જો તમે મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ બનાવી રહ્યા છો અથવા તેનું મૂલ્યાંકન કરી રહ્યા છો, તો વહેલા કે મોડા તમને એ જ અવરોધનો સામનો કરવો પડશે: લેબલ થયેલ ડેટા. મોડેલો જાદુઈ રીતે જાણતા નથી કે શું છે. લોકો, નીતિઓ અને ક્યારેક પ્રોગ્રામ્સે તેમને શીખવવું પડે છે. તો, AI ડેટા લેબલિંગ શું છે? ટૂંકમાં, તે કાચા ડેટામાં અર્થ ઉમેરવાની પ્રથા છે જેથી અલ્ગોરિધમ્સ તેમાંથી શીખી શકે...😊
🔗 AI નીતિશાસ્ત્ર શું છે?
AI ના જવાબદાર વિકાસ અને જમાવટને માર્ગદર્શન આપતા નૈતિક સિદ્ધાંતોનો ઝાંખી.
🔗 AI માં MCP શું છે?
મોડેલ કંટ્રોલ પ્રોટોકોલ અને AI વર્તનનું સંચાલન કરવામાં તેની ભૂમિકા સમજાવે છે.
🔗 એજ એઆઈ શું છે?
એઆઈ કેવી રીતે ધાર પરના ઉપકરણો પર સીધા ડેટા પર પ્રક્રિયા કરે છે તે આવરી લે છે.
🔗 એજન્ટિક એઆઈ શું છે?
આયોજન, તર્ક અને સ્વતંત્ર કાર્યવાહી કરવા સક્ષમ સ્વાયત્ત AI એજન્ટોનો પરિચય કરાવે છે.
ખરેખર, AI ડેટા લેબલિંગ શું છે? 🎯
AI ડેટા લેબલિંગ એ માનવ-સમજી શકાય તેવા ટૅગ્સ, સ્પાન્સ, બૉક્સ, શ્રેણીઓ અથવા રેટિંગ્સને ટેક્સ્ટ, છબીઓ, ઑડિઓ, વિડિઓ અથવા સમય શ્રેણી જેવા કાચા ઇનપુટ સાથે જોડવાની પ્રક્રિયા છે જેથી મોડેલો પેટર્ન શોધી શકે અને આગાહીઓ કરી શકે. કારની આસપાસ બાઉન્ડિંગ બોક્સ, લોકો પર એન્ટિટી ટૅગ્સ અને ટેક્સ્ટમાં સ્થાનો, અથવા પસંદગીના મતો વિશે વિચારો જેના માટે ચેટબોટ જવાબ વધુ મદદરૂપ લાગે છે. આ લેબલ્સ વિના, ક્લાસિક દેખરેખ હેઠળનું શિક્ષણ ક્યારેય જમીન પરથી ઉતરતું નથી.
તમને ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ અથવા ગોલ્ડ ડેટા : સ્પષ્ટ સૂચનાઓ હેઠળ સંમત જવાબો, જેનો ઉપયોગ મોડેલ વર્તનને તાલીમ આપવા, માન્ય કરવા અને ઓડિટ કરવા માટે થાય છે. ફાઉન્ડેશન મોડેલ્સ અને સિન્થેટિક ડેટાના યુગમાં પણ, લેબલવાળા સેટ્સ મૂલ્યાંકન, ફાઇન-ટ્યુનિંગ, સેફ્ટી રેડ-ટીમિંગ અને લોંગ-ટેઇલ એજ કેસ માટે મહત્વપૂર્ણ છે - એટલે કે, તમારા મોડેલ તમારા વપરાશકર્તાઓ ખરેખર જે વિચિત્ર વસ્તુઓ કરે છે તેના પર કેવી રીતે વર્તે છે. કોઈ મફત લંચ નહીં, ફક્ત વધુ સારા રસોડાના સાધનો.
AI ડેટા લેબલિંગ શું સારું બનાવે છે ✅
સ્પષ્ટપણે: સારું લેબલિંગ શ્રેષ્ઠ રીતે કંટાળાજનક છે. તે અનુમાનિત, પુનરાવર્તિત અને થોડું વધારે પડતું દસ્તાવેજીકૃત લાગે છે. તે આના જેવું દેખાય છે:
-
એક ચુસ્ત ઓન્ટોલોજી : તમારા માટે મહત્વપૂર્ણ વર્ગો, વિશેષતાઓ અને સંબંધોનો સમૂહ.
