Jeśli budujesz lub oceniasz systemy uczenia maszynowego, prędzej czy później natrafisz na tę samą przeszkodę: dane z etykietami. Modele nie wiedzą magicznie, co jest czym. Ludzie, polityki, a czasem programy muszą je tego nauczyć. Czym więc jest etykietowanie danych w sztucznej inteligencji? Krótko mówiąc, to praktyka nadawania znaczenia surowym danym, aby algorytmy mogły się z nich uczyć… 😊
🔗 Czym jest etyka sztucznej inteligencji
Przegląd zasad etycznych stanowiących podstawę odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji.
🔗 Czym jest MCP w sztucznej inteligencji
Wyjaśnia protokół kontroli modelu i jego rolę w zarządzaniu zachowaniem sztucznej inteligencji.
🔗 Czym jest edge AI
Omawia sposób, w jaki sztuczna inteligencja przetwarza dane bezpośrednio na urządzeniach brzegowych.
🔗 Czym jest sztuczna inteligencja agentowa
Przedstawia autonomicznych agentów sztucznej inteligencji zdolnych do planowania, rozumowania i samodzielnego działania.
Czym tak naprawdę jest etykietowanie danych przez sztuczną inteligencję? 🎯
Etykietowanie danych przez sztuczną inteligencję to proces dodawania zrozumiałych dla człowieka tagów, zakresów, pól, kategorii lub ocen do surowych danych wejściowych, takich jak tekst, obrazy, dźwięk, wideo lub szeregi czasowe, aby modele mogły wykrywać wzorce i formułować przewidywania. Wyobraź sobie pola ograniczające wokół samochodów, tagi encji dla osób i miejsc w tekście lub głosowania na preferencje dotyczące tego, która odpowiedź chatbota wydaje się bardziej pomocna. Bez tych etykiet klasyczne uczenie nadzorowane nigdy nie ma szans na powodzenie.
Usłyszysz również etykiety zwane „gruntową prawdą” lub „złotymi danymi” : uzgodnione odpowiedzi, oparte na jasnych instrukcjach, wykorzystywane do trenowania, walidacji i audytu zachowania modelu. Nawet w dobie modeli fundamentalnych i danych syntetycznych, zestawy etykiet nadal mają znaczenie dla ewaluacji, dostrajania, tworzenia zespołów bezpieczeństwa i długoogonowych przypadków brzegowych – czyli tego, jak Twój model zachowuje się w przypadku dziwnych zachowań użytkowników. Nic za darmo, tylko lepsze narzędzia kuchenne.
Co sprawia, że etykietowanie danych AI jest dobre ✅
Mówiąc wprost: dobre etykietowanie jest nudne w najlepszym tego słowa znaczeniu. Wydaje się przewidywalne, powtarzalne i nieco przesadnie udokumentowane. Oto jak to wygląda:
-
Ścisła ontologia : nazwany zbiór klas, atrybutów i relacji, które Cię interesują.
-
Instrukcje dotyczące kryształów : przykłady praktyczne, kontrprzykłady, przypadki szczególne i zasady dogrywki.
-
Pętle recenzenta : druga para oczu obserwująca wycinek zadań.
-
Wskaźniki zgodności : zgodność między adnotatorami (np. κ Cohena, α Krippendorffa), dzięki której mierzy się spójność, a nie nastrój. α jest szczególnie przydatna, gdy brakuje etykiet lub wielu adnotatorów zajmuje się różnymi elementami [1].
-
Ogrodnictwo skrajnych przypadków : regularnie zbieraj dziwne, antagonistyczne lub po prostu rzadkie przypadki.
-
Sprawdzanie stronniczości : audyt źródeł danych, danych demograficznych, regionów, dialektów, warunków oświetleniowych i innych.
-
Pochodzenie i prywatność : śledź, skąd pochodzą dane, jakie prawa do ich wykorzystania mają zastosowanie oraz w jaki sposób przetwarzane są dane osobowe (co uznaje się za dane osobowe, jak je klasyfikować i jakie są zabezpieczenia) [5].
-
Informacje zwrotne dla szkolenia : etykiety nie są przechowywane na cmentarzysku arkuszy kalkulacyjnych, ale są przekazywane do aktywnego uczenia się, dostrajania i ocen.
