अगर आप मशीन लर्निंग सिस्टम बना रहे हैं या उनका मूल्यांकन कर रहे हैं, तो आपको कभी न कभी एक ही समस्या का सामना करना पड़ेगा: लेबल किया हुआ डेटा। मॉडल अपने आप नहीं जान जाते कि कौन सा डेटा क्या है। लोगों, नीतियों और कभी-कभी प्रोग्रामों को उन्हें सिखाना पड़ता है। तो, एआई डेटा लेबलिंग क्या है? संक्षेप में, यह कच्चे डेटा में अर्थ जोड़ने की प्रक्रिया है ताकि एल्गोरिदम उससे सीख सकें…😊
🔗 एआई नैतिकता क्या है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जिम्मेदार विकास और तैनाती को निर्देशित करने वाले नैतिक सिद्धांतों का अवलोकन।
🔗 AI में MCP क्या है?
यह लेख मॉडल नियंत्रण प्रोटोकॉल और एआई व्यवहार के प्रबंधन में इसकी भूमिका की व्याख्या करता है।
🔗 एज एआई क्या है?
इसमें बताया गया है कि एआई किस प्रकार एज डिवाइस पर सीधे डेटा को प्रोसेस करता है।
🔗 एजेंटिक एआई क्या है?
यह योजना बनाने, तर्क करने और स्वतंत्र रूप से कार्य करने में सक्षम स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजेंटों का परिचय देता है।
एआई डेटा लेबलिंग वास्तव में क्या है? 🎯
एआई डेटा लेबलिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो या टाइम सीरीज़ जैसे कच्चे इनपुट में मानव-समझने योग्य टैग, स्पैन, बॉक्स, श्रेणियां या रेटिंग जोड़ी जाती हैं, ताकि मॉडल पैटर्न का पता लगा सकें और भविष्यवाणियां कर सकें। उदाहरण के लिए, कारों के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स, टेक्स्ट में लोगों और स्थानों पर एंटिटी टैग, या चैटबॉट के किस उत्तर को अधिक उपयोगी माना जाए, इसके लिए वरीयता वोट। इन लेबलों के बिना, पारंपरिक पर्यवेक्षित शिक्षण कभी भी सफल नहीं हो सकता।
आपको ग्राउंड ट्रुथ या गोल्ड डेटा : स्पष्ट निर्देशों के तहत सहमत उत्तर, जिनका उपयोग मॉडल के व्यवहार को प्रशिक्षित करने, मान्य करने और ऑडिट करने के लिए किया जाता है। फाउंडेशन मॉडल और सिंथेटिक डेटा के युग में भी, लेबल किए गए सेट मूल्यांकन, फाइन-ट्यूनिंग, सुरक्षा रेड-टीमिंग और लॉन्ग-टेल एज केस के लिए महत्वपूर्ण हैं - यानी, आपका मॉडल उन अजीबोगरीब चीजों पर कैसा व्यवहार करता है जो आपके उपयोगकर्ता वास्तव में करते हैं। मुफ्त में कुछ नहीं मिलता, बस बेहतर उपकरण मिलते हैं।
अच्छी एआई डेटा लेबलिंग की विशेषताएं क्या हैं ✅
सीधे शब्दों में कहें तो: अच्छी लेबलिंग सबसे अच्छे तरीके से उबाऊ होती है। यह पूर्वानुमानित, दोहराने योग्य और कुछ हद तक ज़रूरत से ज़्यादा दस्तावेजीकृत लगती है। यह कुछ इस तरह दिखती है:
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एक सटीक ऑन्टोलॉजी : कक्षाओं, विशेषताओं और संबंधों का वह नामित समूह जिसकी आपको परवाह है।
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क्रिस्टल निर्देश : हल किए गए उदाहरण, प्रति-उदाहरण, विशेष मामले और टाई-ब्रेक नियम।
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समीक्षक लूप : कार्यों के एक हिस्से पर दूसरी नज़र।
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समझौता मैट्रिक्स : अंतर-एनोटेटर समझौता (जैसे, कोहेन का κ, क्रिप्पेंडॉर्फ का α) ताकि आप संगति को माप सकें, न कि भावनाओं को। α विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब लेबल गायब हों या कई एनोटेटर अलग-अलग आइटम कवर करते हों [1]।
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एज-केस गार्डनिंग : नियमित रूप से विचित्र, प्रतिकूल या दुर्लभ मामलों को इकट्ठा करना।
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पक्षपात की जाँच : ऑडिट डेटा स्रोत, जनसांख्यिकी, क्षेत्र, बोलियाँ, प्रकाश की स्थिति आदि।
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उत्पत्ति और गोपनीयता : ट्रैक करें कि डेटा कहाँ से आया, इसका उपयोग करने के अधिकार, और पी.आई.आई. को कैसे संभाला जाता है (पी.आई.आई. के रूप में क्या गिना जाता है, आप इसे कैसे वर्गीकृत करते हैं, और सुरक्षा उपाय) [5]।
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प्रशिक्षण में प्रतिक्रिया : लेबल किसी स्प्रेडशीट के कब्रिस्तान में नहीं रहते - वे सक्रिय शिक्षण, सुधार और मूल्यांकन में योगदान देते हैं।