-
સ્ફટિક સૂચનાઓ : કાર્ય કરેલા ઉદાહરણો, પ્રતિ-ઉદાહરણ, ખાસ કિસ્સાઓ અને ટાઇ-બ્રેક નિયમો.
-
સમીક્ષક લૂપ્સ : કાર્યોના ટુકડા પર બીજી જોડી આંખો.
-
કરાર મેટ્રિક્સ : આંતર-ટિપ્પણી કરાર (દા.ત., કોહેનનો κ, ક્રિપેન્ડોર્ફનો α) જેથી તમે સુસંગતતા માપી રહ્યા છો, વાઇબ્સ નહીં. α ખાસ કરીને ત્યારે ઉપયોગી છે જ્યારે લેબલ્સ ખૂટે છે અથવા બહુવિધ ટીપ્પણીઓ વિવિધ વસ્તુઓને આવરી લે છે [1].
-
એજ-કેસ ગાર્ડનિંગ : નિયમિતપણે વિચિત્ર, વિરોધી અથવા ફક્ત દુર્લભ કિસ્સાઓ એકત્રિત કરો.
-
પૂર્વગ્રહ તપાસ : ઓડિટ ડેટા સ્ત્રોતો, વસ્તી વિષયક માહિતી, પ્રદેશો, બોલીઓ, પ્રકાશની સ્થિતિ અને વધુ.
-
ઉદ્ભવસ્થાન અને ગોપનીયતા : ડેટા ક્યાંથી આવ્યો, તેનો ઉપયોગ કરવાના અધિકારો અને PII કેવી રીતે હેન્ડલ કરવામાં આવે છે (PII તરીકે શું ગણાય છે, તમે તેને કેવી રીતે વર્ગીકૃત કરો છો, અને સુરક્ષા પગલાં) [5].
-
તાલીમમાં પ્રતિસાદ : લેબલ્સ સ્પ્રેડશીટ કબ્રસ્તાનમાં રહેતા નથી - તે સક્રિય શિક્ષણ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને મૂલ્યાંકનમાં પાછા ફરે છે.
નાની કબૂલાત: તમે તમારા માર્ગદર્શિકા થોડી વાર ફરીથી લખશો. તે સામાન્ય છે. સ્ટયૂને સીઝનીંગ કરવાની જેમ, એક નાનો ફેરફાર પણ ઘણો ફાયદો કરે છે.
ઝડપી ક્ષેત્ર વાર્તા: એક ટીમે તેમના UI માં એક જ "નિર્ણય લઈ શકતી નથી-નીતિની જરૂર છે" વિકલ્પ ઉમેર્યો. એનોટેટર્સે અનુમાન લગાવવાનું બંધ કરી દીધું હોવાથી કરાર વધ્યો , અને નિર્ણય લોગ રાતોરાત વધુ તીક્ષ્ણ બન્યો. કંટાળાજનક જીત.
સરખામણી કોષ્ટક: AI ડેટા લેબલિંગ માટેના સાધનો 🔧
સંપૂર્ણ નથી, અને હા, શબ્દો જાણી જોઈને થોડા અવ્યવસ્થિત છે. કિંમતમાં ફેરફાર - બજેટ બનાવતા પહેલા હંમેશા વિક્રેતા સાઇટ્સ પર પુષ્ટિ કરો.