Małe wyznanie: będziesz przepisywać swoje wytyczne kilka razy. To normalne. Jak przyprawianie gulaszu, drobna zmiana może wiele zdziałać.
Krótka anegdota z pola: jeden zespół dodał do interfejsu użytkownika pojedynczą opcję „nie mogę zdecydować – potrzebuję polityki”. Zgodność wzrosła, ponieważ adnotatorzy przestali wymuszać zgadywanie, a log decyzji stał się bardziej precyzyjny z dnia na dzień. Nudne zwycięstwa.
Tabela porównawcza: narzędzia do etykietowania danych AI 🔧
Nie wyczerpuje tematu i tak, sformułowanie jest celowo nieco chaotyczne. Zmiany cen – zawsze sprawdzaj na stronach dostawców przed ustaleniem budżetu.
| Narzędzie | Najlepszy dla | Styl cenowy (orientacyjny) | Dlaczego to działa |
|---|---|---|---|
| Pudełko z etykietami | Przedsiębiorstwa, CV + mieszanka NLP | Oparta na użytkowaniu, bezpłatna warstwa | Dobre przepływy pracy, ontologie i metryki QA; całkiem dobrze radzi sobie ze skalą. |
| Prawda na temat AWS SageMaker | Organizacje skoncentrowane na AWS, potoki HITL | Za zadanie + użycie AWS | Ścisła współpraca z usługami AWS, opcje angażujące człowieka, solidne infrastruktury. |
| Skala AI | Złożone zadania, zarządzana siła robocza | Indywidualna wycena, wielopoziomowa | Usługi wymagające zaangażowania użytkownika i odpowiednie narzędzia; solidne rozwiązania na wypadek trudnych przypadków. |
| SuperAnnotate | Zespoły z silną wizją, startupy | Poziomy, bezpłatny okres próbny | Dopracowany interfejs użytkownika, współpraca, pomocne narzędzia wspomagane modelami. |
| Cud | Deweloperzy chcący mieć kontrolę lokalną | Licencja dożywotnia, na stanowisko | Możliwość tworzenia skryptów, szybkie pętle, szybkie przepisy — uruchamiane lokalnie; świetne do przetwarzania języka naturalnego. |
| Doccano | Projekty NLP o otwartym kodzie źródłowym | Bezpłatne, otwarte oprogramowanie | Oparte na społeczności, łatwe do wdrożenia, dobre do klasyfikacji i sekwencjonowania |
Weryfikacja modeli cenowych : dostawcy łączą jednostki zużycia, opłaty za zadanie, poziomy, niestandardowe wyceny korporacyjne, licencje jednorazowe i oprogramowanie open source. Zasady ulegają zmianie; potwierdź szczegóły bezpośrednio w dokumentacji dostawcy, zanim dział zaopatrzenia wprowadzi dane do arkusza kalkulacyjnego.
Typowe typy etykiet z szybkimi obrazami mentalnymi 🧠
-
Klasyfikacja obrazu : jeden lub wiele tagów dla całego obrazu.
-
Wykrywanie obiektów : prostokąty ograniczające lub obrócone prostokąty wokół obiektów.
-
Segmentacja : maski na poziomie pikseli-instancje lub semantyczne; dziwnie satysfakcjonujące, gdy jest czyste.
-
Punkty kluczowe i pozy : charakterystyczne punkty, takie jak stawy lub punkty twarzy.
-
NLP : etykiety dokumentów, zakresy dla nazwanych jednostek, relacje, linki koreferencyjne, atrybuty.
-
Audio i mowa : transkrypcja, dzienniki mówcy, znaczniki intencji, zdarzenia akustyczne.
-
Wideo : pola lub ścieżki klatek, zdarzenia czasowe, etykiety akcji.
-
Szeregi czasowe i czujniki : zdarzenia okienkowe, anomalie, reżimy trendów.
-
Generatywne przepływy pracy : ranking preferencji, sygnały ostrzegawcze dotyczące bezpieczeństwa, ocena prawdziwości, ocena oparta na rubrykach.
-
Wyszukiwanie i RAG : trafność zapytania-dokumentu, możliwość odpowiadania, błędy pobierania.
Jeśli obraz jest pizzą, segmentacja polega na idealnym pokrojeniu każdego kawałka pizzy, natomiast wykrywanie polega na wskazywaniu i stwierdzaniu, że gdzieś tam znajduje się kawałek pizzy.
