ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਰੁਕਾਵਟ ਆਵੇਗੀ: ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ। ਮਾਡਲ ਜਾਦੂਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕੀ ਹੈ। ਲੋਕਾਂ, ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਤਾਂ, AI ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ? ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਰਥ ਜੋੜਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਣ...😊
🔗 ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਏਆਈ ਦੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸੇਧ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ।
🔗 AI ਵਿੱਚ MCP ਕੀ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਏਆਈ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
🔗 ਐਜ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔗 ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਤਰਕ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ? 🎯
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਨੁੱਖੀ-ਸਮਝਣਯੋਗ ਟੈਗਾਂ, ਸਪੈਨ, ਬਾਕਸ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਜਾਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਜਾਂ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਰਗੇ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਣ। ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਇਕਾਈ ਟੈਗ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨ, ਜਾਂ ਤਰਜੀਹੀ ਵੋਟਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟ ਜਵਾਬ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦਗਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕਲਾਸਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਦੇ ਵੀ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦੀ।
ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਜਾਂ ਸੋਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਮਕ ਲੇਬਲ ਵੀ ਸੁਣੋਗੇ : ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਧੀਨ ਸਹਿਮਤ ਜਵਾਬ, ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸੈੱਟ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਸੇਫਟੀ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ, ਅਤੇ ਲੌਂਗ-ਟੇਲ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ - ਭਾਵ, ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਅਜੀਬ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਮੁਫਤ ਦੁਪਹਿਰ ਦਾ ਖਾਣਾ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਬਿਹਤਰ ਰਸੋਈ ਦੇ ਸੰਦ।
ਕੀ ਵਧੀਆ AI ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✅
ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ: ਚੰਗੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬੋਰਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ, ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ, ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
-
ਇੱਕ ਤੰਗ ਔਨਟੋਲੋਜੀ : ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸਮੂਹ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ।
-
ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ : ਕੰਮ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਵਿਰੋਧੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਮਲੇ, ਅਤੇ ਟਾਈ-ਬ੍ਰੇਕ ਨਿਯਮ।
-
ਸਮੀਖਿਅਕ ਲੂਪਸ : ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ 'ਤੇ ਅੱਖਾਂ ਦਾ ਦੂਜਾ ਜੋੜਾ।
-
ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ : ਇੰਟਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਕੋਹੇਨ ਦਾ κ, ਕ੍ਰਿਪੈਂਡੋਰਫ ਦਾ α) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹੋ, ਵਾਈਬਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। α ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੇਬਲ ਗੁੰਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਈ ਐਨੋਟੇਟਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ [1]।
-
ਐਜ-ਕੇਸ ਗਾਰਡਨਿੰਗ : ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜੀਬ, ਵਿਰੋਧੀ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਦੁਰਲੱਭ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ।
-
ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂਚ : ਆਡਿਟ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਖੇਤਰ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
-
ਉਤਪਤੀ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ : ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ, ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਅਤੇ PII ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (PII ਕੀ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ) [5] ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
-
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ : ਲੇਬਲ ਕਿਸੇ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਕਬਰਸਤਾਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ - ਉਹ ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਇਕਬਾਲ: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵਾਰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋਗੇ। ਇਹ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਸਟੂਅ ਨੂੰ ਪਕਾਉਣ ਵਾਂਗ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਬਦਲਾਅ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਫੀਲਡ ਕਿੱਸਾ: ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਆਪਣੇ UI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ-ਨੀਡਸ ਪਾਲਿਸੀ" ਵਿਕਲਪ ਜੋੜਿਆ। ਸਮਝੌਤਾ ਵੱਧ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਣੇ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤੇ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੌਗ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਤਿੱਖਾ ਹੋ ਗਿਆ। ਬੋਰਿੰਗ ਜਿੱਤ ਗਈ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: AI ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਟੂਲ 🔧
ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਹਾਂ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ - ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
| ਔਜ਼ਾਰ | ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਕੀਮਤ ਸ਼ੈਲੀ (ਸੂਚਕ) | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਲੇਬਲਬਾਕਸ | ਉੱਦਮ, ਸੀਵੀ + ਐਨਐਲਪੀ ਮਿਸ਼ਰਣ | ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਤ, ਮੁਫ਼ਤ ਟੀਅਰ | ਵਧੀਆ QA ਵਰਕਫਲੋ, ਓਨਟੋਲੋਜੀ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ; ਸਕੇਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। |
| AWS SageMaker ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ | AWS-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੰਗਠਨ, HITL ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ | ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ + AWS ਵਰਤੋਂ | AWS ਸੇਵਾਵਾਂ, ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਵਿਕਲਪਾਂ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਇਨਫਰਾ ਹੁੱਕਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ। |
| ਸਕੇਲ ਏ.ਆਈ. | ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ, ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਜਬਲ | ਕਸਟਮ ਹਵਾਲਾ, ਟਾਇਰਡ | ਹਾਈ-ਟਚ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ; ਸਖ਼ਤ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਵਾਲੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਓਪਸ। |
| ਸੁਪਰਐਨੋਟੇਟ | ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ-ਭਾਰੀ ਟੀਮਾਂ, ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ | ਟੀਅਰ, ਮੁਫ਼ਤ ਪਰਖ | ਪਾਲਿਸ਼ਡ UI, ਸਹਿਯੋਗ, ਮਦਦਗਾਰ ਮਾਡਲ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੂਲ। |
| ਪ੍ਰੌਡੀਜੀ | ਵਿਕਾਸਕਰਤਾ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ | ਲਾਈਫਟਾਈਮ ਲਾਇਸੈਂਸ, ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ | ਸਕ੍ਰਿਪਟੇਬਲ, ਤੇਜ਼ ਲੂਪਸ, ਤੇਜ਼ ਪਕਵਾਨਾਂ - ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ; NLP ਲਈ ਵਧੀਆ। |
| ਡੋਕਾਨੋ | ਓਪਨ-ਸੋਰਸ NLP ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ | ਮੁਫ਼ਤ, ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਸਰੋਤ | ਕਮਿਊਨਿਟੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਵਧੀਆ |
ਕੀਮਤ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਜਾਂਚ : ਵਿਕਰੇਤਾ ਖਪਤ ਇਕਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਤੀ-ਕਾਰਜ ਫੀਸ, ਪੱਧਰ, ਕਸਟਮ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੋਟਸ, ਇੱਕ-ਵਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸ, ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਨੀਤੀਆਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ; ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਨੰਬਰ ਰੱਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਆਮ ਲੇਬਲ ਕਿਸਮਾਂ, ਤੇਜ਼ ਮਾਨਸਿਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 🧠
-
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ : ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਲੇਬਲ ਟੈਗ।
-
ਵਸਤੂ ਖੋਜ : ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਕਸੇ ਜਾਂ ਘੁੰਮਦੇ ਬਕਸੇ।
-
ਵਿਭਾਜਨ : ਪਿਕਸਲ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਮਾਸਕ-ਉਦਾਹਰਣ ਜਾਂ ਅਰਥ; ਸਾਫ਼ ਹੋਣ 'ਤੇ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ।
-
ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਅਤੇ ਆਸਣ : ਜੋੜਾਂ ਜਾਂ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਰਗੇ ਸਥਾਨ।
-
NLP : ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੇਬਲ, ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਲਈ ਸਪੈਨ, ਰਿਸ਼ਤੇ, ਕੋਰਫਰੈਂਸ ਲਿੰਕ, ਗੁਣ।
-
ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ : ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਇੰਟੈਂਟ ਟੈਗ, ਧੁਨੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ।
-
ਵੀਡੀਓ : ਫਰੇਮ-ਵਾਰ ਡੱਬੇ ਜਾਂ ਟਰੈਕ, ਅਸਥਾਈ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਐਕਸ਼ਨ ਲੇਬਲ।
-
ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ : ਖਿੜਕੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਵਿਸੰਗਤੀਆਂ, ਰੁਝਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ।
-
ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਰਕਫਲੋ : ਤਰਜੀਹ ਦਰਜਾਬੰਦੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਾਲ-ਝੰਡੇ, ਸੱਚਾਈ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਰੁਬਰਿਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ।
-
ਖੋਜ ਅਤੇ RAG : ਪੁੱਛਗਿੱਛ-ਡੌਕ ਸਾਰਥਕਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗਲਤੀਆਂ।
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਤਸਵੀਰ ਪੀਜ਼ਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਹਰ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੱਟ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ... ਕਿਤੇ ਉੱਥੇ।