| સાધન | માટે શ્રેષ્ઠ | કિંમત શૈલી (સૂચક) | તે કેમ કામ કરે છે |
|---|---|---|---|
| લેબલબોક્સ | એન્ટરપ્રાઇઝ, સીવી + એનએલપી મિક્સ | ઉપયોગ-આધારિત, મફત સ્તર | સરસ QA વર્કફ્લો, ઓન્ટોલોજી અને મેટ્રિક્સ; સ્કેલને ખૂબ સારી રીતે હેન્ડલ કરે છે. |
| AWS સેજમેકર મૂળ સત્ય | AWS-કેન્દ્રિત સંસ્થાઓ, HITL પાઇપલાઇન્સ | પ્રતિ કાર્ય + AWS વપરાશ | AWS સેવાઓ, હ્યુમન-ઇન-ધ-લૂપ વિકલ્પો, મજબૂત ઇન્ફ્રા હુક્સથી સજ્જ. |
| સ્કેલ AI | જટિલ કાર્યો, સંચાલિત કાર્યબળ | કસ્ટમ ક્વોટ, ટાયર્ડ | હાઇ-ટચ સેવાઓ વત્તા ટૂલિંગ; કઠિન કિસ્સાઓ માટે મજબૂત કામગીરી. |
| સુપરનોટેટ | વિઝન-હેવી ટીમો, સ્ટાર્ટઅપ્સ | સ્તરો, મફત અજમાયશ | પોલિશ્ડ UI, સહયોગ, મદદરૂપ મોડેલ-સહાયિત સાધનો. |
| પ્રોડિજી | સ્થાનિક નિયંત્રણ ઇચ્છતા વિકાસકર્તાઓ | આજીવન લાઇસન્સ, પ્રતિ સીટ | સ્ક્રિપ્ટેબલ, ઝડપી લૂપ્સ, ઝડપી વાનગીઓ - સ્થાનિક રીતે ચાલે છે; NLP માટે ઉત્તમ. |
| ડોક્કાનો | ઓપન-સોર્સ NLP પ્રોજેક્ટ્સ | મફત, ઓપન સોર્સ | સમુદાય-સંચાલિત, ઉપયોગમાં સરળ, વર્ગીકરણ અને ક્રમ કાર્ય માટે સારું |
કિંમત નિર્ધારણ મોડેલો પર વાસ્તવિકતા તપાસ : વિક્રેતાઓ વપરાશ એકમો, પ્રતિ-કાર્ય ફી, સ્તરો, કસ્ટમ એન્ટરપ્રાઇઝ ક્વોટ્સ, એક-વખતના લાઇસન્સ અને ઓપન-સોર્સનું મિશ્રણ કરે છે. નીતિઓ બદલાય છે; પ્રાપ્તિ સ્પ્રેડશીટમાં નંબરો મૂકતા પહેલા વિક્રેતા દસ્તાવેજો સાથે સીધી સ્પષ્ટતાઓની પુષ્ટિ કરો.
સામાન્ય લેબલ પ્રકારો, ઝડપી માનસિક ચિત્રો સાથે 🧠
-
છબી વર્ગીકરણ : સંપૂર્ણ છબી માટે એક અથવા બહુ-લેબલ ટૅગ્સ.
-
ઑબ્જેક્ટ શોધ : ઑબ્જેક્ટની આસપાસ બાઉન્ડિંગ બોક્સ અથવા ફેરવાયેલા બોક્સ.
-
વિભાજન : પિક્સેલ-સ્તરના માસ્ક-ઇન્સ્ટન્સ અથવા સિમેન્ટીક; જ્યારે સ્વચ્છ હોય ત્યારે વિચિત્ર રીતે સંતોષકારક.
-
મુખ્ય બિંદુઓ અને પોઝ : સાંધા અથવા ચહેરાના બિંદુઓ જેવા સીમાચિહ્નો.
-
NLP : દસ્તાવેજ લેબલ્સ, નામવાળી એન્ટિટી માટે સ્પાન્સ, સંબંધો, કોરરેફરન્સ લિંક્સ, વિશેષતાઓ.
-
ઑડિઓ અને ભાષણ : ટ્રાન્સક્રિપ્શન, સ્પીકર ડાયરાઇઝેશન, ઇન્ટેન્ટ ટૅગ્સ, એકોસ્ટિક ઇવેન્ટ્સ.
-
વિડિઓ : ફ્રેમ મુજબ બોક્સ અથવા ટ્રેક, ટેમ્પોરલ ઇવેન્ટ્સ, એક્શન લેબલ્સ.
-
સમય શ્રેણી અને સેન્સર્સ : વિન્ડોવાળી ઘટનાઓ, વિસંગતતાઓ, વલણ શાસન.
-
જનરેટિવ વર્કફ્લો : પસંદગી રેન્કિંગ, સલામતી લાલ ધ્વજ, સત્યતા સ્કોરિંગ, રૂબ્રિક-આધારિત મૂલ્યાંકન.
