Եթե դուք կառուցում կամ գնահատում եք մեքենայական ուսուցման համակարգեր, վաղ թե ուշ կհանդիպեք նույն խոչընդոտին՝ պիտակավորված տվյալներ: Մոդելները կախարդականորեն չգիտեն, թե ինչն ինչ է: Մարդիկ, քաղաքականությունը և երբեմն ծրագրերը պետք է սովորեցնեն դրանք: Այսպիսով, ի՞նչ է արհեստական բանականության տվյալների պիտակավորումը: Ամփոփելով՝ դա հում տվյալներին իմաստ հաղորդելու պրակտիկա է, որպեսզի ալգորիթմները կարողանան սովորել դրանից…😊
🔗 Ի՞նչ է արհեստական բանականության էթիկան
Արհեստական բանականության պատասխանատու զարգացման և տեղակայման ուղեցույցի էթիկական սկզբունքների ակնարկ։
🔗 Ի՞նչ է MCP-ն արհեստական բանականության մեջ։
Բացատրում է մոդելի կառավարման արձանագրությունը և դրա դերը արհեստական բանականության վարքագծի կառավարման մեջ։
🔗 Ի՞նչ է եզրային արհեստական բանականությունը (Edge AI)
Ներառում է, թե ինչպես է արհեստական բանականությունը մշակում տվյալները անմիջապես ծայրամասային սարքերի վրա։
🔗 Ի՞նչ է գործակալական արհեստական բանականությունը
Ներկայացնում է ինքնավար արհեստական ինտելեկտի գործակալներ, որոնք ունակ են պլանավորելու, դատողություններ անելու և անկախ գործողություններ կատարելու։
Ի՞նչ է իրականում արհեստական բանականության միջոցով տվյալների պիտակավորումը։ 🎯
Արհեստական բանականության տվյալների պիտակավորումը մարդու համար հասկանալի պիտակներ, տարածություններ, վանդակներ, կատեգորիաներ կամ գնահատականներ կցելու գործընթաց է, ինչպիսիք են տեքստը, պատկերները, աուդիոն, տեսանյութը կամ ժամանակային շարքերը, որպեսզի մոդելները կարողանան հայտնաբերել օրինաչափություններ և կանխատեսումներ անել: Պատկերացրեք մեքենաների շուրջ սահմանազատող վանդակներ, տեքստում մարդկանց և վայրերի վրա էնթիթի պիտակներ կամ չաթբոտի պատասխանի համար նախընտրելի քվեարկություններ, որոնց համար ավելի օգտակար է թվում: Առանց այս պիտակների դասական վերահսկվող ուսուցումը երբեք չի իրականանում:
Դուք նաև կլսեք «հիմնային ճշմարտություն» կամ «ոսկե տվյալներ» . համաձայնեցված պատասխաններ՝ հստակ հրահանգների ներքո, որոնք օգտագործվում են մոդելի վարքագիծը մարզելու, ստուգելու և աուդիտ անելու համար: Նույնիսկ հիմնարար մոդելների և սինթետիկ տվյալների դարաշրջանում պիտակավորված հավաքածուները դեռևս կարևոր են գնահատման, նուրբ կարգավորման, անվտանգության կարմիր թիմավորման և երկար պոչով եզրային դեպքերի համար, այսինքն՝ այն մասին, թե ինչպես է ձեր մոդելը իրեն պահում ձեր օգտատերերի կողմից իրականում կատարվող տարօրինակ բաների վրա: Անվճար ճաշ չկա, պարզապես ավելի լավ խոհանոցային գործիքներ:
Ի՞նչն է դարձնում արհեստական բանականության տվյալների պիտակավորումը լավը ✅
Պարզ ասած՝ լավ պիտակավորումը լավագույն իմաստով ձանձրալի է։ Այն թվում է կանխատեսելի, կրկնվող և մի փոքր չափազանց փաստաթղթավորված։ Ահա, թե ինչ տեսք ունի այն.
