Įvadas
Dirbtinis intelektas yra tiek gero, kiek duomenys iš jo mokosi. Įmonei sprendimus priimantiems asmenims duomenų žymėjimas ir anotavimas nėra smulkios techninės užduotys – jie yra pagrindas, kuriuo grindžiama DI ir MM sėkmė. Prastai anotuotas duomenų rinkinys gali sugadinti kelių milijonų dolerių sumą, todėl prognozės gali būti netikslios, neplanuotas šališkumas ir brangiai kainuojantys įdiegimo vėlavimai. DI laimi – tai įmonės, kurios aukštos kokybės duomenų anotavimą laiko strateginiu prioritetu.
DI duomenų kokybės problema
Daugelis organizacijų daug investuoja į modelio kūrimą, bet pamiršta duomenų perdavimo kokybę. Jei anotavimas yra nenuoseklus arba jame yra klaidų, šie trūkumai bus atsižvelgti į sukurtą DI modelį. Pavyzdžiui, generatyvaus dirbtinio intelekto („GenAI“) atveju klaidingai pažymėti raginimai arba neišspręsti žmonių atsiliepimai gali iškreipti rezultatus ir sulaukti nereikšmingų ar net kenksmingų atsakymų. kompiuterinės vizijos (CV) programėlėse vienas klaidingai pažymėtas pėsčiojo vaizdas duomenų rinkinyje gali paveikti autonominio automobilio (AA) sistemos saugumą. Panašiai, vykdant natūralios kalbos apdorojimo (NKA) užduotis, pvz., apgaulingos veiklos aptikimą arba klientų nuotaikos analizę, jei subjektai bus pažymėti netinkamai, modelis klaidingai identifikuos riziką arba neteisingai supras vartotojų atsiliepimus.
Kodėl svarbi anotavimo kokybė?
Anotacijų kokybė dar labiau svarbi įmonės mastu. Pirma, aukštos kokybės duomenų žymėjimas sumažina šališkumą užtikrindamas, kad duomenų rinkiniai tiksliai atspindėtų visus realius atvejus, o ne sustiprintų kultūrines ar demografines akląsias zonas. Antra, anotavimo nuoseklumas leidžia AI modeliams užtikrinti patikimumą naudojant milijardus duomenų taškų; be jo, įmonės susiduria su susiskaidymu, dėl kurio dirbtinio intelekto rezultatai yra nepatikimi. Galiausiai tiksli anotacija suteikia patikimumo, kuriuo įmonės gali pasitikėti, ypač kai reikia tobulinti didžiųjų kalbų modelius (LLM), mokant robotikos sistemas arba įdiegiant misijoms svarbiausias dirbtinio intelekto programėles finansų, sveikatos priežiūros arba automobilių pramonėse.
Aukštos kokybės anotavimo poveikis įmonei
Įmonės išreiškiamos įvairiais būdais naudos iš anotavimo kokybės. Greitesnis pateikimas rinkai yra vienas didžiausių pajamų: kai pažymėti duomenys nuo pat pradžių yra tikslūs, modeliams reikia mažiau perkvalifikavimo ciklų, todėl diegimas yra spartesnis. Be to, tai turi tiesioginių finansinių privalumų, nes klaidingai sužymėtų duomenų taisymas vėlesniame AI gyvavimo laikotarpyje yra eksploatuojamai brangesnis nei taisymas anotuojant. Turbūt svarbiausia, kad kokybiškos anotacijos užtikrinama, kad įmonės galėtų naudoti patikimą dirbtinį intelektą. Reguliavimo institucijos, investuotojai ir galutiniai klientai vis labiau reikalauja skaidrumo, sąžiningumo ir paaiškinimo dirbtinio intelekto sistemose – visa tai įmanoma tik tada, kai mokymo duomenys pažymimi nuosekliai ir tiksliai.
Kodėl verta rinktis „Uber“ DI sprendimai
„Uber“ AI sprendimai nuolat užtikrina aukštesnę anotavimo kokybę, palyginus su pramonės vidurkiu, ir užtikrina, kad įmonės turėtų prieigą prie aukščiausios kokybės galimų duomenų rinkinių. Turėdama milijardus paženklintų teksto, vaizdų, garso, vaizdo įrašų ir LiDAR naudojimo atvejų, „Uber“ suteikia galimybę naudotis mūsų paslaugomis neprilygstamai. Mūsų visame pasaulyje dirba daugiau nei 8 milijonai dirbančių asmenų 72 šalyse, kartu ir pažangios dirbtinio intelekto valdomos darbo eigos užtikrina didelio masto tikslumą. Įmonei sprendimus priimančioms įmonėms „Uber“ AI sprendimų komanda nėra tik tiekėjas – ji yra patikimas partneris, užtikrinantis, kad jūsų DI sistemos būtų sukurtos remiantis patikimais, nešališkais ir aukštos kokybės duomenimis.
Sprendimai pramonei
Pramonės
Gidai