ਵਰਕਫਲੋ ਐਨਾਟੋਮੀ: ਸੰਖੇਪ ਤੋਂ ਸੋਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ 🧩
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਆਕਾਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ:
-
ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ : ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਗੁਣ, ਸਬੰਧ, ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ।
-
ਡਰਾਫਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ : ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲੇ, ਅਤੇ ਛਲ ਵਿਰੋਧੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ।
-
ਪਾਇਲਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ : ਛੇਕ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੌ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰੋ।
-
ਮਾਪ ਸਮਝੌਤਾ : κ/α ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਐਨੋਟੇਟਰ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਤੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧੋ [1]।
-
QA ਡਿਜ਼ਾਈਨ : ਸਹਿਮਤੀ ਵੋਟਿੰਗ, ਨਿਰਣਾ, ਲੜੀਵਾਰ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਪਾਟ ਜਾਂਚ।
-
ਉਤਪਾਦਨ ਚੱਲਦਾ ਹੈ : ਥਰੂਪੁੱਟ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਵਹਾਅ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।
-
ਲੂਪ ਬੰਦ ਕਰੋ : ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੁਬਰਿਕਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਦੁਬਾਰਾ ਨਮੂਨਾ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਸੁਝਾਅ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ: ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਲੌਗ ਕਿਉਂ ਲਿਖੋ । ਭਵਿੱਖ - ਤੁਸੀਂ ਸੰਦਰਭ ਭੁੱਲ ਜਾਓਗੇ। ਭਵਿੱਖ - ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੁੱਸੇ ਹੋਵੋਗੇ।
ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ "ਵਧੇਰੇ ਲੇਬਲ, ਘੱਟ ਕਲਿੱਕ" ਮਾਨਸਿਕਤਾ 🧑💻🤝
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ (HITL) ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜਾਂ ਲਾਈਵ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਮਾਡਲ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਸੁਧਾਰ, ਜਾਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਨਾ। ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਇੰਚਾਰਜ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। HITL ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ) [2] ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਅਭਿਆਸ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਰ ਪੂਰਕ ਚਾਲ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਨਿਯਮ, ਹਿਊਰਿਸਟਿਕਸ, ਦੂਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸ਼ੋਰ ਸਰੋਤ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਅਸਥਾਈ ਲੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ ਸਰੋਤਾਂ (ਉਰਫ਼ ਲੇਬਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ) ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ [3] ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਬਣਾਇਆ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਉੱਚ-ਵੇਗ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਲੇਬਲ, ਬੂਟਸਟ੍ਰੈਪ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ HITL। ਇਹ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਿਲਪਕਾਰੀ ਹੈ।
ਸਰਗਰਮ ਸਿੱਖਿਆ: ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੀਜ਼ ਚੁਣੋ 🎯📈
ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਆਮ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ: ਉੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ, ਉੱਚ ਅਸਹਿਮਤੀ, ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਬਿੰਦੂ। ਚੰਗੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਡੂੰਘੀ ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਵੇਖਣ ਘੱਟ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਓਰੇਕਲ ਲੂਪ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ [4]।
ਇੱਕ ਮੁੱਢਲੀ ਵਿਅੰਜਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਬਿਨਾਂ ਡਰਾਮਾ ਦੇ:
-
ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬੀਜ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
-
ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਪੂਲ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ।
-
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਰ K ਚੁਣੋ।
-
ਲੇਬਲ। ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਸਾਦੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ।
-
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਕਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੋਰ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਨਾ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਸਿਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਿੱਲ ਨੂੰ ਦੁੱਗਣਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੁਧਰੇਗਾ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ 🧪
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰ ਨੂੰ ਉਬਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ:
-
ਸੋਨੇ ਦੇ ਸਵਾਲ : ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੈਕਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਲੇਬਲਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
-
ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤੀ : ਦੋ ਸੁਤੰਤਰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਅਸਹਿਮਤੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਅਕ।
