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数据标注主要有什么用

回答

数据标注主要有以下作用:

  • 在 AIGC 时代的模型训练中,数据标注是必不可少的环节。数据质量决定了机器学习的上限,而标注工作能筛除分辨率低、质量差、存在破损以及与任务目标无关的数据,去除可能包含的水印、干扰文字等,从而提高数据质量。
  • 有助于提高训练数据的真实性、准确性、客观性和多样性。
  • 在生成式人工智能技术研发过程中,数据标注的提供者应当制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展质量评估,抽样核验标注内容的准确性,对标注人员进行必要培训,监督指导标注人员规范开展标注工作。
  • 数据标注分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 可自动标注 caption。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

首先,我们需要对数据集进行清洗,和传统深度学习时代一样,数据清洗工作依然占据了AIGC时代模型训练70%-80%左右的时间。并且这个过程必不可少,因为数据质量决定了机器学习的上限,而算法和模型只是在不断逼近这个上限而已。我们需要筛除分辨率较低,质量较差(比如说768*768分辨率的图片< 100kb),存在破损,以及和任务目标无关的数据,接着去除数据里面可能包含的水印,干扰文字等,最后就可以开始进行数据标注了。数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像BLIP和Waifu Diffusion 1.4这样的模型,手动标注则依赖标注人员。(1)使用BLIP自动标注caption我们先用BLIP对数据进行自动标注,BLIP输出的是自然语言标签,我们进入到SD-Train/finetune/路径下,运行以下代码即可获得自然语言标签(caption标签):

【法律规定】生成式人工智能服务管理暂行办法

(四)采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性;(五)《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。第八条在生成式人工智能技术研发过程中进行数据标注的,提供者应当制定符合本办法要求的清晰、具体、可操作的标注规则;开展数据标注质量评估,抽样核验标注内容的准确性;对标注人员进行必要培训,提升尊法守法意识,监督指导标注人员规范开展标注工作。

《生成式人工智能服务管理暂行办法》

(三)涉及个人信息的,应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形;(四)采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性;(五)《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。第八条在生成式人工智能技术研发过程中进行数据标注的,提供者应当制定符合本办法要求的清晰、具体、可操作的标注规则;开展数据标注质量评估,抽样核验标注内容的准确性;对标注人员进行必要培训,提升尊法守法意识,监督指导标注人员规范开展标注工作。

