يشكل التعليق التوضيحي للنص العمود الرئيسي لنماذج اللغات الكبيرة وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. تتضمن مهام التعليقات التوضيحية الشائعة التعرف على الكيان المُسمى (NER) ، حيث يتم وضع علامة على الكيانات مثل الأشخاص أو المؤسسات أو المعاملات المالية داخل المستندات ؛ تصنيف المشاعر ، والذي يصنف تعليقات العملاء أو الموظفين على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة ؛ والتعليق التوضيحي الفوري / الاستجابة ، الذي يوفر بيانات منظمة للتعلم المعزز من خلال التعليقات البشرية (RLHF) في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. تستخدم الشركات هذه التعليقات التوضيحية لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتراوح بين روبوتات المحادثة وأنظمة الامتثال التنظيمية ، مما يضمن تدريب النماذج على نصوص دقيقة من حيث السياق ومتنوعة لغوياً.

تعتمد نماذج الرؤية الحاسوبية على كميات كبيرة من الصور المشروحة. يمكن أن تتخذ التعليقات التوضيحية شكل مربعات إحاطة أو مضلعات أو تجزئة على مستوى البيكسل. وفي سياقات الشركات ، يتيح ذلك لمؤسسات البيع بالتجزئة تدريب النماذج على مراقبة الأرفف ، مما يضمن تتبع المخزون في الوقت الفعلي ؛ تستخدم الشركات المُصنِّعة خاصية وضع الملصقات على الصور للكشف عن عيوب المنتجات أثناء ضمان الجودة ؛ يعتمد مطورو البرامج على الملايين من صور المشاة ووسائل التنقل التي تم توضيحها بالشرح لتدريب نماذج تصورهم. وبدون تمييز دقيق للصور ، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه قد تتعرض لسوء التصنيف مما قد يؤدي إلى الإضرار بثقة العلامة التجارية أو حتى إنشاء مخاطر تتعلق بالسلامة.

يتطلب التعليق التوضيحي للفيديو تمييز تسلسل الإطارات ، غالباً بفواصل زمنية تبلغ ملي ثانية. هذا أمر بالغ الأهمية لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على السياق الزمني. تعتمد روبوتات المستودع ، على سبيل المثال ، على مقاطع الفيديو التوضيحية للتنقل بكفاءة وأمان. تعتمد أنظمة مراقبة الأمن على التعليقات التوضيحية بالفيديو لاكتشاف التهديدات أو الحالات الشاذة في الوقت الفعلي. تستخدم المؤسسات الرياضية تسمية مقاطع الفيديو لإجراء التحليلات ، ووضع علامات على تحركات اللاعبين إطاراً تلو الآخر. إن تعقيد بيانات الفيديو وحجمها يجعل الشروح التوضيحية الدقيقة صعبة بشكل خاص ، مما يتطلب منصات لتنسيق سير العمل لضمان السرعة والدقة في الوقت نفسه.

يحتل التعليق التوضيحي لبيانات نظام «ليدار» مكاناً أساسياً في القيادة الذاتية والروبوتات. تُولِّد مستشعرات «الليدار» غيوماً نقطية ضخمة ثلاثية الأبعاد يجب أن تكون مجزأة ومُصنَّفةً بدقة. يتضمن ذلك تصنيف المشاة والسيارات والعوائق في مساحة ثلاثية الأبعاد. بخلاف الصوت والصورة ، يُعد التعليق التوضيحي ليدار أمراً بالغ الأهمية للتنقل في الروبوتات ، ورسم الخرائط باستخدام الطائرات بدون طيار ، والنمذجة المكانية للواقع المعزز / الواقع الافتراضي. على عكس الصور ثنائية الأبعاد ، تقدم بيانات الليدار العمق ، مما يجعل التعليقات التوضيحية أكثر تعقيداً بشكل ملحوظ. يمكن فقط للجمع بين الأتمتة والدمج بين الأتمتة والإرشاد البشري (HITL) تقديم الدقة التي تطلبها المؤسسات للتطبيقات التي تحتاج إلى إجراءات السلامة الحرجة.