Mwongozo wa Biashara wa Kuweka Lebo ya Data Katika Njia Zote za AI: Maandishi, Picha, Video na LiDAR

Ufafanuzi wa maandishi ndio uti wa mgongo wa mifano mikubwa ya lugha na matumizi ya usindikaji wa lugha asili. Kazi za ufafanuzi wa kawaida ni pamoja na utambuzi wa shirika ulioitwa (NER), ambapo vyombo kama vile watu, mashirika, au shughuli za kifedha zimewekwa alama ndani ya hati; uwekaji alama wa hisia, ambao huweka maoni ya mteja au mfanyakazi kama mazuri, hasi, au yasiyoegemea upande wowote; na maelezo ya haraka/majibu, ambayo hutoa data iliyopangwa kwa ajili ya kuimarisha mafunzo na maoni ya binadamu (RLHF) katika mifano ya AI ya kuzalisha. Biashara hutumia ufafanuzi huu ili kuendesha programu za Akiliunde kuanzia boti za gumzo hadi mifumo ya kufuata udhibiti, kuhakikisha kwamba miundo inafunzwa kuhusu maandishi ambayo ni sahihi kimazingira na tofauti kilugha.

Mifano ya maono ya kompyuta hutegemea wingi mkubwa wa picha zilizotambulishwa. Ufafanuzi unaweza kuwa aina ya masanduku ya kufungia, poligoni, au mgawanyo wa kiwango cha pikseli. Katika muktadha wa biashara, hii inawezesha mashirika ya rejareja kufundisha mifano ya ufuatiliaji wa rafu, kuhakikisha hesabu inafuatiliwa kwa wakati halisi; wazalishaji hutumia lebo ya picha kugundua kasoro za bidhaa wakati wa uhakikisho wa ubora; na watengenezaji wa AV hutegemea mamilioni ya watembea kwa miguu na picha za gari ili kufundisha mifano ya mtazamo. Bila uwekaji alama sahihi wa picha, mifano hii ya AI huhatarisha upotoshaji ambao unaweza Mzigo wenye kasoro au hata kusababisha hatari za usalama.

Ufafanuzi wa video unahitaji mlolongo wa lebo ya fremu, mara nyingi kwa vipindi vya millisecond. Hii ni muhimu kwa mifumo ya AI ambayo inategemea muktadha wa muda. Kwa mfano, roboti za ghala, hutegemea video iliyoandikwa ili kuvinjari kwa ufanisi na kwa usalama. Mifumo ya ufuatiliaji wa usalama hutegemea ufafanuzi wa video ili kutambua vitisho au hitilafu kwa wakati halisi. Mashirika ya michezo hutumia lebo ya video kwa ajili ya uchanganuzi, kuweka alama kwenye fremu ya mwendo wa wachezaji. Utata na kiasi cha data ya video hufanya maelezo sahihi kuwa changamoto hasa, yanahitaji majukwaa ya orchestration ya mtiririko wa kazi ili kuhakikisha kasi na usahihi.

Maelezo ya data ya LiDAR ni kiini cha kuendesha gari kwa uhuru na roboti. Sensorer za LiDAR huzalisha mawingu makubwa ya 3D ambayo lazima yagawanywe na kuwekwa alama kwa usahihi. Hii inahusisha kuainisha watembea kwa miguu, magari, na vizuizi katika sehemu yenye vipimo vitatu. Zaidi ya AV, maelezo ya LiDAR ni muhimu kwa urambazaji wa roboti, ramani inayotegemea ndege zisizo na rubani, na muundo wa nafasi wa AR/VR. Tofauti na picha za 2D, data ya LiDAR hutambulisha kina, na kufanya maelezo kuwa magumu zaidi. Ni mchanganyiko tu wa automatisering + human-in-loop (HITL) unaoweza safirisha bidhaa zinazohitaji usahihi kwa matumizi muhimu ya usalama.