-
શોધ અને RAG : ક્વેરી-ડોક સુસંગતતા, જવાબક્ષમતા, પુનઃપ્રાપ્તિ ભૂલો.
જો કોઈ છબી પિઝાની હોય, તો સેગ્મેન્ટેશન દરેક સ્લાઇસને સંપૂર્ણ રીતે કાપી રહ્યું છે, જ્યારે ડિટેક્શન એ નિર્દેશ કરી રહ્યું છે કે ત્યાં એક સ્લાઇસ છે... ક્યાંક ત્યાં.
વર્કફ્લો એનાટોમી: સંક્ષિપ્તથી સુવર્ણ ડેટા સુધી 🧩
એક મજબૂત લેબલિંગ પાઇપલાઇન સામાન્ય રીતે આ આકારને અનુસરે છે:
-
ઓન્ટોલોજી વ્યાખ્યાયિત કરો : વર્ગો, ગુણધર્મો, સંબંધો અને માન્ય અસ્પષ્ટતાઓ.
-
ડ્રાફ્ટ માર્ગદર્શિકા : ઉદાહરણો, એજ કેસો અને મુશ્કેલ પ્રતિ-ઉદાહરણો.
-
પાયલોટ સેટને લેબલ કરો : છિદ્રો શોધવા માટે થોડાક સો ઉદાહરણો પર ટિપ્પણી કરો.
-
માપ કરાર : ગણતરી κ/α; ટીકાકારો ભેગા થાય ત્યાં સુધી સૂચનાઓમાં સુધારો કરો [1].
-
QA ડિઝાઇન : સર્વસંમતિ મતદાન, નિર્ણય, વંશવેલો સમીક્ષા અને સ્થળ તપાસ.
-
ઉત્પાદન ચાલે છે : થ્રુપુટ, ગુણવત્તા અને ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ કરો.
-
લૂપ બંધ કરો : મોડેલ અને ઉત્પાદન વિકસિત થાય તેમ રૂબ્રિક્સને ફરીથી તાલીમ આપો, ફરીથી નમૂના લો અને અપડેટ કરો.
પછીથી તમે જેના માટે તમારો આભાર માનશો તે ટિપ: જીવંત નિર્ણય લોગ શા માટે લખો . ભવિષ્ય - તમે સંદર્ભ ભૂલી જશો. ભવિષ્ય - તમે તેના વિશે ગુસ્સે થશો.
માનવીય દેખરેખ, નબળી દેખરેખ, અને "વધુ લેબલ્સ, ઓછા ક્લિક્સ" ની માનસિકતા 🧑💻🤝
હ્યુમન-ઇન-ધ-લૂપ (HITL) નો અર્થ એ છે કે લોકો તાલીમ, મૂલ્યાંકન અથવા લાઇવ કામગીરીમાં મોડેલો સાથે સહયોગ કરે છે - મોડેલ સૂચનોની પુષ્ટિ કરવા, સુધારવા અથવા ટાળવા. ગુણવત્તા અને સલામતીના હવાલામાં લોકોને રાખીને ગતિને વેગ આપવા માટે તેનો ઉપયોગ કરો. HITL એ વિશ્વસનીય AI જોખમ વ્યવસ્થાપન (માનવ દેખરેખ, દસ્તાવેજીકરણ, દેખરેખ) [2] માં એક મુખ્ય પ્રથા છે.
નબળી દેખરેખ એક અલગ પણ પૂરક યુક્તિ છે: પ્રોગ્રામેટિક નિયમો, હ્યુરિસ્ટિક્સ, દૂરસ્થ દેખરેખ, અથવા અન્ય ઘોંઘાટીયા સ્ત્રોતો સ્કેલ પર કામચલાઉ લેબલ્સ ઉત્પન્ન કરે છે, પછી તમે તેમને અવાજથી મુક્ત કરો છો. ડેટા પ્રોગ્રામિંગે ઘણા ઘોંઘાટીયા લેબલ સ્ત્રોતો (ઉર્ફે લેબલિંગ ફંક્શન્સ ) ને જોડીને અને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા તાલીમ સમૂહનું નિર્માણ કરવા માટે તેમની ચોકસાઈ શીખવાને લોકપ્રિય બનાવ્યું છે [3].