Anatomia przepływu pracy: od briefu do cennych danych 🧩
Solidny proces etykietowania zwykle wygląda następująco:
-
Zdefiniuj ontologię : klasy, atrybuty, relacje i dozwolone niejednoznaczności.
-
Projekt wytycznych : przykłady, przypadki skrajne i trudne kontrprzykłady.
-
Oznacz zestaw pilotażowy : zbierz kilkaset przykładów z adnotacjami, aby znaleźć luki.
-
Zgodność pomiaru : oblicz κ/α; popraw instrukcje, aż adnotatory osiągną zbieżność [1].
-
Projektowanie zapewnienia jakości : głosowanie konsensusowe, osąd, przegląd hierarchiczny i kontrole wyrywkowe.
-
Cykle produkcyjne : monitorowanie przepustowości, jakości i odchyleń.
-
Zamknij pętlę : przeszkol ponownie, przeprowadź ponowne próbkowanie i zaktualizuj rubryki w miarę rozwoju modelu i produktu.
Wskazówka, za którą podziękujesz sobie później: prowadź żywy dziennik decyzji . Zapisuj każdą dodaną regułę wyjaśniającą i jej uzasadnienie . W przyszłości zapomnisz kontekstu. W przyszłości będziesz z tego powodu wściekły.
Człowiek w pętli, słaby nadzór i podejście „więcej etykiet, mniej kliknięć” 🧑💻🤝
Pętla z udziałem człowieka (HITL) oznacza, że ludzie współpracują z modelami w trakcie szkolenia, ewaluacji lub operacji na żywo – potwierdzając, korygując lub wstrzymując się od sugestii dotyczących modeli. Wykorzystuj ją, aby przyspieszyć proces, jednocześnie pozostawiając ludziom kontrolę nad jakością i bezpieczeństwem. HITL jest podstawową praktyką w ramach wiarygodnego zarządzania ryzykiem AI (ludzki nadzór, dokumentacja, monitorowanie) [2].
Słaby nadzór to inna, ale uzupełniająca się sztuczka: reguły programowe, heurystyki, zdalny nadzór lub inne źródła zakłóceń generują tymczasowe etykiety na dużą skalę, a następnie są one odszumiane. Programowanie danych spopularyzowało łączenie wielu źródeł zaszumionych etykiet (zwanych również funkcjami etykietowania ) i poznawanie ich dokładności w celu uzyskania zestawu treningowego o wyższej jakości [3].
W praktyce zespoły o dużej prędkości łączą wszystkie trzy: ręczne etykietowanie zestawów złota, słaby nadzór nad bootstrappingiem i HITL, aby przyspieszyć codzienną pracę. To nie jest oszustwo. To rzemiosło.
Aktywna nauka: wybierz kolejną najlepszą rzecz do oznaczenia 🎯📈
Aktywne uczenie się zmienia typowy przepływ. Zamiast losowego pobierania próbek danych w celu ich oznaczenia, pozwalasz modelowi żądać najbardziej pouczających przykładów: wysokiej niepewności, dużej rozbieżności, zróżnicowanych przedstawicieli lub punktów bliskich granicy decyzyjnej. Dzięki dobremu próbkowaniu ograniczasz marnotrawstwo etykiet i koncentrujesz się na wpływie. Współczesne badania ankietowe obejmujące głębokie aktywne uczenie się wykazują wysoką wydajność przy mniejszej liczbie etykiet, gdy pętla wyroczni jest dobrze zaprojektowana [4].
Podstawowy przepis, od którego możesz zacząć, bez zbędnych ceregieli:
-
Trenuj na małym zestawie nasion.
-
Oceń nieoznaczony basen.
-
Wybierz najlepsze K na podstawie niepewności lub rozbieżności modeli.
-
Etykietuj. Przeszkol ponownie. Powtarzaj w małych partiach.
-
Obserwuj krzywe walidacji i wskaźniki zgodności, aby nie gonić za szumem.
Będziesz wiedział, że to działa, gdy Twój model ulegnie poprawie, a Twoje miesięczne rachunki za etykietowanie nie wzrosną dwukrotnie.
Kontrola jakości, która naprawdę działa 🧪
Nie musisz gotować oceanu. Celuj w te kontrole:
-
Złote pytania : wprowadzaj znane elementy i śledź dokładność każdej etykietki.