-
Հստակ օնտոլոգիա ՝ ձեզ հետաքրքրող դասերի, ատրիբուտների և հարաբերությունների անվանված հավաքածու։
-
Բյուրեղային հրահանգներ . մշակված օրինակներ, հակաօրինակներ, հատուկ դեպքեր և թայ-բրեյքի կանոններ։
-
Վերանայողի ցիկլեր . երկրորդ զույգ աչք առաջադրանքների մի մասի վրա։
-
Համաձայնության չափանիշներ . մեկնաբանողների միջև համաձայնություն (օրինակ՝ Քոհենի κ, Կրիպենդորֆի α), այնպես որ դուք չափում եք համապատասխանությունը, այլ ոչ թե տրամադրությունը: α-ն հատկապես հարմար է, երբ պիտակները բացակայում են կամ բազմաթիվ մեկնաբանողներ ներառում են տարբեր տարրեր [1]:
-
Եզրային այգեգործություն . պարբերաբար հավաքեք տարօրինակ, հակառակորդական կամ պարզապես հազվագյուտ դեպքեր:
-
Կողմնակալության ստուգումներ . աուդիտի տվյալների աղբյուրներ, ժողովրդագրություն, տարածաշրջաններ, բարբառներ, լուսավորության պայմաններ և այլն։
-
Ծագում և գաղտնիություն . հետևեք տվյալների ստացման վայրին, դրանց օգտագործման իրավունքներին և անձնական տվյալների մշակման եղանակին (ինչն է համարվում անձնական տվյալների աղբյուր, ինչպես եք այն դասակարգում և ինչ երաշխիքներ եք տալիս) [5]:
-
Հետադարձ կապ վերապատրաստման վերաբերյալ . պիտակները չեն ապրում աղյուսակների գերեզմանոցում. դրանք հետադարձ կապ են ստեղծում ակտիվ ուսուցման, ճշգրտման և գնահատման համար։
Փոքրիկ խոստովանություն. դուք մի քանի անգամ կվերաշարադրեք ձեր ուղեցույցները։ Դա նորմալ է։ Ինչպես ապուրը համեմելիս, մի փոքր փոփոխությունը մեծ ազդեցություն ունի։
Կարճ դեպք. մի թիմ իր ինտերֆեյսին ավելացրեց «չեմ կարողանում որոշել, կարիք ունի քաղաքականության» մեկ տարբերակ։ Համաձայնությունը մեծացավ, քանի որ մեկնաբանողները դադարեցին պարտադրել գուշակությունները, և որոշումների գրանցամատյանը մեկ գիշերվա ընթացքում ավելի հստակ դարձավ։ Ձանձրալի հաղթանակներ։
Համեմատական աղյուսակ. Արհեստական ինտելեկտի տվյալների պիտակավորման գործիքներ 🔧
Ոչ սպառիչ, և այո, ձևակերպումը մի փոքր խառնաշփոթ է միտումնավոր։ Գնագոյացման փոփոխությունները. միշտ ճշտեք մատակարարների կայքերում՝ նախքան բյուջե կազմելը։
| Գործիք | Լավագույնը | Գնային ոճը (ցուցանիշային) | Ինչու է այն աշխատում |
|---|---|---|---|
| Պիտակների տուփ | Ձեռնարկություններ, CV + NLP համադրություն | Օգտագործման վրա հիմնված, անվճար մակարդակ | Լավ որակի ապահովման աշխատանքային հոսքեր, օնտոլոգիաներ և չափանիշներ. բավականին լավ է կարգավորում մասշտաբավորումը։ |
| AWS SageMaker Ground Truth | AWS-կենտրոն կազմակերպություններ, HITL խողովակաշարեր | Յուրաքանչյուր առաջադրանքի համար + AWS-ի օգտագործումը | Համատեղելի է AWS ծառայությունների հետ, ունի մարդկային կապի տարբերակներ, հուսալի ինֆրակարմիր կեռիկներ։ |