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AI和人工标注相关
以下是关于 AI 和人工标注相关的内容: 在 Agent 相关比赛的赛道介绍中,涉及到多个与 AI 和人工标注相关的参考方向,包括: 1. 内容生成:AI 可自动编写文章并选择或生成相应图片。 2. 图像标注:AI 能识别和理解图片内容,并生成相应文字描述。 3. 图文匹配:为给定图片找到合适文字描述,或为给定文字找到匹配图片。 4. 数据可视化:将复杂数据用图表、信息图等方式可视化展示,使解读更直观简洁。 5. 设计辅助:例如生成 LOGO、海报设计等。 6. 自动化排版:根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 7. 图文识别:借助 OCR 技术抓取图文内容后,AI 能够理解并处理。 8. 新闻和社交媒体:AI 可对大量新闻和社交媒体信息自动编辑和汇总,生成图文摘要。 9. 艺术创作:辅助绘画、音乐创作。 在 OpenAI O1 的训练中,可能采用的训练数据包括人工标注数据和合成数据。对于人工标注数据,会人工标注一批 COT 思考过程,形成<问题,思考过程(包括思考过程中出现的错误及错误修正过程),答案>,用这些数据 SFT 一下 o1 初始的模型,启动其输出模式。但人工标注存在难度大、成本高、可扩展性差的问题,优点是质量较高。之后可以采用合成数据的模式,如从人工标注的 COT 里截取片段,用 MCTS 树搜索方式补齐后续推理过程,或者对于有确定标准答案的逻辑问题,通过不断试错的模式搜索答案,这些正确或错误的答案都可用于训练 o1 模型。
2024-10-14
推荐分析PDF文档 提炼标注关键词的AI
以下是一些可以分析 PDF 文档、提炼标注关键词的 AI 产品或方法: 1. DeepL(网站):点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,选择“制作双语 BPUB 电子书”、“翻译本地 PDF 文件”、“翻译 THML / TXT 文件”、“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-14
数据标注与Ai的大模型是怎样的环节
在 AI 领域中,数据标注与大模型有着密切的关系。 对于大模型而言: 1. 数据清洗:在训练前对数据预处理,移除或修正有偏见、歧视等不道德内容的数据。 2. 算法设计:减少偏见和不公平性,平衡数据集中不同群体的代表性。 3. 道德和伦理准则:制定明确准则指导开发和使用。 4. 透明度:对模型能力和局限性保持透明,告知用户可能的偏差和不确定性。 5. 用户反馈:允许用户反馈以识别和纠正不道德行为。 6. 持续监控:监控模型表现,确保输出符合道德和伦理标准。 7. 人工干预:在可能涉及道德伦理问题时引入人工审核和干预。 8. 教育和培训:对使用人员进行道德伦理方面的教育和培训。 在数据标注方面: 1. 数据清洗工作占据 AIGC 时代模型训练 70%80%的时间,必不可少,因为数据质量决定机器学习的上限。 2. 需筛除分辨率低、质量差、存在破损及与任务目标无关的数据,去除可能包含的水印、干扰文字等。 3. 数据标注分为自动标注和手动标注,自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注依赖标注人员。例如使用 BLIP 可对数据进行自动标注 caption。 然而,在中国的 AI 创业生态中,存在一些问题: 1. 高质量的数据处理服务稀缺。 2. 数据获取门槛低,但高质量数据获取困难,中文互联网数据质量相对较低。 总之,确保 AI 大模型的道德和伦理性以及获取高质量的数据标注是复杂且持续的挑战。
2024-09-12
数据标注会涉及哪些方面?以及现在哪些类型、行业的数据更需要标注?
数据标注涉及以下方面: 1. 从量到质的转变:早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能,如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,如文本、图像、声音等,这使数据标注过程更细致复杂,需要更高水平的理解和分析能力,不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解:大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语,还需要能被模型理解的标注方式,可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解:目前数据服务依赖于标注员对业务的理解,通用型数据需求减少,更多是公司内部独有的数据内容和词语,能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括: 1. 多模态模型相关的数据,如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中,还需注意数据隐私与安全问题,如数据加密与计算效率的权衡等。
2024-09-12
在导入前,先对知识库文档内容进行标注处理,要怎么处理
在导入前对知识库文档内容进行标注处理,主要有以下要点: 为提升召回准确性,一方面在导入前,先对知识库文档内容进行标注处理,另一方面对于切割后的 chunk 进行标注,如标注 chunk 来源哪个文档的哪个段落。 对于本地 word 文件,每个章节都要按照固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。
2024-08-19
大模型微调数据标注
大模型微调数据标注是指在已有的大型语言模型基础上,通过对特定领域或任务的数据进行标注和微调,以提高模型在该领域或任务上的性能和准确性。以下是关于大模型微调数据标注的一些内容: 1. 数据源对模型跨领域知识能力的影响:通过对不同数据源的数据集进行微调,可以分析数据源对模型跨领域知识能力的影响。研究表明,模型在头脑风暴、生成和总结等生成任务中表现出色,但在数学和编码方面表现不佳。 2. 数据格式化:在微调模型时,需要对数据进行格式化,包括输入和输出的格式。输入通常以固定分隔符结尾,以通知模型提示的结束和完成的开始。输出应以空格开头,并以固定的停止序列结束,以通知模型完成的结束。 3. 指令微调:在此阶段,模型被训练以理解并执行具体指令,如翻译文本,从而能够回答问题。这一阶段涉及的数据输入量相对于无监督学习阶段有所减少。 4. 对齐过程:通过引入人类的评价标准(奖励函数)和处理特定的格式要求,进一步优化模型的输出以符合人类的期望。这包括处理文化、道德等方面的细节,以确保模型的输出更加贴近人类的价值观。 5. 排序:为了提高模型的性能和准确性,需要对标注数据进行排序和筛选,以确保数据的质量和代表性。 总的来说,大模型微调数据标注是一个复杂的过程,需要对数据进行格式化、清洗、对齐、排序和筛选等处理,以提高模型的性能和准确性。同时,需要注意数据源对模型跨领域知识能力的影响,以及引入人类的评价标准和处理特定的格式要求,以确保模型的输出更加贴近人类的期望。
