Pelabelan Data Perusahaan Untuk Pengembangan LLM - DATAVERSITY

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Di era ketika model bahasa besar (LLM) mendefinisikan ulang interaksi digital AI, pentingnya pelabelan data yang akurat, berkualitas tinggi, dan relevan menjadi hal yang sangat penting. Artinya, pelabel data dan vendor yang mengawasinya harus memadukan kualitas data dengan keahlian manusia dan praktik kerja yang etis secara mulus. Membuat repositori data untuk LLM memerlukan keahlian yang beragam dan spesifik domain. Oleh karena itu, ini adalah peluang bagi vendor data untuk berkomitmen membangun tim ahli yang solid dan menghargai transfer pengetahuan mereka selama proyek pelabelan data, serta orang-orang di balik data tersebut.

Masa depan inovasi berbasis AI akan terus dibentuk oleh masing-masing kontributor “di balik” teknologi tersebut. Oleh karena itu, kami mempunyai tanggung jawab moral untuk melakukan promosi AI etis praktik pengembangan, termasuk pendekatan kami terhadap pelabelan data.

Mengingat perubahan besar baru-baru ini dan fokus pada LLM, kami telah melihat (setidaknya) lima tren penting yang menjadi pilar dasar masa depan AI saat kami mempertimbangkan dampak manusia terhadap teknologi baru.

1. Komitmen terhadap keunggulan data: Konsep kualitas data kuantitas berlebih tetap relevan di zaman ketika persyaratan pelabelan data mengutamakan presisi, perlindungan, dan praktik. Pengumpulan dan anotasi data harus didukung oleh proses anonimisasi tingkat atas dengan bias minimal. Minimalkan bias hanya dapat dicapai melalui pelatihan anotator komprehensif yang didukung oleh audit rutin dan siklus umpan balik yang didukung oleh sistem aplikasi terbaru untuk memperkuat integritas dan keandalan data.

2. Penyempurnaan dan spesialisasi untuk kekhususan domain: Setiap industri memiliki persyaratan dan spesialisasi bahasa dan pelabelan tertentu, misalnya chatbot diagnostik medis. Penyempurnaan khusus domain menyelaraskan praktik anotasi data dengan nuansa industri tertentu, seperti layanan kesehatan, keuangan, atau teknik. Agar efektif, model dan analitik pembelajaran mesin harus didasarkan pada data yang relevan dengan domain untuk mendorong hasil yang unggul dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

3. Menerapkan Pembelajaran Penguatan dengan Umpan Balik Manusia (RLHF): Umpan balik dari manusia sangat penting untuk memastikan evolusi berulang model pembelajaran mesin. Kekuatan komputasi AI harus disesuaikan dengan penilaian kualitatif para ahli untuk menciptakan mekanisme pembelajaran dinamis yang menghasilkan model AI yang kuat, halus, dan tangguh. Mekanisme pembelajaran dinamis ini menggabungkan kekuatan komputasi AI dengan penilaian kualitatif para ahli, sehingga menghasilkan model AI yang kuat, halus, dan tangguh.

4. Menghormati landasan kekayaan intelektual dan data etis: Penghormatan terhadap kekayaan intelektual merupakan hal mendasar di era informasi digital. Ketika organisasi terus menyusun kumpulan data untuk konteks komersial, prioritas keaslian data dan mengedepankan standar etika tertinggi akan menjadi semakin penting. Model AI harus dilatih menggunakan data asli dan bersumber secara etis. Pendekatan ini menyelaraskan kemajuan teknologi dengan tanggung jawab moral.

5. Penggunaan tim anotasi yang beragam untuk mempromosikan relevansi global: AI beroperasi di pasar global di mana anotasi data memerlukan perspektif global. Pelabelan data memerlukan beragam anotator (manusia) yang mencakup berbagai budaya, bahasa, dan latar belakang, sehingga memastikan keterwakilan di berbagai latar belakang linguistik, akademis, dan budaya. Penerapan keberagaman pada pelabelan data menangkap nuansa global sehingga sistem AI lebih kompeten secara universal dan sensitif terhadap budaya.

Munculnya praktik pelabelan data AI menandai konvergensi baru antara teknologi dan pendekatan human-in-the-loop. Oleh karena itu, penting bagi para ilmuwan data saat ini untuk memperjuangkan kualitas data, praktik etis, dan keragaman, sekaligus mengundang pemangku kepentingan untuk bergabung dengan kami dalam membentuk masa depan AI yang inklusif dan inovatif.