| Արհեստական բանականության մասշտաբավորում | Բարդ առաջադրանքներ, կառավարվող աշխատուժ | Անհատականացված գնանշում, շերտավոր | Հաճախակի օգտագործվող ծառայություններ գումարած գործիքավորում; հզոր գործողություններ կոշտ եզրերով պատյանների համար։ |
| ՍուպերԱննոտատ | Տեսլականով ծանրաբեռնված թիմեր, ստարտափներ | Շերտեր, անվճար փորձաշրջան | Հղկված ինտերֆեյս, համագործակցություն, օգտակար մոդելային գործիքներ։ |
| Պրոդիջի | Մշակողներ, ովքեր ցանկանում են տեղական վերահսկողություն | Ցմահ լիցենզիա, մեկ նստատեղի համար | Սկրիպտավորելի, արագ ցիկլեր, արագ բաղադրատոմսեր՝ տեղական կատարմամբ. հիանալի է NLP-ի համար։ |
| Դոկանո | Բաց կոդով NLP նախագծեր | Անվճար, բաց կոդով | Համայնքի կողմից կառավարվող, հեշտ տեղակայվող, լավ է դասակարգման և հաջորդականության աշխատանքի համար |
Գնագոյացման մոդելների իրականության ստուգում . մատակարարները խառնում են սպառման միավորները, յուրաքանչյուր առաջադրանքի համար վճարները, մակարդակները, ձեռնարկության համար նախատեսված հատուկ գնանշումները, միանգամյա լիցենզիաները և բաց կոդը: Քաղաքականությունը փոխվում է. մանրամասները հաստատեք անմիջապես մատակարարի փաստաթղթերի հետ, նախքան գնումների գործընթացը թվերը աղյուսակում ներառելը:
Հաճախ հանդիպող պիտակների տեսակները՝ արագ մտքում պատկերացումներով 🧠
-
Պատկերի դասակարգում . մեկ կամ մի քանի պիտակներից բաղկացած պիտակներ ամբողջ պատկերի համար։
-
Օբյեկտների հայտնաբերում . օբյեկտների շուրջը շրջանակներ սահմանազատելը կամ պտտվող շրջանակները։
-
Սեգմենտացիա . պիքսելային մակարդակի դիմակների օրինակ կամ սեմանտիկ; տարօրինակ կերպով գոհացուցիչ է, երբ մաքուր է։
-
Հիմնական կետեր և դիրքեր ՝ տեսարժան վայրեր, ինչպիսիք են հոդերը կամ դեմքի կետերը։
-
NLP ՝ փաստաթղթերի պիտակներ, անվանակոչված սուբյեկտների տարածություններ, հարաբերություններ, համապատասխան հղումներ, ատրիբուտներ։
-
Աուդիո և խոսք . տառադարձում, խոսողի օրագրացում, մտադրության պիտակներ, ակուստիկ իրադարձություններ։
-
Տեսանյութ ՝ կադրային դաշտեր կամ հետքեր, ժամանակային իրադարձություններ, գործողությունների պիտակներ։
-
Ժամանակային շարքեր և սենսորներ ՝ պատուհանային իրադարձություններ, անոմալիաներ, միտումային ռեժիմներ։
-
Գեներատիվ աշխատանքային հոսքեր ՝ նախընտրությունների դասակարգում, անվտանգության կարմիր դրոշներ, ճշմարտացիության գնահատում, ռուբրիկայի վրա հիմնված գնահատում։
-
Որոնում և RAG . հարցման-փաստաթղթի արդիականություն, պատասխանելու հնարավորություն, որոնման սխալներ։
Եթե պատկերը պիցցա է, սեգմենտացիան նշանակում է յուրաքանչյուր կտորը կատարյալ կտրել, մինչդեռ հայտնաբերումը նշանակում է ցույց տալ և ասել, որ կա մի կտոր… ինչ-որ տեղ այնտեղ։
Աշխատանքային հոսքի անատոմիա՝ կարճ նկարագրությունից մինչև ոսկե տվյալներ 🧩
Հզոր պիտակավորման խողովակաշարը սովորաբար հետևում է այս ձևին.