2024-05-22
AI做数据分析的能力怎么样
AI 在数据分析方面具有一定的能力和优势: ChatGPT 助力数据分析:通过实际案例与相关技巧,实现了两种方式支持多维数据分析,包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图的随意切换。 提升认知能力:大脑需要不断学习和训练,认清“思维陷阱”,如确认偏误、锚定效应等,锻炼逻辑思维,掌握数据分析能力,避免被误导。 对于 AI PM 来说:掌握算法知识具有必要性,包括理解产品核心技术、与技术团队有效沟通、评估技术可行性、把握产品发展方向、提升产品竞争力以及提升数据分析能力。 总之,AI 在数据分析领域有其独特的价值和应用场景,但也需要结合人类的专业知识和判断来确保分析结果的准确性和可靠性。
2024-11-06
AI表格数据处理
以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息: 人工智能的分类: AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。ANI 得到巨大发展,可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务;AGI 则能做任何人类可以做的事,但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据: 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合,每一列代表特定变量,每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队,以协助梳理。数据分为结构化数据(可放在巨大表格中)和非结构化数据(如图片、视频、文本,机器处理更难)。 Excel 中的 AI 工具: 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件,如 Excel Labs(基于 OpenAI 技术,新增生成式 AI 功能)、Microsoft 365 Copilot(整合办公软件,通过聊天形式完成任务)、Formula Bot(提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能)、Numerous AI(支持 Excel 和 Google Sheets,可生成公式、文本内容等)。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|
2024-11-05
AI 数据清洗
以下是关于 AI 数据清洗的相关内容: 数据清洗对于预防 AI 幻觉和保证 AI 决策的准确性至关重要。 低质量的训练数据是导致 AI 幻觉的重要原因,因此为 AI 模型提供“干净”、“健康”的训练数据是根本措施。 数据清洗就像医生为病人清除体内的毒素,数据科学家会利用各种技术手段去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致的内容,并尽可能消除数据中的偏见。 在准备 AI 知识库时,例如 RAG 流程中,文本预处理环节包含数据清洗和去噪,其目的包括清理无效的数据(删除无效、过时或者不相关的数据,提高后续的检索速度)以及统一数据的格式(将不同的数据元转换成统一的格式,便于后续的处理和检索)。 AI 的决策能力取决于输入数据的质量与多样性,“垃圾进,垃圾出”原理在 AI 决策中显著,数据中的偏见会被放大甚至造成认知扭曲。例如在招聘系统中,AI 可能因训练数据中的历史偏见更倾向于选取某一性别候选人。企业在使用 AI 时必须对输入的数据保持警觉。
2024-11-04
AI 数据清洗
AI 数据清洗是为 AI 模型提供高质量训练数据的重要环节,具有以下要点: 1. 是预防 AI 幻觉的根本措施,如同给 AI 做全面“体检”。 2. 像医生为病人清除体内毒素一样,利用各种技术手段去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致内容,并尽可能消除数据中的偏见。 3. 为让 AI 模型学习更全面知识,可对已有数据进行增强操作,如对图像进行旋转、缩放、裁剪等生成新样本以提高模型泛化能力。 4. 对于准备 AI 知识库,如 RAG ,在准备数据时会进行文本预处理,包括数据清洗和去噪,目的是清理无效数据以提高检索速度,统一数据格式便于后续处理和检索,例如整理书桌时先扔掉垃圾。 5. AI 决策能力取决于输入数据质量与多样性,“垃圾进,垃圾出”原理显著,数据常无意中强化社会偏见,如在招聘系统中可能导致性别歧视等问题,企业使用 AI 时必须对输入数据保持警觉。
2024-11-04
搭建一个数据解读的ai工具,文字描述要有逻辑性,符合金字塔原则
很抱歉,目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说,搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤: 1. 明确数据来源和类型:确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等,以及数据的格式和特点,例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架:根据需求和技术能力,选择适合的 AI 框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理:对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作,以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程:提取有意义的特征,以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型:根据数据特点和任务需求,选择合适的 AI 模型,如决策树、神经网络等。 6. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型:使用合适的指标对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等。 8. 优化和改进:根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑:按照金字塔原则,先给出结论或主要观点,然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是,这只是一个大致的框架,实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战,需要不断探索和优化。
