GPT 및 BERT와 같은 언어 모델은 챗봇 개발에서 자연어 처리 작업에 이르기까지 다양한 분야를 변화시켰습니다.하지만 이러한 모델의 성능은 학습한 데이터에 따라 달라집니다.따라서 데이터 레이블링의 품질은 종종 간과되기는 하지만 교육 과정에서 중요한 요소가 됩니다.
품질 데이터의 중요성
모델 성능에서의 역할
고품질 데이터는 효율적이고 신뢰할 수 있으며 정확한 모델을 학습하는 데 매우 중요합니다.레이블이 지정된 데이터가 우수할수록 모델이 언어를 더 잘 이해하고 처리합니다.
무엇이 잘못될 수 있을까요?
데이터 레이블이 잘못되면 다음과 같은 결과가 발생할 수 있습니다.
- 부정확한 예측
- 편향된 알고리즘
- 자연어 쿼리의 잘못된 해석
품질 관리 모범 사례
표본 크기 및 다양성
크고 다양한 데이터 세트를 사용하면 모델이 치우치거나 편향된 데이터에 대해 학습되지 않습니다.이를 통해 모델을 실제 시나리오에 더 잘 일반화할 수 있습니다.
더블 체킹 및 피어 리뷰
라벨의 정확성과 일관성을 검토해야 합니다.동료 리뷰는 실수를 찾아낼 수 있는 또 다른 시각을 제공할 수 있습니다.
라벨링의 일관성
레이블링에 대한 표준화된 지침을 사용하면 데이터에 일관되게 태그를 지정하여 교육 목적의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
품질 보증을 위한 자동화 도구
라벨링 프로세스 중에 데이터 품질을 유지하도록 설계된 특수 소프트웨어 솔루션이 있습니다.이러한 도구는 반복적인 작업을 자동화하고 사전 라벨링을 위한 기계 학습 알고리즘을 통합하여 사람이 태깅한 후 이를 검토하고 수정할 수 있습니다.
교육 언어 모델 등에 대한 품질 데이터 레이블링을 받으려면 Sapien에 문의하십시오.
교육 언어 모델에서 고품질 데이터가 수행하는 중요한 역할을 이해하려면 데이터 레이블링이 최고 수준인지 확인하는 것이 중요합니다.이를 달성할 방법을 찾고 있다면 사피엔이 도와드릴 수 있습니다.
원시 데이터 업로드
먼저 원시 데이터를 업로드합니다.사내 또는 외부에서 라벨링 작업을 할 필요가 없습니다.
견적 수령 및 검토
업로드가 완료되면 거의 즉시 자동 견적을 받을 수 있습니다.이는 데이터의 복잡성, 프로젝트의 긴급성, 당사 네트워크 내의 현재 공급-수요 동태에 따라 결정됩니다.
사전 결제
그런 다음 선결제를 진행하면 당사의 글로벌 태거 네트워크가 작동합니다.
진행 상황 모니터링
대시보드를 통해 프로젝트를 추적하고 속도를 높이려면 추가 비용을 지불하세요.작업이 완료되는 즉시 알림을 받게 됩니다.
교육용 내보내기
이제 레이블이 잘 지정된 데이터를 언어 모델 학습에 사용할 수 있습니다.아주 간단합니다.
품질 데이터 라벨링이 필요한 경우 사피엔에게 연락하기.저희 플랫폼은 새로운 Web3 게임을 통해 전체 프로세스를 분산시킵니다.최종 결과는 다양하고 의욕적인 태거 그룹에 의해 엄격하게 분류된 데이터입니다.Sapien을 사용하면 가능한 최고의 데이터를 기반으로 언어 모델을 트레이닝할 수 있습니다.
