簡介
每種類型的人工智能都需要自己獨特的資料註記方式。與依賴 LiDAR 的自動駕駛車輛相比, 接受文字訓練的 LLM 需要的標記管道大不相同。對企業主管而言, 了解資料註解模式 (文字、影像、影片和 LiDAR) 對於選擇正確的供應商和策略至關重要。每種模式都有不同的挑戰, 需要不同的技能組合, 並以不同的方式影響企業 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應用程式的支柱。常見的註解任務包括命名實體識別 (NER), 也就是在文件中標記實體, 例如人員、組織或金融交易;情緒標籤, 將顧客或員工的意見回饋分為正面、負面或中立;提示/回應註解, 提供結構化資料, 用於生成式 AI 模型中的人工回饋強化學習 (RLHF)。企業使用這些註解來支援從聊天機器人到法規遵循系統的 AI 應用程式, 確保模型能夠根據準確的語境訓練並使用多元語言的文字。
電腦視覺的影像標籤
電腦視覺模型依賴於大量帶註解的影像。批註的形式可以是邊界方塊、面型或像素級分割。在企業環境中, 這使零售組織能夠訓練貨架監控模型, 確保實時追踪庫存;製造商在品質保證期間使用影像標籤來偵測產品瑕疵;和 AV 開發人員依靠數百萬張帶註解的行人和車輛影像來訓練感知模型。如果沒有準確的影像標籤, 這些 AI 模型可能會發生分類錯誤, 進而損害品牌信任, 甚至造成安全風險。
時態模型的影片註解
影片註解需要標記一連串的畫面, 通常是以微秒為間隔。這對於依賴時間情境的 AI 系統來說至關重要。舉例來說, 倉庫機械人會仰賴帶註解的影片來有效安全地導航。安全監控系統仰賴影片註解即時偵測威脅或異常情況。體育組織會使用影片標籤進行分析, 逐畫面標記運動員的動作。影片資料龐大且複雜, 讓準確的標註變得尤為困難, 因此需要工作流程編排平台來確保速度與準確度。
LiDAR 和 3D 點雲註記
LiDAR 資料註記是自動駕駛和機器人技術的核心。LiDAR 感應器會產生大量 3D 點雲, 且必須精準地進行分割和標記。這涉及對 3D 空間中的行人、車輛和障礙物進行分類。除了自動駕駛車輛, LiDAR 的註記對於機器人導航、無人駕駛飛機測繪和 AR/VR 空間建模也至關重要。與 2D 影像不同的是, LiDAR 資料會帶來深度, 讓註記變得更加複雜。只有自動化與人在環路 (HITL) 相結合, 才能提供企業對安全關鍵型應用程式所需的準確度。
為什麼選擇 Uber 人工智能解決方案
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