Якщо ви створюєте або оцінюєте системи машинного навчання, рано чи пізно ви зіткнетеся з однією й тією ж перешкодою: маркованими даними. Моделі не знають магічним чином, що є що. Люди, політики, а іноді й програми повинні їх цьому навчити. Отже, що таке маркування даних за допомогою штучного інтелекту? Коротше кажучи, це практика додавання сенсу до необроблених даних, щоб алгоритми могли з них навчатися… 😊
🔗 Що таке етика ШІ
Огляд етичних принципів, що керують відповідальною розробкою та впровадженням штучного інтелекту.
🔗 Що таке MCP у ШІ
Пояснює протокол керування моделлю та його роль в управлінні поведінкою ШІ.
🔗 Що таке периферійний штучний інтелект
Охоплює, як штучний інтелект обробляє дані безпосередньо на пристроях на периферії.
🔗 Що таке агентний ШІ
Представляє автономних агентів штучного інтелекту, здатних планувати, міркувати та діяти самостійно.
Що ж таке маркування даних за допомогою штучного інтелекту насправді? 🎯
Маркування даних за допомогою штучного інтелекту – це процес додавання зрозумілих для людини тегів, діапазонів, блоків, категорій або оцінок до необроблених вхідних даних, таких як текст, зображення, аудіо, відео або часові ряди, щоб моделі могли виявляти закономірності та робити прогнози. Уявіть собі обмежувальні рамки навколо автомобілів, теги сутностей на людях та місцях у тексті або голосування за перевагу, яка відповідь чат-бота здається кориснішою. Без цих міток класичне навчання з учителем ніколи не зрушить з мертвої точки.
Ви також почуєте позначки, які називаються базовими або золотими даними : узгоджені відповіді з чіткими інструкціями, що використовуються для навчання, перевірки та аудиту поведінки моделі. Навіть в епоху базових моделей та синтетичних даних, позначені набори все ще мають значення для оцінки, точного налаштування, об'єднання в команди з метою безпеки та випадків з довгим хвостом, тобто того, як ваша модель поводиться на дивних речах, які насправді роблять ваші користувачі. Ніякого безкоштовного обіду, лише кращі кухонні інструменти.
Що робить маркування даних за допомогою штучного інтелекту якісним ✅
Простіше кажучи: гарне маркування нудне в найкращому сенсі. Воно здається передбачуваним, повторюваним і трохи надмірно документованим. Ось як це виглядає:
-
Жорстка онтологія : іменований набір класів, атрибутів та зв'язків, які вас цікавлять.
-
Кришталеві інструкції : розв'язані приклади, контрприклади, особливі випадки та правила тай-брейку.
-
Цикли рецензента : друга пара очей на зрізі завдань.
-
Метрики узгодженості : узгодженість між анотаторами (наприклад, κ Коена, α Кріппендорфа), тому ви вимірюєте узгодженість, а не вібрації. α особливо зручний, коли відсутні мітки або кілька анотаторів охоплюють різні елементи [1].
-
Садівництво на периферії : регулярно збирайте дивні, суперечливі або просто рідкісні випадки.
-
Перевірки на упередженість : джерела даних аудиту, демографічні показники, регіони, діалекти, умови освітлення тощо.
-
Походження та конфіденційність : відстежуйте, звідки походять дані, права на їх використання та як обробляється персональна інформація (що вважається персональною інформацією, як її класифікувати та які заходи безпеки) [5].
-
Зворотній зв'язок для навчання : мітки не залишаються на кладовищі електронних таблиць – вони враховуються в активному навчанні, точному налаштуванні та оцінюванні.
Маленьке зізнання: ви кілька разів перепишете свої правила. Це нормально. Як і приправлення рагу, невелике коригування має велике значення.
Короткий анекдот з польової гри: одна команда додала до свого інтерфейсу єдину опцію «не можу вирішити — потрібна політика». Згода зросла, оскільки анотатори перестали нав'язувати вгадування, а журнал рішень за одну ніч став чіткішим. Нудьга перемагає.