-
Konsensus z orzeczeniem : dwie niezależne wytwórnie i recenzent w przypadku rozbieżności.
-
Zgodność między adnotatorami : użyj α, gdy masz wielu adnotatorów lub niekompletne etykiety, κ w przypadku par; nie skupiaj się nadmiernie na pojedynczym progu – kontekst ma znaczenie [1].
-
Poprawki do wytycznych : powtarzające się błędy zwykle oznaczają niejasne instrukcje, a nie złych adnotatorów.
-
Sprawdzanie dryfu : porównywanie rozkładu etykiet w czasie, przestrzeni geograficznej i kanałach wejściowych.
Jeśli wybierzesz tylko jedną metrykę, wybierz zgodność. To szybki sygnał o stanie zdrowia. Nieco błędna metafora: jeśli Twoje etykietki nie są spójne, Twój model działa na chwiejnych kołach.
Modele siły roboczej: wewnętrzne, BPO, społecznościowe czy hybrydowe 👥
-
Wewnętrznie : najlepsze rozwiązanie w przypadku wrażliwych danych, złożonych domen i szybkiego uczenia się międzyfunkcyjnego.
-
Dostawcy specjaliści : stała przepustowość, przeszkoleni specjaliści ds. zapewnienia jakości i zasięg w różnych strefach czasowych.
-
Crowdsourcing : tani w przeliczeniu na jedno zadanie, ale będziesz potrzebować solidnych zasobów i kontroli spamu.
-
Hybrydowy : utrzymanie podstawowego zespołu ekspertów i rozbudowa potencjału zewnętrznego.
Cokolwiek wybierzesz, zainwestuj w testy początkowe, szkolenia z zakresu wytycznych, rundy kalibracji i regularne informacje zwrotne. Tanie etykiety, które wymuszają trzykrotne ponowne etykietowanie, nie są tanie.
Koszt, czas i zwrot z inwestycji: szybka konfrontacja z rzeczywistością 💸⏱️
Koszty dzielą się na koszty siły roboczej, platformy i zapewnienia jakości. Aby wstępnie zaplanować, zaplanuj swój proces w następujący sposób:
-
Docelowa przepustowość : liczba elementów dziennie na etykieciarkę × etykieciarze.
-
Narzut na zapewnienie jakości : % podwójnie oznaczonych lub sprawdzonych.
-
Tempo poprawek : budżet na ponowną adnotację po aktualizacji wytycznych.
-
Wzrost automatyzacji : wstępne etykiety wspomagane modelem lub reguły programowe mogą znacznie zmniejszyć nakład pracy ręcznej (nie magicznie, ale znacząco).
Jeśli dział zaopatrzenia poprosi o podanie liczby, podaj model, a nie zgadywanie, i aktualizuj go w miarę stabilizacji wytycznych.
Pułapki, w które wpadniesz przynajmniej raz i jak ich uniknąć 🪤
-
Rozrost instrukcji : wytyczne rozrastają się do rozmiarów noweli. Rozwiąż to za pomocą drzew decyzyjnych i prostych przykładów.
-
Rozrost klas : zbyt wiele klas z niejasnymi granicami. Połącz lub zdefiniuj ścisłe „inne” za pomocą polityki.
-
Nadmierne indeksowanie prędkości : pospiesznie dodawane etykiety po cichu zatruwają dane treningowe. Wstaw złoto; ogranicz prędkość najgorszych nachyleń.
-
Blokada narzędzi : formaty eksportu. Podejmuj wczesne decyzje dotyczące schematów JSONL i idempotentnych identyfikatorów elementów.
-
Ignorowanie oceny : jeśli najpierw nie oznaczysz zestawu ocen, nigdy nie będziesz pewien, co się poprawiło.
Bądźmy szczerzy, od czasu do czasu się cofniesz. To nic. Sztuką jest zanotować sobie cofanie, żeby następnym razem było celowe.
Mini-FAQ: szybkie i szczere odpowiedzi 🙋♀️
P: Etykietowanie a adnotacja – czy to się różni?
O: W praktyce ludzie używają ich zamiennie. Adnotacja to czynność oznaczania lub tagowania. Etykietowanie często implikuje podejście oparte na prawdzie, w kontekście zapewnienia jakości i wytycznych. Ziemniak, ziemniak.