-
ਅੰਤਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਮਝੌਤਾ : ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਲੇਬਲ ਹੋਣ ਤਾਂ α ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜੋੜਿਆਂ ਲਈ κ; ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ-ਸੰਦਰਭ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਜਨੂੰਨ ਨਾ ਕਰੋ [1]।
-
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸੋਧਾਂ : ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਾੜੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਨਹੀਂ।
-
ਡ੍ਰਿਫਟ ਜਾਂਚ : ਸਮੇਂ, ਭੂਗੋਲ, ਇਨਪੁੱਟ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਹਿਮਤੀ ਚੁਣੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਿਹਤ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਨੁਕਸਦਾਰ ਰੂਪਕ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲੇਬਲਰ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਡਗਮਗਾ ਰਹੇ ਪਹੀਆਂ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਵਰਕਫੋਰਸ ਮਾਡਲ: ਇਨ-ਹਾਊਸ, ਬੀਪੀਓ, ਭੀੜ, ਜਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ 👥
-
ਇਨ-ਹਾਊਸ : ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ, ਸੂਖਮ ਡੋਮੇਨਾਂ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
-
ਮਾਹਰ ਵਿਕਰੇਤਾ : ਇਕਸਾਰ ਥਰੂਪੁੱਟ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ QA, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਵਰੇਜ।
-
ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ : ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ ਸਸਤਾ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗੋਲਡਜ਼ ਅਤੇ ਸਪੈਮ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
-
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ : ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮਾਹਰ ਟੀਮ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਬਣੋ।
ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਚੁਣੋ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰ, ਅਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ। ਸਸਤੇ ਲੇਬਲ ਜੋ ਤਿੰਨ ਰੀਲੇਬਲ ਪਾਸਾਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਸਤੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਲਾਗਤ, ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ROI: ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਹਕੀਕਤ ਜਾਂਚ 💸⏱️
ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਬਲ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ QA ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਲਈ, ਆਪਣੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਪ ਕਰੋ:
-
ਥਰੂਪੁੱਟ ਟੀਚਾ : ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਪ੍ਰਤੀ ਲੇਬਲਰ × ਲੇਬਲਰ।
-
QA ਓਵਰਹੈੱਡ : % ਡਬਲ-ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
-
ਰੀਵਰਕ ਰੇਟ : ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਅੱਪਡੇਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਰੀ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬਜਟ।
-
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਿਫਟ : ਮਾਡਲ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰੀਲੇਬਲ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਨਿਯਮ ਹੱਥੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ (ਜਾਦੂਈ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਅਰਥਪੂਰਨ) ਦੁਆਰਾ ਕੱਟ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕੋਈ ਨੰਬਰ ਮੰਗਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਿਓ - ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ - ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹੋ।
ਉਹ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ 🪤
-
ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਘੂਰ : ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ + ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰੋ।
-
ਕਲਾਸ ਬਲੋਟ : ਧੁੰਦਲੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ। ਨੀਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ "ਹੋਰ" ਨੂੰ ਮਿਲਾਓ ਜਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
-
ਗਤੀ 'ਤੇ ਓਵਰ-ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ : ਜਲਦੀ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ ਚੁੱਪਚਾਪ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜ਼ਹਿਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸੋਨੇ ਪਾਓ; ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜੀਆਂ ਢਲਾਣਾਂ ਨੂੰ ਰੇਟ-ਸੀਮਤ ਕਰੋ।
-
ਟੂਲ ਲਾਕ-ਇਨ : ਐਕਸਪੋਰਟ ਫਾਰਮੈਟ ਬਿਟ। JSONL ਸਕੀਮਾਂ ਅਤੇ ਅਣਉਚਿਤ ਆਈਟਮ ਆਈਡੀ ਬਾਰੇ ਜਲਦੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ।
-
ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨਾ : ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ eval ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹਟ ਜਾਓਗੇ। ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ। ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣ ਨੂੰ ਲਿਖ ਲਓ ਤਾਂ ਜੋ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ: ਤੇਜ਼, ਇਮਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ 🙋♀️
ਸਵਾਲ: ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਨਾਮ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਕੀ ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਹਨ?