Порівняльна таблиця: інструменти для маркування даних за допомогою штучного інтелекту 🔧
Не вичерпний список, і так, формулювання навмисно трохи заплутане. Зміни цін – завжди уточнюйте на сайтах постачальників перед складанням бюджету.
| Інструмент | Найкраще для | Стиль ціни (орієнтовний) | Чому це працює |
|---|---|---|---|
| Поле для етикеток | Підприємства, поєднання резюме та НЛП | Безкоштовний рівень на основі використання | Гарні робочі процеси контролю якості, онтології та метрики; досить добре масштабується. |
| AWS SageMaker: основна правда | AWS-орієнтовані організації, HITL-конвеєри | За завдання + використання AWS | Тісна взаємодія з сервісами AWS, опціями взаємодії з людиною, надійними інфраструктурними пристроями. |
| Масштабування ШІ | Складні завдання, керована робоча сила | Індивідуальна цінова пропозиція, багаторівнева | Високоякісні послуги плюс інструменти; потужні операції для складних крайніх випадків. |
| Суперанотація | Команди з візіонерським підходом, стартапи | Рівні, безкоштовна пробна версія | Відшліфований інтерфейс користувача, можливість співпраці, корисні інструменти на основі моделі. |
| Вундеркінд | Розробники, які хочуть локального контролю | Довічна ліцензія, на одне робоче місце | Швидкі цикли зі скриптами, швидкі рецепти — виконуються локально; чудово підходить для NLP. |
| Доккано | НЛП-проекти з відкритим кодом | Безкоштовно, з відкритим вихідним кодом | Орієнтований на спільноту, простий у розгортанні, добре підходить для класифікації та роботи з послідовностями |
Перевірка реальності щодо моделей ціноутворення : постачальники змішують одиниці споживання, плату за завдання, рівні, індивідуальні корпоративні котирування, одноразові ліцензії та програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом. Політика змінюється; уточнюйте деталі безпосередньо з документацією постачальника, перш ніж відділ закупівель вносить цифри в електронну таблицю.
Поширені типи етикеток, зі швидкими уявленнями 🧠
-
Класифікація зображень : один або кілька тегів міток для всього зображення.
-
Виявлення об'єктів : обмежувальні рамки або повернуті рамки навколо об'єктів.
-
Сегментація : маски на рівні пікселів – екземпляр або семантика; дивно задовільна, коли чиста.
-
Ключові точки та пози : орієнтири, такі як суглоби або точки на обличчі.
-
NLP : мітки документів, діапазони для іменованих сутностей, зв'язки, кореференційні посилання, атрибути.
-
Аудіо та мовлення : транскрипція, ведення щоденника мовця, теги намірів, акустичні події.
-
Відео : покадрові блоки або доріжки, часові події, мітки дій.
-
Часові ряди та сенсори : віконні події, аномалії, трендові режими.
-
Генеративні робочі процеси : ранжування уподобань, червоні прапорці безпеки, оцінювання правдивості, оцінювання на основі рубрик.
-
Пошук та RAG : релевантність запиту-документа, відповідальність, помилки пошуку.
Якщо зображення — це піца, сегментація — це ідеальне нарізання кожного шматочка, тоді як виявлення — це вказівка на те, що десь там є шматочок…
Анатомія робочого процесу: від брифу до золотих даних 🧩
Надійний конвеєр маркування зазвичай має таку форму:
-
Визначте онтологію : класи, атрибути, зв'язки та допустимі неоднозначності.
-
Проекти інструкцій : приклади, граничні випадки та складні контрприклади.
-
Позначте пілотний набір : отримайте кілька сотень прикладів з анотаціями, щоб знайти прогалини.
-
Вимірювання узгодженості : обчислення κ/α; перегляд інструкцій, доки анотатори не збіжаться [1].
-
Проектування забезпечення якості : консенсусне голосування, судове розгляд, ієрархічний огляд та вибіркові перевірки.
-
Виробничі цикли : моніторинг пропускної здатності, якості та дрейфу.
-
Замкніть цикл : перенавчайте, повторно вибірково перевіряйте та оновлюйте рубрики в міру розвитку моделі та продукту.
Порада, за яку ви пізніше подякуєте собі: ведіть живий журнал рішень . Записуйте кожне додане вами уточнююче правило та чому . Майбутній час — ви забудете контекст. Майбутній час — ви будете через це сваритися.
Людина в процесі, слабкий нагляд та установка «більше ярликів, менше кліків» 🧑💻🤝
Людина-в-циклі (HITL) означає, що люди співпрацюють з моделями під час навчання, оцінювання або реальних операцій – підтверджуючи, виправляючи або утримуючись від пропозицій щодо моделі. Використовуйте це для пришвидшення роботи, водночас зберігаючи відповідальність людей за якість і безпеку. HITL є основною практикою в надійному управлінні ризиками, пов'язаними зі штучним інтелектом (людський нагляд, документування, моніторинг) [2].
Слабкий контроль – це інший, але додатковий прийом: програмні правила, евристики, віддалений контроль або інші шумові джерела генерують попередні мітки у великих масштабах, а потім ви їх усуваєте. Програмування даних популяризувало поєднання багатьох шумових джерел міток (також відомих як функції маркування ) та вивчення їхньої точності для створення навчального набору вищої якості [3].
