Etykietowanie danych przedsiębiorstwa dla rozwoju LLM - DATAVERSITY

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

W epoce, w której duże modele językowe (LLM) na nowo definiują cyfrowe interakcje AI, znaczenie dokładnego, wysokiej jakości i trafnego etykietowania danych staje się sprawą najwyższej wagi. Oznacza to, że osoby odpowiedzialne za etykietowanie danych i nadzorujący je dostawcy muszą płynnie łączyć jakość danych z ludzką wiedzą i etycznymi praktykami pracy. Tworzenie repozytoriów danych dla LLM wymaga zróżnicowanej wiedzy specjalistycznej specyficznej dla danej dziedziny. Jest to zatem szansa dla dostawców danych na zaangażowanie się w budowanie solidnego zespołu ekspertów i docenienie transferu ich wiedzy w trakcie projektu etykietowania danych, a także osób stojących za danymi.

Przyszłość innowacji opartych na sztucznej inteligencji będzie w dalszym ciągu kształtowana przez indywidualnych autorów „stojących za” technologią. Dlatego mamy moralny obowiązek promowania etyczna sztuczna inteligencja praktyki rozwojowe, w tym nasze podejście do etykietowania danych.

Biorąc pod uwagę tę niedawną zmianę i skupienie się na LLM, zaobserwowaliśmy (przynajmniej) pięć krytycznych trendów, które stanowią podstawowe filary przyszłości sztucznej inteligencji, biorąc pod uwagę wpływ człowieka na powstające technologie.

1. Zaangażowanie w doskonałość danych: Pojęcie jakość danych nadilość jest nadal istotna w czasach, gdy wymagania dotyczące etykietowania danych dotyczą precyzji, ochrony i praktyki. Gromadzenie danych i dodawanie adnotacji muszą być wspierane przez najwyższej klasy procesy anonimizacji przy minimalnym uprzedzeniu. Minimalizację błędów stronniczości można osiągnąć jedynie poprzez kompleksowe szkolenie komentatorów poparte regularnymi audytami i cyklami informacji zwrotnych zasilanych przez najnowsze systemy aplikacji w celu wzmocnienia integralności i niezawodności danych.

2. Dopasowanie i specjalizacja pod kątem specyfiki domeny: Każda branża ma specyficzne wymagania dotyczące języka i etykietowania oraz specjalizacje, np. chatbot do diagnostyki medycznej. Dostrajanie specyficzne dla domeny dostosowuje praktyki adnotacji danych do niuansów określonych branż, takich jak opieka zdrowotna, finanse czy inżynieria. Aby modele uczenia maszynowego i analizy były skuteczne, muszą opierać się na danych istotnych dla domeny, aby uzyskiwać doskonałe wyniki dzięki praktycznym spostrzeżeniom.

3. Stosowanie uczenia się przez wzmacnianie w oparciu o informację zwrotną od człowieka (RLHF): Informacje zwrotne od człowieka w pętli są niezbędne, aby zapewnić iteracyjną ewolucję modeli uczenia maszynowego. Moc obliczeniową sztucznej inteligencji należy złagodzić poprzez ocenę jakościową ekspertów-ludzi, aby stworzyć dynamiczny mechanizm uczenia się, którego efektem będą solidne, dopracowane i odporne modele sztucznej inteligencji. Ten dynamiczny mechanizm uczenia się łączy mocne strony obliczeniowe sztucznej inteligencji z oceną jakościową ekspertów-ludzi, co prowadzi do solidnych, dopracowanych i odpornych modeli sztucznej inteligencji.

4. Poszanowanie własności intelektualnej i podstawy danych etycznych: Poszanowanie własności intelektualnej ma fundamentalne znaczenie w epoce informacji cyfrowej. W miarę jak organizacje w dalszym ciągu tworzą zbiory danych do zastosowań komercyjnych, coraz ważniejsze będzie nadanie priorytetu autentyczności danych i promowanie najwyższych standardów etycznych. Modele sztucznej inteligencji należy szkolić przy użyciu prawdziwych i etycznych danych. Podejście to łączy postęp technologiczny z odpowiedzialnością moralną.

5. Wykorzystanie różnorodnych zespołów zajmujących się adnotacjami w celu promowania globalnego znaczenia: Sztuczna inteligencja działa na globalnym rynku, gdzie adnotacje danych wymagają globalnej perspektywy. Etykietowanie danych wymaga zróżnicowanej puli (ludzkich) adnotatorów reprezentujących różne kultury, języki i pochodzenie, zapewniając reprezentację w różnych środowiskach językowych, akademickich i kulturowych. Stosowanie różnorodności w etykietowaniu danych uwzględnia globalne niuanse, dzięki czemu systemy sztucznej inteligencji są bardziej uniwersalne i wrażliwe kulturowo.

Pojawiające się praktyki etykietowania danych AI wyznaczają nową konwergencję technologii i podejścia opartego na działaniu człowieka. Dlatego ważne jest, aby dzisiejsi badacze danych promowali jakość danych, praktyki etyczne i różnorodność, zapraszając jednocześnie zainteresowane strony do przyłączenia się do nas w kształtowaniu włączającej i innowacyjnej przyszłości sztucznej inteligencji.