2024-11-03
ai如何喂数据
以下是关于 AI 如何喂数据的相关知识: 数据集:又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。通常以表格形式出现,每一列代表一个特定变量,每一行对应于某一成员的数据集的问题。 获取数据的方法:手动标注、观察行为、网络下载。 使用数据的方法:开始搜集数据时,可以马上将数据展示或者喂给某个 AI 团队,因为大多数 AI 团队可以反馈给 IT 团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的 IT 基础框架。 数据的处理:数据不一定多就有用,可以尝试聘用 AI 团队协助梳理数据。有时数据中会出现不正确、缺少的数据,这就需要有效处理数据。 数据的分类:同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,非结构化数据如图片、视频、文本,机器处理起来更难一些。 合成数据:生产数据喂给 AI 模型,提高效果。大量的质量一般的数据可用于模型初始训练,质量很高数量较少有行业特性的数据一般用于模型后期精调/行业化精调。也有公司在尝试把高质量数据放在预训练的退火阶段,取得了一些效果。做数据的方法增多,包括传统的数据收集和标注,以及新兴的 AI 合成数据。 新的数据种类:当前数据主要集中在文本、照片、视频。若模型需要对 3D 空间和物理规则有更好的理解,可能需要更多其他种类传感器的数据,如惯性/重力、应力、电磁、温度、湿度等。
2024-11-01
WaytoAGI主要功能是什么
WaytoAGI 主要有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 “通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点: 1. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 2. 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 此外,WaytoAGI 的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-11-05
讯飞星火主要用于什么场景
讯飞星火主要用于以下场景: 1. 在结构化 prompt 测试和反馈方面,对于某些输入能给出相对贴合实际的回答,经适当调解和提示可输出较完整的咨询文案。 2. 在律师答辩状 prompt 评测中,欢迎语直接,在输出内容上有优点,如提出不可抗力因素、财产独立抗辩、加入诉讼费等,也存在主体转换的瑕疵;在应诉方案输出方面,准备工作详细专业,增加了有用提示,答辩策略简洁明了,庭审准备细化到位。 3. 在开发方面,是基于人工智能的开放平台,提供多种 api 接口,可基于其 api 封装 LLM,实现文本翻译、摘要、分类等语言任务,需注册账号、创建应用获取必要参数,并安装 requests 库。
2024-11-05
智谱清言主要用于什么
智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。其具有以下特点和应用场景: 特点: 在工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力,但在代码能力上还有一定优化空间,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 应用场景: 可应用的场景相对广泛。 根据 SuperCLUE 测评结果,优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上的效果会比较不错。 广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。 此外,智谱清言在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验,是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出了明显的优势。AutoGLM 目前还处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,目前只能在安卓设备上使用,需要开启无障碍权限和悬浮球权限。
2024-11-05
中美AI技术差距主要体现在哪些地方?以通信方面作为分析角度
中美在 AI 技术的通信方面存在以下差距: 1. 技术专长:包括对 AI 技术如何用于提供产品和服务,以及技术标准的开发、使用和适用性等方面的理解。 2. 跨监管制度的交互理解:在不同监管制度下 AI 使用案例如何相互作用方面的专业知识存在差异。 3. 市场情报:对于 AI 技术如何颠覆现有商业模式,包括潜在机会和风险对监管目标的影响,了解程度不同。 4. 组织能力:在有效适应 AI 应用的出现、在组织内吸收和分享知识、与提供保证技术的组织合作并制定技术标准,以及跨监管机构共享知识和合作监管等方面的能力有所不同。 需要注意的是,目前提供的内容中未明确提及中国在这些方面的具体情况,以上是基于所给资料中关于一般监管机构在 AI 相关方面能力差距的分析。
2024-10-20
普通人用哪种AI就可以?主要是问些问题
对于普通人来说,以下几种 AI 可供选择: 1. 像 Pi 这样注重对话体验、情商较高的 AI,能提供心理疏导、学习建议等方面的交流。 2. 在医疗领域,AI 初诊可以作为基础普惠医疗的选项,例如一些能够辅助诊断的 AI 应用。 3. 目前在多模态大爆发的趋势下,一些能处理文字、声音和视觉等多种信息的 AI 也具有一定的实用性。 但需要注意的是,不同的 AI 应用在功能和适用场景上有所差异,您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-10-06
做一个AI和就业结合的知识博主,主要分享哪些内容呢
作为一个 AI 和就业结合的知识博主,可以主要分享以下内容: 1. 宏观层面:如创新趋势以及这些创新带来的启发,以大框架的形式讲解《预见 AGI》等主题。 2. 微观层面:包括基本产品的使用方法等。 3. 邀请行业专家授课:借助自身资源邀请专家分享见解。 4. 提示词相关:掌握提示词中的核心关键词的方法,理解并创新创作过程。 5. 案例分享:如“AI+工作场景”中的七大行业的商业化应用案例,包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等行业中 AI 的具体应用,如日常办公文档处理、学生学习评估、游戏定制化、舆情监测、金融理财顾问等。
2024-09-23