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人間とマシンのコラボレーションというアイデアが、データ アノテーション業界に新たな活力を注入します
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インテリジェントなデータ アノテーション ソリューション: ラージ モデルの時代を迎えるクラウドソーシング プラットフォーム

Jan 22, 2024 pm 11:39 PM
AI

5 月 26 日、NetEase の Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームが中国国際ビッグデータ産業博覧会でデビューしました。このプラットフォームは、NetEase Fuxi が独自の研究開発に基づいて開発した人間とコンピュータのコラボレーション オンライン タスク プラットフォームであり、現在市場でリアルタイムの人間とコンピュータのインタラクション アノテーションをサポートする唯一のクラウドソーシング プラットフォームです。 Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームの目標は、あらゆる階層における労働力不足の問題を解決し、より便利で興味深いオンライン雇用の機会を社会全体に提供することです。企業顧客は、このプラットフォームを通じてタスクを迅速にモデル化して公開でき、各ギグ ユーザーは時間や地域の制限なく自由にタスクを受け取ることができます。このようにして、Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームは、企業や個人に、より効率的で柔軟な作業モデルを提供します。

インテリジェントなデータ アノテーション ソリューション: ラージ モデルの時代を迎えるクラウドソーシング プラットフォーム

今日の時代、人工知能テクノロジーは人間の生活と働き方を急速に変えています。大規模言語モデルやマルチモーダル大規模モデルなどの人工知能テクノロジーの急速な発展により、データ アノテーションの分野は活発な発展の新時代を迎えました。さまざまな分野で大量のデータが常に出現していますが、このエキサイティングな時代において、需要側と提供側の両方が大きな課題に直面しています。高品質かつ低コストのデータ サポートを提供する効率的な方法を見つける必要があります。これは、人工知能技術の精度と実用性だけでなく、業界全体の発展の見通しにも関係します。したがって、データアノテーション業界は、人工知能技術のニーズを満たし、業界の持続可能な発展を促進するために、継続的な革新と改善を必要としています。

ビッグデータ時代のトレンドに適応するために、多くの人工知能企業はデータトレーナーのトレーニングと管理システムを確立し始め、技術革新と改善を続けています。データの品質。しかし、人件費が上昇するにつれ、データに注釈を付けるためのより効率的かつ経済的な方法を求める組織が増えています。 NetEase Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームは、HITL (Human-in-the-Loop) のアイデアに基づいて誕生しました。

人間とマシンのコラボレーションというアイデアが、データ アノテーション業界に新たな活力を注入します

このデータ エキスポでは、Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームが参加しますこれは、人間の知能と意思決定能力を機械学習のコンピューティング能力と組み合わせて、高品質のデータ アノテーションを実現するという、その独自の機能と利点を実証します。詳細かつ厳密な注釈プロセスと科学的なスコアリング システムを通じて、プラットフォームはデータの正確性と信頼性を維持します。同時に、Fuxi Youling は、効率と有効性を向上させるために、コストの削減、注釈サイクルの短縮、データ品質の確保など、一連の最先端の技術的対策を採用しました。

インテリジェントなデータ アノテーション ソリューション: ラージ モデルの時代を迎えるクラウドソーシング プラットフォーム

データ閉ループ

アノテーターがデータ アノテーションを完了すると、プラットフォームはリアルタイムのバックフロー モデル トレーニングのサポートを提供し、タスク発行者は評価できるようになります。トレーニング前後のモデルの効果を比較し、データ アノテーションの結果がモデルをどのように改善し、モデルが自動的に更新されるかを比較して感じます。更新されたモデルは、後続のデータ注釈タスクを支援し、データ注釈の品質と効率をさらに向上させることができます。

#完全なデータ検査

プラットフォームはすべてのタスク データの自動品質検査をサポートしており、タスク発行者は品質検査プロセスを柔軟に構成できます。プラットフォームはユーザーを過去のタスクレベルと組み合わせ、ユーザーのポートレートを使用してタスクの品質検査を実施すると同時に、品質検査に参加するモデルを導入することで、AIと人が同時に品質管理に参加できるようになり、最終的には品質管理に参加できるようになります。高精度なタスク配信を実現します。

