用于 LLM 开发的企业数据标签 - DATAVERSITY

由柏拉图重新发布

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在大型语言模型 (LLM) 重新定义人工智能数字交互的时代，准确、高质量和相关的数据标记变得至关重要。这意味着数据标记者和监督他们的供应商必须将数据质量与人类专业知识和道德工作实践无缝融合。为法学硕士构建数据存储库需要多样化且特定领域的专业知识。因此，对于数据供应商来说，这是一个机会，可以致力于建立一支坚实的专家团队，并重视他们在整个数据标签项目以及数据背后的人员的知识转移。

人工智能驱动的创新的未来将继续由技术“背后”的个人贡献者塑造。因此，我们有道德责任去促进道德的人工智能开发实践，包括我们的数据标签方法。

鉴于最近的巨大变化和对法学硕士的关注，当我们考虑人类对新兴技术的影响时，我们（至少）看到了五个关键趋势，它们是人工智能未来的基本支柱。

1. 对卓越数据的承诺： 的概念数据质量在数据标签要求涉及精度、保护和实践的时代，数量过多仍然是相关的。数据收集和注释必须得到顶级匿名流程的支持，且偏差最小。偏差最小化只能通过全面的注释者培训来实现，并由最新应用系统支持的定期审核和反馈周期支持，以增强数据的完整性和可靠性。

2.针对领域特异性的微调和专业化： 每个行业都有特定的语言和标签要求和专业化，例如医疗诊断聊天机器人。特定领域的微调使数据注释实践与特定行业（例如医疗保健、金融或工程）的细微差别保持一致。为了发挥作用，机器学习模型和分析必须以领域相关数据为基础，以便通过可行的见解推动卓越的结果。

3. 应用人类反馈强化学习 (RLHF)： 人机交互反馈对于确保机器学习模型的迭代演化至关重要。人工智能的计算优势必须通过人类专家的定性判断来调整，以创建动态学习机制，从而产生稳健、精致和有弹性的人工智能模型。这种动态学习机制将人工智能的计算优势与人类专家的定性判断相结合，从而形成稳健、精致且有弹性的人工智能模型。

4. 尊重知识产权和道德数据基础： 尊重知识产权是数字信息时代的基础。随着组织继续为商业环境制作数据集，优先考虑数据真实性并促进最高道德标准将变得越来越重要。人工智能模型必须使用真实且符合道德的数据进行训练。这种方法将技术进步与道德责任结合起来。

5. 利用多元化的注释团队来提升全球相关性： 人工智能在全球市场中运作，数据注释需要全球视角。数据标签需要跨越不同文化、语言和背景的多样化（人类）注释者，确保不同语言、学术和文化背景的代表性。将多样性应用于数据标签可以捕捉全球细微差别，因此人工智能系统更具普遍能力和文化敏感性。

新兴的人工智能数据标记实践标志着技术和人机交互方法的新融合。因此，当今的数据科学家必须倡导数据质量、道德实践和多样性，同时邀请利益相关者与我们一起塑造包容和创新的人工智能未来。