-
Սահմանեք օնտոլոգիան ՝ դասեր, ատրիբուտներ, հարաբերություններ և թույլատրելի երկիմաստություններ։
-
Սևագրի ուղեցույցներ . օրինակներ, եզրային դեպքեր և բարդ հակաօրինակներ։
-
Պիտակավորեք փորձնական հավաքածուն . ստացեք մի քանի հարյուր օրինակ՝ անոտացիաներով՝ անցքեր գտնելու համար։
-
Չափել համաձայնությունը . հաշվարկել κ/α; վերանայել հրահանգները մինչև մեկնաբանողները զուգամիտեն [1]:
-
Որակի ապահովման դիզայն ՝ կոնսենսուսի քվեարկություն, դատավճիռ, հիերարխիկ վերանայում և տեղային ստուգումներ։
-
Արտադրական հոսքագծեր ՝ վերահսկել արտադրողականությունը, որակը և տեղաշարժը։
-
Փակեք ցիկլը . վերափոխեք, վերընտրեք և թարմացրեք ռուբրիկները՝ մոդելի և արտադրանքի զարգացմանը զուգընթաց։
Խորհուրդ, որի համար հետագայում շնորհակալ կլինեք ինքներդ ձեզ. վարեք կենդանի որոշումների օրագիր : Գրեք ձեր ավելացած յուրաքանչյուր պարզաբանող կանոն և դրա պատճառը : Ապագայում՝ դուք կմոռանաք համատեքստը: Ապագայում՝ դուք դժգոհ կլինեք դրանից:
Մարդկային հսկողություն, թույլ վերահսկողություն և «ավելի շատ պիտակներ, ավելի քիչ սեղմումներ» մտածելակերպ 🧑💻🤝
Մարդը ցիկլում (HITL) նշանակում է, որ մարդիկ համագործակցում են մոդելների հետ ուսուցման, գնահատման կամ իրական գործողությունների ընթացքում՝ հաստատելով, ուղղելով կամ ձեռնպահ մնալով մոդելի առաջարկներից: Օգտագործեք այն արագացնելու համար՝ միաժամանակ մարդկանց վրա պահելով որակի և անվտանգության պատասխանատուն: HITL-ը հուսալի արհեստական բանականության ռիսկերի կառավարման (մարդկային վերահսկողություն, փաստաթղթավորում, մոնիթորինգ) հիմնական պրակտիկա է [2]:
Թույլ վերահսկողությունը տարբեր, բայց լրացուցիչ հնարք է. ծրագրային կանոնները, էվրիստիկաները, հեռակա վերահսկողությունը կամ այլ աղմկոտ աղբյուրները ստեղծում են նախնական պիտակներ մասշտաբով, ապա դուք դրանք հանում եք աղմուկից: Տվյալների ծրագրավորումը տարածում գտավ՝ համատեղելով բազմաթիվ աղմկոտ պիտակների աղբյուրներ (այսինքն՝ պիտակավորման ֆունկցիաներ ) և սովորելով դրանց ճշգրտությունը՝ ավելի բարձր որակի մարզումների հավաքածու ստեղծելու համար [3]:
Գործնականում բարձր արագության թիմերը համատեղում են բոլոր երեքը՝ ոսկե հավաքածուների ձեռքով պիտակավորումը, bootstrap-ի թույլ վերահսկողությունը և HITL-ը՝ առօրյա աշխատանքը արագացնելու համար։ Սա խաբեություն չէ։ Սա արհեստ է։
Ակտիվ ուսուցում. ընտրեք հաջորդ լավագույն բանը պիտակավորելու համար 🎯📈
Ակտիվ ուսուցումը շրջում է սովորական հոսքը։ Պիտակավորման համար պատահականորեն տվյալներ ընտրելու փոխարեն, դուք թույլ եք տալիս մոդելին հարցնել ամենատեղեկատվական օրինակները՝ բարձր անորոշություն, բարձր անհամաձայնություն, բազմազան ներկայացուցիչներ կամ որոշման սահմանին մոտ կետեր։ Լավ ընտրանքի միջոցով դուք կրճատում եք պիտակավորման կորուստը և կենտրոնանում ազդեցության վրա։ Խորը ակտիվ ուսուցումը ներառող ժամանակակից հարցումները ցույց են տալիս ուժեղ կատարողականություն՝ ավելի քիչ պիտակներով, երբ oracle loop-ը լավ մշակված է [4]:
Հիմնական բաղադրատոմս, որից կարող եք սկսել առանց դրամայի.