ユーザー ポートレート

プラットフォームには、ユーザーの過去のタスクのパフォーマンスに基づいて、ユーザーのタスクのパフォーマンスと組み合わせた、完全なユーザー ポートレートとタスクのマッチング メカニズムが備わっています。データ注釈タスクの品質、効率、コスト要件を満たすために、さまざまな種類のタスクの多様なニーズに応じてマッチングを実現し、タスクを実行するのに最適な人材にタスクを割り当てます。

Swarm Intelligence

プラットフォームは、ユーザーのポートレートに基づいて多様なアノテーターを特定し、冗長なアノテーション フォームを導入し、間隔推定と真のアルゴリズム手法を使用します。値推論などにより、ラベル付けの決定に共同で参加し、最終的なラベル付け結果を取得できるようになり、最終結果の客観性と正確性が保証されます。

インテリジェントなデータ アノテーション ソリューション: ラージ モデルの時代を迎えるクラウドソーシング プラットフォームプラットフォーム担当者によると、現在のプラットフォームは主にコグニティブワークコンテンツに焦点を当てており、テキスト、画像、音声などのマルチモーダルデータの収集とラベル付けのニーズから来ています。 AIGC やその他の人工知能技術により、5G などの通信技術の普及に伴い、将来的には遠隔操作などのより多くの意思決定タスクをプラットフォームが担うことになるデジタルツイン技術に基づいて、オフライン作業がデジタル化され、オンライン化され、ユーザーがゲーム化されたデジタル ツイン環境でタスクを完了できるようにします。

NetEase Fuxi Youling プラットフォームは、AI テクノロジーと手動注釈を使用して、データ注釈の品質と正確性を確保し、データ注釈の効率を向上させます。企業に信頼性が高く効率的なデータサービスを提供するだけでなく、AI技術の活発な発展にも貢献します。

魂のこもったクラウドソーシング プラットフォームは AI テクノロジーの繁栄を支援します

展示会の同じ期間中、NetEase Fuxi Lab のウー ルンゼ博士も次のことに焦点を当てました。 「NetEase Fuxi Data」では、「大規模モデルを強化するクラウドソーシングのアプリケーション実践」というテーマが共有されました。

インテリジェントなデータ アノテーション ソリューション: ラージ モデルの時代を迎えるクラウドソーシング プラットフォーム

ウー博士は次のように述べています: NetEase Fuxi は 2019 年以来大規模モデル テクノロジーに深く関与しており、テキスト事前トレーニングとマルチモーダル事前トレーニングを主なエントリ ポイントとしており、提供するデータ クラウドソーシング プラットフォームに依存しています。高品質のデータフィードバッククローズドループと克服 統一表現構築、分散オブジェクトストレージ、大規模ベクトルエンジンなどの主要な技術的課題に対して、浙江省の「パイオニアプロジェクト」に選ばれ、資金提供が正式に認められた。 Danqingyue Art Platform や Game Intelligent NPC といった 2 つの主要なゲーム垂直製品の育成に成功しました。

現在、Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームは、NetEase グループ内の複数の製品やシナリオに適用されています。「二水漢」モバイル ゲームのオープンワールドでは、感情は繊細で、反応も繊細です。繊細でリアルな動きと豊かな表情を持つスマートなNPCはプレイヤーに深く愛されています。スマート NPC をサポートするには、大量の高品質なヒューマン フィードバック データが必要です。

NetEase Fuxi Youling クラウドソーシングは、ゲーム内のインテリジェント NPC モデルの音声収集、テキスト注釈、感情判断、画像注釈などのサービスを含むマルチデータ サービスを提供し、最終的に作成をサポートします。テキスト、音声、表情、その他の多次元インテリジェント ゲーム NPC の。これは、NetEase がゲーム エンジンと AI の分野で蓄積してきた緊密な統合であり、大規模なコンピューティング能力データと事前トレーニング モデルの閉ループ問題を解決します。

現在、NetEase Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームは数億件のデータを処理しており、ゲーム AI のパフォーマンスを確保しながら、ゲーム プレイヤーからのフィードバックをより効率的に収集し、AI のパフォーマンスをさらに向上させることができます。これにより、テクノロジーをより多様なシナリオに適用できます。 NetEase Fuxi は、オープン性、協力、Win-Win の概念に基づいて、業界チェーンの上流および下流からパートナーを招待し、共同で AI デジタル化の新時代を創造していきます。

以上がインテリジェントなデータ アノテーション ソリューション: ラージ モデルの時代を迎えるクラウドソーシング プラットフォームの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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