P: Czy mogę pominąć etykietowanie dzięki danym syntetycznym lub samonadzorowi?
O: Można ograniczyć , ale nie pominąć. Nadal potrzebujesz oznaczonych danych do oceny, zabezpieczeń, dostrajania i zachowań specyficznych dla produktu. Słaby nadzór może zwiększyć skalę, gdy samo ręczne etykietowanie nie wystarczy [3].
P: Czy nadal potrzebuję metryk jakości, jeśli moi recenzenci są ekspertami?
O: Tak. Eksperci również się nie zgadzają. Użyj metryk zgodności (κ/α), aby zlokalizować niejasne definicje i niejednoznaczne klasy, a następnie zaostrz ontologię lub reguły [1].
P: Czy „human-in-the-loop” to tylko marketing?
O: Nie. To praktyczny wzorzec, w którym ludzie kierują, korygują i oceniają zachowania modeli. Jest to zalecane w ramach wiarygodnych praktyk zarządzania ryzykiem w sztucznej inteligencji [2].
P: Jak ustalić priorytety etykietowania?
O: Zacznij od nauki aktywnej: wybierz najbardziej niepewne lub zróżnicowane próbki, aby każda nowa etykieta zapewniała maksymalną poprawę modelu [4].
Notatki z terenu: małe rzeczy, które robią dużą różnicę ✍️
-
Zachowaj żywy plik taksonomii w swoim repozytorium. Traktuj go jak kod.
-
Zapisz „przed” i „po” za każdym razem, gdy aktualizujesz wytyczne.
-
Zbuduj maleńki, idealny złoty zestaw i chroń go przed zanieczyszczeniem.
-
Rotacja sesji kalibracji : wyświetlenie 10 elementów, ciche etykietowanie, porównywanie, omawianie, aktualizacja reguł.
-
Śledź analitykę etykietowania, uprzejmie i solidnie, bez wstydu. Znajdziesz możliwości szkoleniowe, a nie złoczyńców.
-
Dodawaj sugestie oparte na modelach leniwie. Jeśli wstępne etykiety są błędne, spowalniają ludzi. Jeśli często mają rację, to magia.
Uwagi końcowe: etykiety są pamięcią Twojego produktu 🧩💡
Czym w istocie jest etykietowanie danych AI? To Twój sposób decydowania, jak model powinien postrzegać świat, jedna przemyślana decyzja na raz. Zrób to dobrze, a wszystko na dalszym etapie stanie się łatwiejsze: większa precyzja, mniej regresji, jaśniejsze dyskusje na temat bezpieczeństwa i stronniczości, płynniejsze przesyłanie. Zrób to niechlujnie, a będziesz ciągle pytać, dlaczego model się źle zachowuje – podczas gdy odpowiedź tkwi w Twoim zbiorze danych z niewłaściwą etykietą. Nie wszystko wymaga ogromnego zespołu ani wyrafinowanego oprogramowania – ale wszystko wymaga uwagi.
Za długie, że nie przeczytałem : zainwestuj w jasną ontologię, stwórz jasne reguły, zmierz zgodność, połącz etykiety ręczne i programowe i pozwól, aby aktywne uczenie się wybrało Twój kolejny najlepszy element. A potem iteruj. Jeszcze raz. I jeszcze raz… i o dziwo, spodoba Ci się. 😄
Odniesienia
[1] Artstein, R. i Poesio, M. (2008). Zgodność międzykoderowa w lingwistyce obliczeniowej . Computational Linguistics, 34(4), 555–596. (Omówiono κ/α i sposób interpretacji zgodności, w tym brakujące dane.)
PDF
[2] NIST (2023). Ramy zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji (AI RMF 1.0) . (Nadzór ludzki, dokumentacja i kontrola ryzyka dla godnej zaufania sztucznej inteligencji.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D. i Ré, C. (2016). Programowanie danych: szybkie tworzenie dużych zestawów treningowych . NeurIPS. (Podstawowe podejście do słabego nadzoru i usuwania szumów z etykiet).
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y. i in. (2024). Badanie głębokiego uczenia się aktywnego: najnowsze osiągnięcia i nowe granice . (Dowody i wzorce dla efektywnego uczenia się aktywnego).
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Przewodnik po ochronie poufności danych osobowych (PII) . (Co uznaje się za PII i jak chronić je w procesie przetwarzania danych.)
PDF