વ્યવહારમાં, ઉચ્ચ-વેગ ટીમો ત્રણેયને મિશ્રિત કરે છે: ગોલ્ડ સેટ માટે મેન્યુઅલ લેબલ્સ, બુટસ્ટ્રેપ માટે નબળી દેખરેખ, અને રોજિંદા કાર્યને ઝડપી બનાવવા માટે HITL. તે છેતરપિંડી નથી. તે હસ્તકલા છે.
સક્રિય શિક્ષણ: લેબલ કરવા માટે આગામી શ્રેષ્ઠ વસ્તુ પસંદ કરો 🎯📈
સક્રિય શિક્ષણ સામાન્ય પ્રવાહને ઉલટાવી દે છે. લેબલ પર રેન્ડમલી ડેટા સેમ્પલિંગ કરવાને બદલે, તમે મોડેલને સૌથી માહિતીપ્રદ ઉદાહરણોની વિનંતી કરવા દો છો: ઉચ્ચ અનિશ્ચિતતા, ઉચ્ચ અસંમતિ, વિવિધ પ્રતિનિધિઓ, અથવા નિર્ણય સીમાની નજીકના બિંદુઓ. સારા નમૂના સાથે, તમે લેબલિંગ કચરો ઘટાડી શકો છો અને અસર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકો છો. ઊંડા સક્રિય શિક્ષણને આવરી લેતા આધુનિક સર્વેક્ષણો જ્યારે ઓરેકલ લૂપ સારી રીતે ડિઝાઇન કરવામાં આવે છે ત્યારે ઓછા લેબલ્સ સાથે મજબૂત પ્રદર્શનની જાણ કરે છે [4].
એક મૂળભૂત રેસીપી જેની સાથે તમે શરૂઆત કરી શકો છો, કોઈ નાટક નહીં:
-
નાના બીજ સેટ પર તાલીમ લો.
-
લેબલ વગરના પૂલને સ્કોર કરો.
-
અનિશ્ચિતતા અથવા મોડેલ અસંમતિ દ્વારા ટોચ K પસંદ કરો.
-
લેબલ. ફરીથી તાલીમ આપો. સામાન્ય બેચમાં પુનરાવર્તન કરો.
-
ઘોંઘાટનો પીછો ન કરવા માટે માન્યતા વળાંકો અને કરાર મેટ્રિક્સ જુઓ.
જ્યારે તમારા માસિક લેબલિંગ બિલ બમણું થયા વિના તમારા મોડેલમાં સુધારો થશે ત્યારે તમને ખબર પડશે કે તે કામ કરી રહ્યું છે.
ગુણવત્તા નિયંત્રણ જે ખરેખર કામ કરે છે 🧪
તમારે સમુદ્રને ઉકાળવાની જરૂર નથી. આ તપાસનો હેતુ રાખો:
-
ગોલ્ડ પ્રશ્નો : જાણીતી વસ્તુઓ દાખલ કરો અને લેબલર દીઠ ચોકસાઈને ટ્રેક કરો.
-
નિર્ણય સાથે સર્વસંમતિ : બે સ્વતંત્ર લેબલ્સ અને મતભેદો પર એક સમીક્ષક.
-
ઇન્ટર-એનોટેટર એગ્રીમેન્ટ : જ્યારે તમારી પાસે બહુવિધ એનોટેટર અથવા અપૂર્ણ લેબલ્સ હોય ત્યારે α નો ઉપયોગ કરો, જોડીઓ માટે κ; એક જ થ્રેશોલ્ડ-સંદર્ભ બાબતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત ન કરો [1].
-
માર્ગદર્શિકા સુધારા : વારંવાર થતી ભૂલોનો અર્થ સામાન્ય રીતે અસ્પષ્ટ સૂચનાઓ હોય છે, ખરાબ ટીકાકારો નહીં.
-
ડ્રિફ્ટ ચેક્સ : સમય, ભૂગોળ, ઇનપુટ ચેનલોમાં લેબલ વિતરણોની તુલના કરો.
