Ghi nhãn dữ liệu doanh nghiệp để phát triển LLM - DATAVERSITY

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Trong thời đại mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang xác định lại các tương tác kỹ thuật số AI, tầm quan trọng của việc ghi nhãn dữ liệu chính xác, chất lượng cao và phù hợp nổi lên là điều tối quan trọng. Điều đó có nghĩa là người gắn nhãn dữ liệu và nhà cung cấp giám sát họ phải kết hợp liền mạch chất lượng dữ liệu với kiến thức chuyên môn của con người và thực tiễn làm việc có đạo đức. Việc tạo kho dữ liệu cho LLM đòi hỏi kiến thức chuyên môn đa dạng và theo miền cụ thể. Do đó, đây là cơ hội để các nhà cung cấp dữ liệu cam kết xây dựng một đội ngũ chuyên gia vững chắc và coi trọng việc chuyển giao kiến thức của họ trong suốt dự án ghi nhãn dữ liệu cũng như những người đứng sau dữ liệu.

Tương lai của sự đổi mới dựa trên AI sẽ tiếp tục được định hình bởi những người đóng góp cá nhân “đứng sau” công nghệ. Vì vậy, chúng ta có trách nhiệm đạo đức phải thúc đẩy AI có đạo đức thực tiễn phát triển, bao gồm cả cách tiếp cận của chúng tôi đối với việc ghi nhãn dữ liệu.

Với sự thay đổi lớn gần đây và sự tập trung vào LLM, chúng tôi đã thấy (ít nhất) năm xu hướng quan trọng là trụ cột nền tảng cho tương lai của AI khi chúng tôi xem xét tác động của con người đối với các công nghệ mới nổi.

1. Cam kết về dữ liệu xuất sắc: Khái niệm của chất lượng dữ liệu vượt quá số lượng tiếp tục phù hợp trong thời đại mà các yêu cầu ghi nhãn dữ liệu liên quan đến độ chính xác, khả năng bảo vệ và thực hành. Việc thu thập và chú thích dữ liệu phải được hỗ trợ bởi các quy trình ẩn danh hàng đầu với độ sai lệch tối thiểu. Việc giảm thiểu sai lệch chỉ có thể đạt được thông qua đào tạo người chú thích toàn diện được hỗ trợ bởi các chu trình kiểm tra và phản hồi thường xuyên được hỗ trợ bởi các hệ thống ứng dụng mới nhất để củng cố tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu.

2. Tinh chỉnh và chuyên môn hóa theo đặc thù miền: Mỗi ngành đều có các yêu cầu và chuyên môn về ngôn ngữ, ghi nhãn cụ thể, ví dụ: chatbot chẩn đoán y tế. Tinh chỉnh theo từng miền cụ thể sẽ điều chỉnh các phương pháp chú thích dữ liệu phù hợp với sắc thái của các ngành cụ thể, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, tài chính hoặc kỹ thuật. Để có hiệu quả, các mô hình và phân tích máy học phải dựa trên dữ liệu liên quan đến miền để mang lại kết quả vượt trội với những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.

3. Áp dụng Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF): Phản hồi của con người trong vòng lặp là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển lặp đi lặp lại của các mô hình học máy. Sức mạnh tính toán của AI phải được nâng cao nhờ đánh giá định tính của các chuyên gia con người để tạo ra một cơ chế học tập năng động, mang lại các mô hình AI mạnh mẽ, tinh tế và linh hoạt. Cơ chế học tập năng động này kết hợp sức mạnh tính toán của AI với đánh giá định tính của các chuyên gia con người, dẫn đến các mô hình AI mạnh mẽ, tinh tế và linh hoạt.

4. Tôn trọng sở hữu trí tuệ và cơ sở dữ liệu đạo đức: Tôn trọng sở hữu trí tuệ là nền tảng trong thời đại thông tin số. Khi các tổ chức tiếp tục tạo các bộ dữ liệu cho bối cảnh thương mại, việc ưu tiên tính xác thực của dữ liệu và thúc đẩy các tiêu chuẩn đạo đức cao nhất sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Các mô hình AI phải được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu có nguồn gốc chính hãng và có đạo đức. Cách tiếp cận này gắn kết những tiến bộ công nghệ với trách nhiệm đạo đức.

5. Sử dụng các nhóm chú thích đa dạng để thúc đẩy mức độ phù hợp toàn cầu: AI hoạt động trong thị trường toàn cầu, nơi việc chú thích dữ liệu đòi hỏi một góc nhìn toàn cầu. Ghi nhãn dữ liệu yêu cầu một nhóm chú thích (con người) đa dạng trải dài trên các nền văn hóa, ngôn ngữ và nền tảng khác nhau, đảm bảo sự đại diện trên các nền tảng ngôn ngữ, học thuật và văn hóa khác nhau. Việc áp dụng tính đa dạng vào việc ghi nhãn dữ liệu sẽ nắm bắt được các sắc thái toàn cầu để các hệ thống AI có năng lực toàn cầu hơn và nhạy cảm hơn về mặt văn hóa.

Các phương pháp ghi nhãn dữ liệu AI mới nổi đánh dấu sự hội tụ mới của công nghệ và phương pháp tiếp cận con người trong vòng lặp. Do đó, điều quan trọng là các nhà khoa học dữ liệu ngày nay phải bảo vệ chất lượng dữ liệu, thực hành đạo đức và tính đa dạng, đồng thời mời các bên liên quan tham gia cùng chúng tôi trong việc định hình một tương lai AI toàn diện và đổi mới.