-
Մարզվեք փոքր սերմերի հավաքածուի վրա։
-
Գնահատեք չնշված լողավազանը։
-
Ընտրեք լավագույն K-ն անորոշության կամ մոդելի անհամաձայնության հիման վրա։
-
Պիտակավորել։ Վերապատրաստել։ Կրկնել փոքր խմբաքանակներով։
-
Հետևեք վավերացման կորերին և համաձայնության չափանիշներին, որպեսզի աղմուկ չհետապնդեք։
Դուք կիմանաք, որ այն աշխատում է, երբ ձեր մոդելը կբարելավվի՝ առանց ձեր ամսական պիտակավորման վճարը կրկնապատկելու։
Որակի վերահսկողություն, որն իրականում աշխատում է 🧪
Դուք պարտավոր չեք օվկիանոսը եռացնել։ Նպատակ դրեք հետևյալ ստուգումներին.
-
Ոսկե հարցեր . ներարկել հայտնի իրեր և հետևեք յուրաքանչյուր պիտակավորողի ճշգրտությանը։
-
Համաձայնություն՝ դատավճռով . երկու անկախ լեյբլներ գումարած մեկ գրախոս՝ անհամաձայնությունների դեպքում։
-
Միջնորդագրային համաձայնություն . օգտագործեք α, երբ ունեք բազմաթիվ նշորդներ կամ թերի պիտակներ, κ՝ զույգերի համար։ Մի կենտրոնացեք մեկ շեմի վրա. համատեքստը կարևոր է [1]:
-
Ուղեցույցների վերանայումներ . կրկնվող սխալները սովորաբար նշանակում են երկիմաստ հրահանգներ, այլ ոչ թե վատ մեկնաբանողներ։
-
Շեղման ստուգումներ . համեմատեք պիտակների բաշխումները ժամանակի, աշխարհագրության, մուտքային ալիքների միջև։
Եթե ընտրում եք միայն մեկ չափանիշ, ընտրեք համաձայնություն։ Սա արագ առողջության ազդանշան է։ Մի փոքր թերի փոխաբերություն. եթե ձեր պիտակավորիչները չեն համընկնում, ապա ձեր մոդելը աշխատում է տատանվող անիվների վրա։
Աշխատուժի մոդելներ՝ ներքին, BPO, ամբոխային կամ հիբրիդային 👥
-
Ներքին . լավագույնը զգայուն տվյալների, նրբերանգային ոլորտների և արագ միջֆունկցիոնալ ուսուցման համար։
-
Մասնագիտացված մատակարարներ . կայուն թողունակություն, որակավորված որակի ապահովման մասնագետներ և ծածկույթ տարբեր ժամային գոտիներում։
-
Քրաուդսորսինգ . էժան է յուրաքանչյուր առաջադրանքի համար, բայց ձեզ անհրաժեշտ կլինեն ուժեղ «ոսկիներ» և սպամի վերահսկողություն։
-
Հիբրիդ . պահպանել հիմնական փորձագետների թիմ և համալրել արտաքին հզորությունները։
Ինչ էլ որ ընտրեք, ներդրում կատարեք մեկնարկային հարվածների, ուղեցույցների վերապատրաստման, կարգաբերման փուլերի և հաճախակի հետադարձ կապի մեջ: Երեք վերանշանակման անցագիր պահանջող էժան լեյբլները էժան չեն:
Արժեք, ժամանակ և ROI. արագ իրականության ստուգում 💸⏱️
Ծախսերը բաժանվում են աշխատուժի, հարթակի և որակի ապահովման։ Մոտավոր պլանավորման համար ձեր աշխատանքային հոսքը քարտեզագրեք հետևյալ կերպ՝
-
Թրթռման նպատակային քանակ ՝ օրական ապրանքներ մեկ պիտակավորողի համար × պիտակավորողներ։
-
QA վերադիր ծախսեր ՝ կրկնակի պիտակավորված կամ վերանայվածների տոկոսը։
-
Վերամշակման տեմպ . ուղեցույցների թարմացումներից հետո վերանոտագրության համար նախատեսված բյուջե։
-
Ավտոմատացման բարձրացում . մոդելի օգնությամբ նախնական պիտակները կամ ծրագրային կանոնները կարող են զգալիորեն կրճատել ձեռքի աշխատանքը (ոչ թե կախարդական, բայց իմաստալից):