ਜਵਾਬ: ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲ ਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਗਿੰਗ ਦੀ ਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਕਸਰ QA ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਆਲੂ, ਆਲੂ।
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਮੈਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਲੇਬਲਿੰਗ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਜਵਾਬ: ਤੁਸੀਂ ਘਟਾ , ਛੱਡ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਗਾਰਡਰੇਲ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਹੱਥ-ਲੇਬਲਿੰਗ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਕੱਟੇਗੀ [3]।
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮੇਰੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਮਾਹਰ ਹਨ?
ਜਵਾਬ: ਹਾਂ। ਮਾਹਰ ਵੀ ਅਸਹਿਮਤ ਹਨ। ਅਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਮਝੌਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (κ/α) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਜਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕਰੋ [1]।
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਨਹੀਂ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪੈਟਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਭਿਆਸਾਂ [2] ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਸਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਵਾਲ: ਮੈਂ ਅੱਗੇ ਕੀ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵਾਂ?
ਜਵਾਬ: ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਨਮੂਨੇ ਲਓ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰੇਕ ਨਵਾਂ ਲੇਬਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰ ਦੇਵੇ [4]।
ਫੀਲਡ ਨੋਟਸ: ਛੋਟੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਵੱਡਾ ਫ਼ਰਕ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ✍️
-
ਆਪਣੇ ਰੈਪੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ
-
ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ
-
ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਸੰਪੂਰਨ ਸੋਨੇ ਦਾ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਦੂਸ਼ਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਾਓ।
-
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੈਸ਼ਨ ਘੁੰਮਾਓ : 10 ਆਈਟਮਾਂ ਦਿਖਾਓ, ਚੁੱਪਚਾਪ ਲੇਬਲ ਲਗਾਓ, ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਚਰਚਾ ਕਰੋ, ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
-
ਲੇਬਲਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ - ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਕੋਈ ਸ਼ਰਮ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮੌਕੇ ਮਿਲਣਗੇ, ਖਲਨਾਇਕ ਨਹੀਂ।
-
ਮਾਡਲ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੁਝਾਅ ਜੋੜੋ । ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੀਲੇਬਲ ਗਲਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਦੂ ਹੈ।
ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ: ਲੇਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਯਾਦਾਸ਼ਤ ਹਨ 🧩💡
AI ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ। ਇਸਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਘੱਟ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਹਿਸਾਂ, ਸੁਚਾਰੂ ਸ਼ਿਪਿੰਗ। ਇਸਨੂੰ ਢਿੱਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛਦੇ ਰਹੋਗੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਜਵਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਨਾਮ ਟੈਗ ਪਹਿਨਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਟੀਮ ਜਾਂ ਫੈਂਸੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ - ਪਰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਹੋ ਗਈ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ : ਇੱਕ ਕਰਿਸਪ ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ, ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਓ, ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਅਗਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੀਜ਼ ਚੁਣਨ ਦਿਓ। ਫਿਰ ਦੁਹਰਾਓ। ਦੁਬਾਰਾ। ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ... ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਗੱਲ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣੋਗੇ। 😄
ਹਵਾਲੇ
[1] ਆਰਟਸਟਾਈਨ, ਆਰ., ਅਤੇ ਪੋਏਸੀਓ, ਐਮ. (2008)। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਅੰਤਰ-ਕੋਡਰ ਸਮਝੌਤਾ । ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ, 34(4), 555–596। (κ/α ਅਤੇ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਸਮੇਤ, ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।)
PDF
[2] NIST (2023)। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF 1.0) । (ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣ।)
PDF
[3] ਰੈਟਨਰ, ਏਜੇ, ਡੀ ਸਾ, ਸੀ., ਵੂ, ਐਸ., ਸੇਲਸਮ, ਡੀ., ਅਤੇ ਰੇ, ਸੀ. (2016)। ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਵੱਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਲਦੀ । ਨਿਊਰਿਪਸ। (ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ।)
PDF
[4] ਲੀ, ਡੀ., ਵਾਂਗ, ਜ਼ੈੱਡ., ਚੇਨ, ਵਾਈ., ਆਦਿ (2024)। ਡੂੰਘੀ ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ: ਹਾਲੀਆ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ । (ਲੇਬਲ-ਕੁਸ਼ਲ ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ।)
PDF
[5] NIST (2010)। SP 800-122: ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਗਾਈਡ । (PII ਕੀ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।)
PDF