જો તમે ફક્ત એક જ મેટ્રિક પસંદ કરો છો, તો સંમતિ પસંદ કરો. તે એક ઝડપી સ્વાસ્થ્ય સંકેત છે. સહેજ ખામીયુક્ત રૂપક: જો તમારા લેબલર્સ ગોઠવાયેલા નથી, તો તમારું મોડેલ ધ્રુજારીવાળા વ્હીલ્સ પર ચાલી રહ્યું છે.
કાર્યબળ મોડેલ્સ: ઇન-હાઉસ, BPO, ક્રાઉડ, અથવા હાઇબ્રિડ 👥
-
ઇન-હાઉસ : સંવેદનશીલ ડેટા, સૂક્ષ્મ ડોમેન્સ અને ઝડપી ક્રોસ-ફંક્શનલ લર્નિંગ માટે શ્રેષ્ઠ.
-
નિષ્ણાત વિક્રેતાઓ : સુસંગત થ્રુપુટ, પ્રશિક્ષિત QA, અને સમય ઝોનમાં કવરેજ.
-
ક્રાઉડસોર્સિંગ : દરેક કાર્ય માટે સસ્તું, પરંતુ તમારે મજબૂત ગોલ્ડ અને સ્પામ નિયંત્રણની જરૂર પડશે.
-
હાઇબ્રિડ : મુખ્ય નિષ્ણાત ટીમ રાખો અને બાહ્ય ક્ષમતાનો ઉપયોગ કરો.
તમે જે પણ પસંદ કરો, શરૂઆત, માર્ગદર્શિકા તાલીમ, કેલિબ્રેશન રાઉન્ડ અને વારંવાર પ્રતિસાદમાં રોકાણ કરો. ત્રણ રીલેબલ પાસ કરાવવા માટે દબાણ કરતા સસ્તા લેબલ્સ સસ્તા નથી.
ખર્ચ, સમય અને ROI: એક ઝડપી વાસ્તવિકતા તપાસ 💸⏱️
ખર્ચ કાર્યબળ, પ્લેટફોર્મ અને QA માં વિભાજિત થાય છે. રફ પ્લાનિંગ માટે, તમારી પાઇપલાઇનને આ રીતે મેપ કરો:
-
થ્રુપુટ લક્ષ્ય : પ્રતિ લેબલર × લેબલર દીઠ દિવસ દીઠ વસ્તુઓ.
-
QA ઓવરહેડ : % ડબલ-લેબલ કરેલ અથવા સમીક્ષા કરેલ.
-
પુનઃકાર્ય દર : માર્ગદર્શિકા અપડેટ્સ પછી પુનઃટિપ્પણી માટે બજેટ.
-
ઓટોમેશન લિફ્ટ : મોડેલ-સહાયિત પ્રીલેબલ્સ અથવા પ્રોગ્રામેટિક નિયમો મેન્યુઅલ પ્રયત્નોને અર્થપૂર્ણ ભાગ (જાદુઈ નહીં, પરંતુ અર્થપૂર્ણ) દ્વારા કાપી શકે છે.
જો ખરીદી નંબર માંગે છે, તો તેમને એક મોડેલ આપો - અનુમાન નહીં - અને તમારી માર્ગદર્શિકા સ્થિર થાય તેમ તેને અપડેટ રાખો.
ઓછામાં ઓછી એક વાર તમને આવી પડેલી મુશ્કેલીઓ અને તેમને કેવી રીતે ટાળવા 🪤
-
સૂચનાઓ ઘસીને : માર્ગદર્શિકાઓ નવલકથામાં ફેરવાઈ જાય છે. નિર્ણય વૃક્ષો + સરળ ઉદાહરણો સાથે સુધારો.
-
ક્લાસ બ્લોટ : ઝાંખી સીમાઓવાળા ઘણા બધા વર્ગો. નીતિ સાથે કડક "અન્ય" મર્જ કરો અથવા વ્યાખ્યાયિત કરો.
-
ગતિ પર વધુ પડતું અનુક્રમણિકા : ઉતાવળિયા લેબલ્સ શાંતિથી તાલીમ ડેટાને ઝેર આપે છે. ગોલ્ડ દાખલ કરો; સૌથી ખરાબ ઢોળાવને રેટ-મર્યાદિત કરો.
