرایی جدید فناوری و رویکرد انسان در حلقه است. بنابراین، مهم است که دانشمندان داده امروزی از کیفیت داده‌ها، شیوه‌های اخلاقی و تنوع حمایت کنند و در عین حال از ذینفعان دعوت کنند تا در شکل‌دهی آینده‌ای فراگیر و خلاقانه هوش مصنوعی به ما بپیوندند.