Եթե գնումների բաժինը համար է պահանջում, տվեք նրանց մոդել, այլ ոչ թե ենթադրություն, և թարմացրեք այն, երբ ձեր ուղեցույցները կայունանան։
Թակարդներ, որոնց առնվազն մեկ անգամ կհանդիպեք, և ինչպես խուսափել դրանցից 🪤
-
Հրահանգների սողացում . ուղեցույցները վերածվում են նովելի։ Ուղղորդեք որոշումների ծառերով + պարզ օրինակներով։
-
Դասի գերբեռնվածություն . չափազանց շատ դասեր՝ անորոշ սահմաններով: Միավորեք կամ սահմանեք խիստ «այլ»՝ օգտագործելով քաղաքականություն:
-
Արագության գերինդեքսավորում . շտապող պիտակները աննկատ թունավորում են մարզման տվյալները։ Ավելացրեք ոսկե միավորներ, սահմանափակեք ամենավատ թեքությունները։
-
Գործիքի ամրագրում . արտահանման ձևաչափերի կծում: Վաղուց որոշեք JSONL սխեմաները և իդեմպոտենտ տարրերի ID-ները:
-
Գնահատման անտեսում . եթե նախ չպիտակավորեք գնահատման հավաքածուն, երբեք վստահ չեք լինի, թե ինչն է բարելավվել։
Անկեղծ ասած, դուք ժամանակ առ ժամանակ կհետ կքայլեք։ Դա նորմալ է։ Հնարքն այն է, որ գրի առնեք հետքայլը, որպեսզի հաջորդ անգամ դա միտումնավոր լինի։
Մինի-Հաճախակի տրվող հարցեր՝ արագ, անկեղծ պատասխաններ 🙋♀️
Հարց. Պիտակավորումն ընդդեմ ծանոթագրության. տարբերվո՞ւմ են դրանք:
Պատասխան. Գործնականում մարդիկ դրանք օգտագործում են փոխարինելիորեն: Նշագրությունը նշագրման կամ պիտակավորման գործողություն է: Պիտակավորումը հաճախ ենթադրում է ճշմարտացի մտածելակերպ՝ որակի ապահովման և ուղեցույցների միջոցով: Կարտոֆիլ, կարտոֆիլ:
Հարց. Կարո՞ղ եմ բաց թողնել պիտակավորումը՝ սինթետիկ տվյալների կամ ինքնակառավարման շնորհիվ:
Պատասխան. Կարող եք կրճատել այն, բայց ոչ բաց թողնել: Պիտակավորված տվյալները դեռևս անհրաժեշտ են գնահատման, պաշտպանիչ պատնեշների, նուրբ կարգավորման և ապրանքին հատուկ վարքագծի համար: Թույլ վերահսկողությունը կարող է ձեզ բարձրացնել, երբ միայն ձեռքով պիտակավորումը բավարար չէ [3]:
Հարց. Արդյո՞ք դեռ որակի չափանիշներ են անհրաժեշտ, եթե իմ գրախոսողները փորձագետներ են:
Պատասխան. Այո: Մասնագետները նույնպես համաձայն չեն: Օգտագործեք համաձայնության չափանիշներ (κ/α)՝ անորոշ սահմանումներ և երկիմաստ դասեր գտնելու համար, այնուհետև խստացրեք օնտոլոգիան կամ կանոնները [1]:
Հարց. Արդյո՞ք մարդը-միջավայրը պարզապես մարքեթինգ է:
Պատասխան. Ոչ: Դա գործնական ձևաչափ է, որտեղ մարդիկ ուղղորդում, ուղղում և գնահատում են մոդելային վարքագիծը: Այն խորհուրդ է տրվում արհեստական բանականության ռիսկերի կառավարման հուսալի պրակտիկայում [2]:
Հարց. Ինչպե՞ս առաջնահերթություն տալ հաջորդ պիտակին։
Պատասխան. Սկսեք ակտիվ ուսուցումից. վերցրեք ամենաանորոշ կամ բազմազան նմուշները, որպեսզի յուրաքանչյուր նոր պիտակ ձեզ առավելագույն մոդելի կատարելագործում տա [4]:
Նշումներ դաշտային մասշտաբով. փոքր բաներ, որոնք մեծ տարբերություն են ստեղծում ✍️
-
Պահեք կենդանի տաքսոնոմիայի ֆայլ ձեր պահոցում։ Վերաբերվեք դրան որպես կոդի։