На практиці команди, що працюють з високою швидкістю, поєднують усі три методи: ручне маркування для золотих наборів, слабкий нагляд для самозавантаження та високоякісну друковану версію (HITL) для пришвидшення щоденної роботи. Це не шахрайство. Це майстерність.
Активне навчання: виберіть наступну найкращу річ для маркування 🎯📈
Активне навчання змінює звичний потік. Замість випадкової вибірки даних для маркування, ви дозволяєте моделі запитувати найінформативніші приклади: висока невизначеність, висока розбіжність, різноманітні представники або точки поблизу межі прийняття рішення. Завдяки гарній вибірці ви зменшуєте втрати маркування та зосереджуєтеся на впливі. Сучасні опитування, що охоплюють глибоке активне навчання, показують високу ефективність з меншою кількістю позначок, коли цикл оракула добре розроблений [4].
Базовий рецепт, з якого можна почати, без драми:
-
Тренуйтеся на невеликому насінні.
-
Оцініть немаркований пул.
-
Виберіть верхню K через невизначеність або невідповідність моделі.
-
Позначте. Перенавчіть. Повторіть помірними партіями.
-
Слідкуйте за кривими перевірки та показниками узгодженості, щоб не ганятися за шумом.
Ви зрозумієте, що це працює, коли ваша модель покращиться, і ваші щомісячні витрати на маркування не подвояться.
Контроль якості, який дійсно працює 🧪
Вам не потрібно кип'ятити океан. Зверніть увагу на ці перевірки:
-
Золоті питання : введення відомих елементів та відстеження точності кожного маркувальника.
-
Консенсус щодо винесення рішень : два незалежні лейбли плюс рецензент щодо розбіжностей.
-
Міжанотаторська угода : використовуйте α, коли у вас є кілька анотаторів або неповні мітки, κ для пар; не зациклюйтеся на одному порозі – контекст має значення [1].
-
Перегляд інструкцій : повторювані помилки зазвичай означають неоднозначні інструкції, а не погані анотатори.
-
Перевірка дрейфу : порівняння розподілу міток за часом, географією, вхідними каналами.
Якщо ви обираєте лише один показник, оберіть узгодженість. Це швидкий сигнал про стан справ. Трохи хибна метафора: якщо ваші позначення не вирівняні, ваша модель працює на хитких колесах.
Моделі робочої сили: внутрішня, BPO, краудфандингова або гібридна 👥
-
Внутрішній : найкраще підходить для конфіденційних даних, тонкощів обробки та швидкого міжфункціонального навчання.
-
Спеціалізовані постачальники : стабільна пропускна здатність, кваліфікований контроль якості та покриття в різних часових поясах.
-
Краудсорсинг : дешево за завдання, але вам знадобляться сильні золоті сертифікати та контроль спаму.
-
Гібридний : зберегти основну команду експертів та розширити її зовнішніми можливостями.
Що б ви не обрали, інвестуйте в початкові етапи, навчання за інструкціями, раунди калібрування та часті зворотні зв'язки. Дешеві етикетки, які вимагають трьох проходів повторного маркування, недешеві.
Вартість, час та рентабельність інвестицій: швидка перевірка реальності 💸⏱️
Витрати розподіляються на робочу силу, платформу та забезпечення якості. Для приблизного планування сплануйте свій воронку продажів таким чином:
-
Цільова пропускна здатність : кількість товарів на день на одного етикетувальника × етикетувальники.
-
Накладні витрати на забезпечення якості : % подвійно позначених або перевірених.
-
Швидкість переробки : бюджет на повторне анотування після оновлення рекомендацій.
-
Підвищення автоматизації : попередні мітки на основі моделі або програмні правила можуть значно скоротити ручну роботу (не магічно, але суттєво).
Якщо відділ закупівель запитує цифру, надайте їм модель, а не припущення, та оновлюйте її, коли ваші інструкції стабілізуються.
Пастки, на які ви натрапите хоча б раз, і як їх уникнути 🪤
-
Повзучість інструкцій : інструкції перетворюються на новелу. Виправте за допомогою дерев рішень + простих прикладів.
-
Роздуття класів : забагато класів з розмитими межами. Об'єднайте або визначте суворе «інше» за допомогою політики.
-
Надмірне індексування за швидкістю : поспішні мітки непомітно отруюють навчальні дані. Вставляйте золоті позначки; обмежуйте швидкість найгірших схилів.
-
Фіксація інструменту : формати експорту кусаються. Заздалегідь визначте схеми JSONL та ідентифікатори ідемпотентних елементів.
