簡介
每種類型的人工智能都需要其獨特的數據註釋方法。與依靠 LiDAR 訓練的自動駕駛車輛相比, 接受文字訓練的 LLM 所需的標註流程有很大不同。對企業負責人而言, 了解數據註解形式 (包括文字、圖片、影片和 LiDAR) 對選擇合適的供應商和製定合適策略至關重要。每種模式都有不同的挑戰, 需要不同的技能組合, 並以不同方式影響企業 AI 成果。
適用於 LLM 和 NLP 的文字註解
文字註解是大型語言模型和自然語言處理 App 的支柱。常見的註解任務包括命名實體識別 (NER), 即可以在文件中標記實體, 例如人員、機構或財務交易;情緒標籤, 將顧客或員工的意見分為正面、負面或中立;提示/回應註解, 為生成式 AI 模型提供結構性數據, 以運用人類意見強化學習。企業使用這些註解來驅動 AI 應用程式, 從聊天機械人到監管合規系統, 確保模型能夠根據情境訓練準確和多元語言的文字。
計算機視覺的圖像標籤
計算機視覺模型有賴於大量帶註釋的圖片。註釋可以採用邊界框、面或像素級別分割的形式。在企業環境中, 這使零售機構能夠訓練貨架監控模型, 確保實時追踪庫存;製造 商在質素保證期間, 會使用圖片標籤來偵測產品缺陷;和 AV 開發人員依靠數百萬張帶註釋的行人和車輛圖像來訓練感知模型。如果沒有準確的圖片標籤, 這些 AI 模型可能會被錯誤分類, 從而損害品牌信任, 甚至造成安全風險。
時態模型的影片註解
影片註解需要為一連串的畫面添加標籤, 通常以微秒為間隔。這對於依賴時間情境的 AI 系統來說尤其重要。舉例來說, 倉庫機械人依靠帶註釋的影片來高效率和安全地導航。安全監控系統依靠影片註解即時偵測威脅或異常情況。體育機構會使用影片標籤作分析, 逐格標示球員的動作。視訊資料極為複雜和龐大, 令準確註解尤其困難, 需要工作流程編排平台才能同時確保速度和精確度。
LiDAR 和 3D 點雲註解
LiDAR 數據註解是自動駕駛和機械人技術的核心部分。LiDAR 感應器會產生大量 3D 點雲, 必須精確分段和標記。這涉及對 3D 空間中的行人、車輛和障礙物進行分類。除自動駕駛車輛外, LiDAR註記在機械人導航、無人駕駛飛機地圖繪製和增強現實/虛擬現實空間建模方面也發揮著重要作用。與 2D 影像不同, LiDAR 資料會引入景深, 令註記變得更為複雜。只有自動化 + 人在環 (HITL) 相結合, 才能達到企業對安全至關重要的應用程序所需的準確度。
為何選擇 Uber 人工智能解決方案
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