Многие организации вкладывать большие средства в развитие моделей, упуская из виду качество сбора данных. Если аннотация непоследовательна или содержит ошибки, итоговая модель ИИ отразит эти опечатки. Например, в случае генеративного ИИ (GenAI) неправильно помеченные подсказки или неполное обучение отзывам человека могут искажать результаты, что приводит к неуместным или даже вредным ответам. В приложениях для компьютерного зрения (CV) одно неправильно помеченное изображение пешехода в наборе данных может подорвать безопасность системы беспилотного автомобиля. Точно так же в задачах обработки нормального языка (NLP), таких как обнаружение мошенничества или анализ настроений клиентов, если организации неправильно помечены тегами, модель неправильно классифицирует риски и неправильно воспользуется отзывами клиентов.

Качество аннотаций становится еще более значимым при работе с корпоративными программами. Во-первых, качественная маркировка данных снижает предусмотрительность, так как наборы данных точно отражают весь набор реальных ситуаций, а не лишь усугубляют культурные или демографические барьеры. Во-2-х, постоянство аннотаций позволяет моделям ИИ обеспечивать надежность моделей для миллиардов выборок данных; без него организации столкнулись бы с разбивкой, что приводит к ненадежным результатам ИИ. Кроме того, точное комментирование — это надежность, которой можно доверять компаниям, особенно при отладке больших языковых моделей (LLM), обучении робототочных систем, а также при внедрениях важные ИИ-приложения в финансах, системе здравоохранения и автомобилестроении.

Отдавать предпочтение качеству аннотаций можно по-разному. Одно из наших главных преимуществ — более быстрый выход на рынок: если размеченные данные точны с самого начала, модели требуется меньше циклов переподготовки, что ускоряет внедрение. Кроме того, это дает прямые финансовые преимущества, поскольку исправление неправильно размеченных данных на более поздних этапах цикла ИИ обходится экспоненциально дороже, чем исправление в ходе аннотирования. Возможно, самое главное — это то, что качественные примечания помогают организациям внедрить надежный ИИ. Органы нормативно-правового соответствия, инвесторы и пользователи всё чаще требуют от систем ИИ прозрачности, беспристрастности и объяснимости. Все это возможно только при условии систематизации и точной разбивки данных для обучения.