Enterprise Data Labeling For LLM Development - DATAVERSITY

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Într-o eră în care modelele mari de limbaj (LLM) redefinisc interacțiunile digitale AI, criticitatea etichetării exacte, de înaltă calitate și pertinente a datelor devine primordială. Aceasta înseamnă că etichetatorii de date și furnizorii care îi supraveghează trebuie să îmbine perfect calitatea datelor cu expertiza umană și practicile de lucru etice. Crearea depozitelor de date pentru LLM necesită o expertiză diversă și specifică domeniului. Ca atare, aceasta este o oportunitate pentru furnizorii de date de a se angaja să construiască o echipă solidă de experți și să prețuiască transferul de cunoștințe pe parcursul unui proiect de etichetare a datelor, precum și oamenii din spatele datelor.

Viitorul inovației bazate pe inteligență artificială va continua să fie modelat de contributorii individuali „din spatele” tehnologiei. Prin urmare, avem o responsabilitate morală de promovat AI etică practicile de dezvoltare, inclusiv abordarea noastră privind etichetarea datelor.

Având în vedere această schimbare radicală recentă și concentrarea asupra LLM-urilor, am observat (cel puțin) cinci tendințe critice care sunt pilonii de bază pentru viitorul AI, deoarece luăm în considerare impactul uman asupra tehnologiilor emergente.

1. Angajamentul față de excelența datelor: Conceptul de calitatea datelor cantitatea excesivă continuă să fie relevantă într-o epocă în care cerințele de etichetare a datelor se referă la precizie, protecție și practică. Colectarea și adnotarea datelor trebuie să fie susținute de procese de anonimizare de nivel superior, cu părtinire minimă. Minimizarea părtinirii poate fi obținută numai printr-o pregătire cuprinzătoare a adnotatorilor susținută de audituri regulate și cicluri de feedback alimentate de cele mai recente sisteme de aplicații pentru a consolida integritatea și fiabilitatea datelor.

2. Ajustare fină și specializare pentru specificul domeniului: Fiecare industrie are cerințe specifice de limbaj și etichetare și specializări, de exemplu, un chatbot de diagnosticare medicală. Reglarea fină specifică domeniului aliniază practicile de adnotare a datelor cu nuanțele unor industrii specifice, cum ar fi îngrijirea sănătății, finanțele sau inginerie. Pentru a fi eficiente, modelele și analizele de învățare automată trebuie să se bazeze pe date relevante pentru domeniu, pentru a obține rezultate superioare cu informații utile.

3. Aplicarea învățării prin întărire cu feedback uman (RLHF): Feedback-ul uman în buclă este esențial pentru a asigura evoluția iterativă a modelelor de învățare automată. Puterile computaționale ale IA trebuie temperate de judecata calitativă a experților umani pentru a crea un mecanism dinamic de învățare care are ca rezultat modele AI robuste, rafinate și rezistente. Acest mecanism de învățare dinamic îmbină puterile computaționale ale AI cu judecățile calitative ale experților umani, conducând la modele AI robuste, rafinate și rezistente.

4. Respectul pentru proprietatea intelectuală și fundamentele de date etice: Respectul pentru proprietatea intelectuală este fundamental în era informației digitale. Pe măsură ce organizațiile continuă să creeze seturi de date pentru contexte comerciale, va fi din ce în ce mai important să acordăm prioritate autenticității datelor și să promovăm cele mai înalte standarde etice. Modelele AI trebuie antrenate folosind date autentice și din surse etice. Această abordare aliniază progresele tehnologice cu responsabilitatea morală.

5. Utilizarea diverselor echipe de adnotare pentru a promova relevanța globală: AI operează pe o piață globală în care adnotarea datelor necesită o perspectivă globală. Etichetarea datelor necesită un grup divers de adnotatori (umani) care acoperă culturi, limbi și medii diferite, asigurând reprezentarea în medii lingvistice, academice și culturale variate. Aplicarea diversității etichetării datelor captează nuanțe globale, astfel încât sistemele AI sunt mai competente la nivel universal și mai sensibile cultural.

Practicile emergente de etichetare a datelor AI marchează o nouă convergență a tehnologiei și a abordării „human-in-the-loop”. Prin urmare, este important ca oamenii de știință ai datelor de astăzi să susțină calitatea datelor, practicile etice și diversitatea, invitând în același timp părțile interesate să ni se alăture în conturarea unui viitor AI incluziv și inovator.