-
ટૂલ લોક-ઇન : નિકાસ ફોર્મેટ બાઈટ. JSONL સ્કીમા અને અયોગ્ય આઇટમ ID પર વહેલા નિર્ણય લો.
-
મૂલ્યાંકનને અવગણવું : જો તમે પહેલા ઇવલ સેટને લેબલ નહીં કરો, તો તમને ક્યારેય ખાતરી થશે નહીં કે શું સુધારો થયો છે.
સાચું કહું તો, તમે ક્યારેક ક્યારેક પાછળ હટશો. કોઈ વાંધો નહીં. યુક્તિ એ છે કે પાછળ હટવાનું લખો જેથી આગલી વખતે તે જાણી જોઈને કરવામાં આવે.
નાના-પ્રશ્નો: ઝડપી, પ્રામાણિક જવાબો 🙋♀️
પ્રશ્ન: લેબલિંગ અને ટીકા - શું તે અલગ છે?
પ્રશ્ન: વ્યવહારમાં લોકો તેનો એકબીજાના બદલે ઉપયોગ કરે છે. ટીકા એ ચિહ્નિત કરવાની અથવા ટેગ કરવાની ક્રિયા છે. લેબલિંગ ઘણીવાર QA અને માર્ગદર્શિકા સાથેની જમીન-સત્ય માનસિકતા સૂચવે છે. બટાકા, બટાકા.
પ્રશ્ન: શું હું કૃત્રિમ ડેટા અથવા સ્વ-નિરીક્ષણને કારણે લેબલિંગ છોડી શકું છું?
જવાબ: તમે ઘટાડી , છોડી શકતા નથી. મૂલ્યાંકન, રેલિંગ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ઉત્પાદન-વિશિષ્ટ વર્તણૂકો માટે તમારે હજુ પણ લેબલવાળા ડેટાની જરૂર છે. નબળી દેખરેખ તમને સ્કેલ કરી શકે છે જ્યારે ફક્ત હાથથી લેબલિંગ કરવાથી તે કાપવામાં આવશે નહીં [3].
પ્રશ્ન: જો મારા સમીક્ષકો નિષ્ણાતો હોય તો શું મને હજુ પણ ગુણવત્તા મેટ્રિક્સની જરૂર છે?
જવાબ: હા. નિષ્ણાતો પણ અસંમત છે. અસ્પષ્ટ વ્યાખ્યાઓ અને અસ્પષ્ટ વર્ગો શોધવા માટે કરાર મેટ્રિક્સ (κ/α) નો ઉપયોગ કરો, પછી ઓન્ટોલોજી અથવા નિયમોને કડક બનાવો [1].
પ્રશ્ન: શું માનવ-ઇન-ધ-લૂપ ફક્ત માર્કેટિંગ છે?
જવાબ: ના. તે એક વ્યવહારુ પેટર્ન છે જ્યાં માનવો મોડેલ વર્તનનું માર્ગદર્શન, સુધારણા અને મૂલ્યાંકન કરે છે. વિશ્વસનીય AI જોખમ વ્યવસ્થાપન પદ્ધતિઓમાં તેની ભલામણ કરવામાં આવે છે [2].
પ્રશ્ન: આગળ શું લેબલ કરવું તે હું કેવી રીતે પ્રાથમિકતા આપી શકું?
જવાબ: સક્રિય શિક્ષણથી શરૂઆત કરો: સૌથી અનિશ્ચિત અથવા વૈવિધ્યસભર નમૂનાઓ લો જેથી દરેક નવું લેબલ તમને મહત્તમ મોડેલ સુધારણા આપે [4].
ફીલ્ડ નોંધો: નાની વસ્તુઓ જે મોટો ફરક પાડે છે ✍️
-
તમારા રેપોમાં એક જીવંત વર્ગીકરણ
-
પહેલા અને પછીના ઉદાહરણો સાચવો
-
એક નાનો, સંપૂર્ણ સોનાનો સેટ અને તેને દૂષણથી બચાવો.
-
કેલિબ્રેશન સત્રો ફેરવો : 10 વસ્તુઓ બતાવો, શાંતિથી લેબલ કરો, સરખામણી કરો, ચર્ચા કરો, નિયમો અપડેટ કરો.