-
Ігнорування оцінювання : якщо ви спочатку не позначите набір оцінювання, ви ніколи не будете впевнені, що покращилося.
Будьмо відвертими, час від часу ви будете повертатися назад. Це нормально. Секрет у тому, щоб записати повернення, щоб наступного разу це було навмисно.
Міні-FAQ: швидкі та чесні відповіді 🙋♀️
З: Маркування проти анотації – чи є вони різницею?
В: На практиці люди використовують їх як взаємозамінні. Анотація – це акт маркування або додавання тегів. Маркування часто передбачає орієнтацію на реальність із забезпеченням якості та рекомендаціями. Картопля, картопля.
З: Чи можу я уникнути маркування завдяки синтетичним даним або самоконтролю?
В: Ви можете зменшити його кількість, але не пропустити. Вам все ще потрібні марковані дані для оцінки, захисних огорож, точного налаштування та поведінки, пов'язаної з продуктом. Слабкий нагляд може призвести до масштабування, коли одного лише ручного маркування недостатньо [3].
З: Чи потрібні мені показники якості, якщо мої рецензенти є експертами?
В: Так. Експерти також не погоджуються. Використовуйте показники узгодженості (κ/α), щоб знайти розпливчасті визначення та неоднозначні класи, а потім уточніть онтологію або правила [1].
З: Чи є залучення людини до процесу просто маркетингом?
В: Ні. Це практична модель, коли люди керують, коригують та оцінюють поведінку моделі. Це рекомендується в рамках надійних практик управління ризиками, пов'язаними зі штучним інтелектом [2].
З: Як мені визначити пріоритети для подальших позначок?
В: Почніть з активного навчання: беріть найневизначеніші або найрізноманітніші зразки, щоб кожна нова мітка забезпечувала максимальне покращення моделі [4].
Польові нотатки: дрібниці, які мають велике значення ✍️
-
Зберігайте активний файл таксономії у своєму репозиторії. Ставтеся до нього як до коду.
-
Зберігайте до" та "після" щоразу, коли оновлюєте інструкції.
-
Зробіть крихітний, ідеальний золотий набір та захистіть його від забруднення.
-
Чергувати сеанси калібрування : показати 10 елементів, тихо позначити, порівняти, обговорити, оновити правила.
-
Аналітика маркування відстежень , надійні інформаційні панелі, без сорому. Ви знайдете можливості для навчання, а не лиходіїв.
-
Додавайте пропозиції на основі моделі ліниво. Якщо попередні мітки неправильні, вони уповільнюють роботу людей. Якщо вони часто правильні, це диво.
Заключні зауваження: етикетки – це пам'ять вашого продукту 🧩💡
Що таке маркування даних за допомогою штучного інтелекту (ШІ) по суті? Це ваш спосіб вирішити, як модель повинна бачити світ, одне ретельне рішення за раз. Робіть це добре, і все далі стане простіше: краща точність, менше регресій, чіткіші дебати щодо безпеки та упередженості, плавніша доставка. Робіть це недбало, і ви продовжуватимете питати, чому модель поводиться неправильно, коли відповідь лежить у вашому наборі даних з неправильним іменем. Не для всього потрібна величезна команда чи розкішне програмне забезпечення, але для всього потрібна турбота.
Занадто довго я цього не читав : інвестуйте в чітку онтологію, пишіть чіткі правила, вимірюйте узгодженість, поєднуйте ручні та програмні позначення та дозвольте активному навчанню обрати ваш наступний найкращий елемент. Потім повторюйте. Знову. І знову… і, як не дивно, вам сподобається. 😄
Посилання
[1] Артштейн, Р. та Поезіо, М. (2008). Міжкодерська угода для обчислювальної лінгвістики . Обчислювальна лінгвістика, 34(4), 555–596. (Охоплює κ/α та способи інтерпретації узгодження, включаючи відсутні дані.)
PDF
[2] NIST (2023). Система управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF 1.0) . (Людський нагляд, документація та контроль ризиків для надійного ШІ.)
PDF
[3] Ратнер, А. Дж., Де Са, К., Ву, С., Селсам, Д. та Ре, К. (2016). Програмування даних: швидке створення великих навчальних наборів . NeurIPS. (Фундаційний підхід до слабкого контролю та усунення шумових міток.)
PDF
[4] Лі, Д., Ван, З., Чен, Ю. та ін. (2024). Опитування щодо глибокого активного навчання: останні досягнення та нові рубежі . (Докази та моделі для ефективного за допомогою позначок активного навчання.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Керівництво із захисту конфіденційності персональної ідентифікаційної інформації (PII) . (Що вважається PII та як захистити її у вашому конвеєрі даних.)
PDF