-
Պահպանեք «մինչև» և «հետո» օրինակները, երբ թարմացնում եք ուղեցույցները։
-
Կառուցեք փոքրիկ, կատարյալ ոսկե հավաքածու և պաշտպանեք այն աղտոտումից։
-
Պտտեք տրամաչափման սեսիաները ՝ ցույց տվեք 10 տարր, աննկատ պիտակավորեք, համեմատեք, քննարկեք, թարմացրեք կանոնները։
-
Հետևման պիտակների վերլուծություն՝ բարյացակամորեն ուժեղ վահանակներ, առանց ամոթի: Դուք կգտնեք մարզման հնարավորություններ, այլ ոչ թե չարագործներ:
-
Մոդելային աջակցությամբ առաջարկները ավելացրեք ծույլորեն։ Եթե նախնական պիտակները սխալ են, դրանք դանդաղեցնում են մարդկանց։ Եթե դրանք հաճախ ճիշտ են, դա կախարդանք է։
Վերջնական դիտողություններ՝ պիտակները ձեր ապրանքի հիշողությունն են 🧩💡
Ի՞նչ է արհեստական բանականության տվյալների պիտակավորումը իր էությամբ։ Դա ձեր միջոցն է որոշելու, թե ինչպես պետք է մոդելը տեսնի աշխարհը՝ մեկ զգույշ որոշում առ մեկ։ Լավ արեք դա, և ամեն ինչ ավելի հեշտ կդառնա հաջորդ փուլում՝ ավելի լավ ճշգրտություն, ավելի քիչ ռեգրեսիաներ, անվտանգության և կողմնակալության վերաբերյալ ավելի պարզ բանավեճեր, ավելի սահուն առաքում։ Անփույթ արեք դա, և դուք կշարունակեք հարցնել, թե ինչու է մոդելը վատ վարվում, երբ պատասխանը գտնվում է ձեր տվյալների հավաքածուում՝ սխալ անվանական պիտակով։ Ամեն ինչ չէ, որ մեծ թիմի կամ շքեղ ծրագրաշարի կարիք ունի, բայց ամեն ինչ խնամքի կարիք ունի։
Շատ երկար ժամանակ չէի կարդացել . ներդրում կատարեք հստակ օնտոլոգիայի մեջ, գրեք հստակ կանոններ, չափեք համաձայնությունը, համատեղեք ձեռնարկային և ծրագրային պիտակները և թույլ տվեք ակտիվ ուսուցմանը ընտրել ձեր հաջորդ լավագույն կետը։ Այնուհետև կրկնեք։ Կրկին։ Եվ կրկին… և տարօրինակ կերպով, դուք կվայելեք դա։ 😄
Հղումներ
[1] Արտշտեյն, Ռ., և Պոեզիո, Մ. (2008): Համակարգչային լեզվաբանության միջկոդավորող համաձայնագիր : Համակարգչային լեզվաբանություն, 34(4), 555–596: (Ներառում է κ/α-ն և համաձայնագրի մեկնաբանման եղանակը, ներառյալ բացակայող տվյալները):
PDF
[2] NIST (2023): Արհեստական բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0) : (Մարդկային վերահսկողություն, փաստաթղթավորում և ռիսկերի վերահսկում հուսալի արհեստական բանականության համար):
PDF
[3] Ռատներ, Ա.Ջ., Դե Սա, Կ., Վու, Ս., Սելսամ, Դ., և Ռե, Կ. (2016): Տվյալների ծրագրավորում. Մեծ մարզումների հավաքածուների արագ ստեղծում : NeurIPS: (Հիմնարար մոտեցում թույլ վերահսկողության և աղմկոտ պիտակների աղմուկից ազատման համար):
PDF
[4] Լի, Դ., Վանգ, Զ., Չեն, Յ. և այլք (2024): Խորը ակտիվ ուսուցման վերաբերյալ հետազոտություն. վերջին նվաճումները և նոր սահմանները : (Ապացույցներ և օրինաչափություններ պիտակավորման արդյունավետ ակտիվ ուսուցման համար:)
PDF
[5] NIST (2010)։ SP 800-122։ Անձնական տվյալների (PII) գաղտնիության պաշտպանության ուղեցույց ։ (Ի՞նչն է համարվում PII և ինչպես պաշտպանել այն ձեր տվյալների փոխանցման հոսքում։)
PDF