-
લેબલર એનાલિટિક્સનો ટ્રેક કરો , કૃપા કરીને મજબૂત ડેશબોર્ડ્સ, કોઈ શરમ નહીં. તમને તાલીમની તકો મળશે, ખલનાયકો નહીં.
-
મોડેલ-સહાયિત સૂચનો ઉમેરો . જો પ્રીલેબલ્સ ખોટા હોય, તો તે માનવોને ધીમા પાડે છે. જો તેઓ ઘણીવાર સાચા હોય, તો તે જાદુ છે.
અંતિમ ટિપ્પણી: લેબલ્સ એ તમારા ઉત્પાદનની યાદશક્તિ છે 🧩💡
AI ડેટા લેબલિંગ શું છે? તે મોડેલને વિશ્વને કેવી રીતે જોવું જોઈએ તે નક્કી કરવાની તમારી રીત છે, એક સમયે એક કાળજીપૂર્વક નિર્ણય. તેને સારી રીતે કરો અને બધું ડાઉનસ્ટ્રીમ સરળ બને છે: વધુ સારી ચોકસાઇ, ઓછા રીગ્રેશન, સલામતી અને પૂર્વગ્રહ વિશે સ્પષ્ટ ચર્ચાઓ, સરળ શિપિંગ. તેને ઢાળવાળી રીતે કરો અને તમે પૂછતા રહેશો કે મોડેલ શા માટે ગેરવર્તન કરે છે - જ્યારે જવાબ તમારા ડેટાસેટમાં ખોટા નામના ટેગ સાથે બેઠો હોય છે. દરેક વસ્તુને વિશાળ ટીમ અથવા ફેન્સી સોફ્ટવેરની જરૂર નથી - પરંતુ દરેક વસ્તુને કાળજીની જરૂર છે.
ખૂબ લાંબો સમય મેં તે વાંચ્યું નથી : સ્પષ્ટ ઓન્ટોલોજીમાં રોકાણ કરો, સ્પષ્ટ નિયમો લખો, કરાર માપો, મેન્યુઅલ અને પ્રોગ્રામેટિક લેબલ્સનું મિશ્રણ કરો, અને સક્રિય શિક્ષણને તમારી આગામી શ્રેષ્ઠ વસ્તુ પસંદ કરવા દો. પછી પુનરાવર્તન કરો. ફરીથી. અને ફરીથી... અને વિચિત્ર રીતે, તમને તેનો આનંદ મળશે. 😄
સંદર્ભ
[1] આર્ટસ્ટીન, આર., અને પોએસિયો, એમ. (2008). કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્ર માટે ઇન્ટર-કોડર કરાર . કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્ર, 34(4), 555–596. (κ/α અને ગુમ થયેલ ડેટા સહિત કરારનું અર્થઘટન કેવી રીતે કરવું તે આવરી લે છે.)
PDF
[2] NIST (2023). આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0) . (વિશ્વસનીય AI માટે માનવ દેખરેખ, દસ્તાવેજીકરણ અને જોખમ નિયંત્રણો.)
PDF
[3] રેટનર, એજે, ડી સા, સી., વુ, એસ., સેલસમ, ડી., અને રે, સી. (2016). ડેટા પ્રોગ્રામિંગ: મોટા તાલીમ સમૂહો બનાવવા, ઝડપથી . ન્યુરિપ્સ. (નબળા દેખરેખ અને ઘોંઘાટીયા લેબલોને ઘોંઘાટથી મુક્ત કરવા માટે પાયાનો અભિગમ.)
પીડીએફ
[4] લી, ડી., વાંગ, ઝેડ., ચેન, વાય., એટ અલ. (2024). ડીપ એક્ટિવ લર્નિંગ પર એક સર્વે: તાજેતરની પ્રગતિ અને નવી સીમાઓ . (લેબલ-કાર્યક્ષમ સક્રિય લર્નિંગ માટે પુરાવા અને પેટર્ન.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી (PII) ની ગુપ્તતાને સુરક્ષિત રાખવા માટેની માર્ગદર્શિકા . (PII તરીકે શું ગણાય છે અને તમારી ડેટા પાઇપલાઇનમાં તેને કેવી રીતે સુરક્ષિત રાખવું.)
PDF