एक छोटी सी बात माननी पड़ेगी: आपको अपने दिशानिर्देशों को कई बार बदलना पड़ेगा। यह सामान्य बात है। जैसे किसी स्टू में मसाले बदलते समय थोड़ा सा बदलाव भी बहुत फर्क ला सकता है।
एक छोटा सा किस्सा: एक टीम ने अपने यूजर इंटरफेस में सिर्फ एक "निर्णय नहीं ले पा रहे - नीति की आवश्यकता है" का विकल्प जोड़ा। सहमति बढ़ गई क्योंकि एनोटेटर्स ने अनुमान लगाना बंद कर दिया, और निर्णय लॉग रातोंरात बेहतर हो गया। उबाऊ जीत।
तुलना तालिका: एआई डेटा लेबलिंग के लिए उपकरण 🔧
यह पूरी सूची नहीं है, और हाँ, शब्दों का प्रयोग जानबूझकर थोड़ा अव्यवस्थित किया गया है। कीमतों में बदलाव हो सकता है - बजट बनाने से पहले विक्रेता की वेबसाइट पर इसकी पुष्टि अवश्य कर लें।
| औजार | के लिए सर्वश्रेष्ठ | मूल्य शैली (संकेतक) | यह कैसे काम करता है |
|---|---|---|---|
| लेबलबॉक्स | उद्यम, सीवी + एनएलपी का मिश्रण | उपयोग-आधारित, निःशुल्क स्तर | बढ़िया QA वर्कफ़्लो, ऑन्टोलॉजी और मेट्रिक्स; स्केल को काफी अच्छे से संभालता है। |
| AWS SageMaker ग्राउंड ट्रुथ | AWS-केंद्रित संगठन, HITL पाइपलाइन | प्रति कार्य + AWS उपयोग | AWS सेवाओं के साथ पूर्ण सामंजस्य, मानवीय हस्तक्षेप के विकल्प, मजबूत बुनियादी ढांचागत संबंध। |
| स्केल एआई | जटिल कार्य, प्रबंधित कार्यबल | अनुकूलित कोटेशन, स्तरीय | उच्च स्तरीय सेवाएं और उपकरण; जटिल परिस्थितियों के लिए सशक्त संचालन क्षमता। |
| सुपरएनोटेट | दूरदर्शी टीमें, स्टार्टअप | विभिन्न स्तर, निःशुल्क परीक्षण | बेहतरीन यूजर इंटरफेस, सहयोगात्मक कार्य, उपयोगी मॉडल-सहायता प्राप्त उपकरण। |
| अद्भुत वस्तु | स्थानीय नियंत्रण चाहने वाले डेवलपर्स | प्रति सीट आजीवन लाइसेंस | स्क्रिप्ट करने योग्य, तेज़ लूप, त्वरित रेसिपी - स्थानीय रूप से चलता है; एनएलपी के लिए बेहतरीन। |
| डोकानो | ओपन-सोर्स एनएलपी प्रोजेक्ट | मुफ़्त, ओपन सोर्स | सामुदायिक-संचालित, तैनात करने में आसान, वर्गीकरण और अनुक्रमण कार्यों के लिए उपयुक्त |
मूल्य निर्धारण मॉडल की वास्तविकता की जाँच : विक्रेता उपभोग इकाइयों, प्रति-कार्य शुल्क, स्तर, अनुकूलित उद्यम कोटेशन, एकमुश्त लाइसेंस और ओपन-सोर्स का मिश्रण करते हैं। नीतियां बदलती रहती हैं; खरीद प्रक्रिया शुरू करने से पहले विक्रेता के दस्तावेज़ों से विशिष्ट विवरणों की पुष्टि कर लें।
सामान्य लेबल के प्रकार, साथ में झटपट बनने वाली तस्वीरें 🧠
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छवि वर्गीकरण : संपूर्ण छवि के लिए एक या एक से अधिक लेबल टैग।
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ऑब्जेक्ट डिटेक्शन : वस्तुओं के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स या रोटेटेड बॉक्स।
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विभाजन : पिक्सेल-स्तर के मास्क-उदाहरण या अर्थ संबंधी; साफ होने पर विचित्र रूप से संतोषजनक।
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प्रमुख बिंदु और मुद्राएँ : जोड़ों या चेहरे के बिंदुओं जैसे महत्वपूर्ण चिह्न।
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एनएलपी : दस्तावेज़ लेबल, नामित संस्थाओं के लिए स्पैन, संबंध, कोररेफरेंस लिंक, विशेषताएँ।
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ऑडियो एवं भाषण : प्रतिलेखन, वक्ता डायरीकरण, आशय टैग, ध्वनिक घटनाएँ।
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वीडियो : फ्रेम-वार बॉक्स या ट्रैक, लौकिक घटनाएँ, क्रिया लेबल।
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समय श्रृंखला और सेंसर : विंडो वाली घटनाएं, विसंगतियां, प्रवृत्ति व्यवस्थाएं।
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जनरेटिव वर्कफ़्लो : वरीयता रैंकिंग, सुरक्षा संबंधी चेतावनी संकेत, सत्यता स्कोरिंग, रूब्रिक-आधारित मूल्यांकन।
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खोज और आरएजी : क्वेरी-दस्तावेज़ की प्रासंगिकता, जवाबदेही, पुनर्प्राप्ति त्रुटियाँ।
यदि कोई छवि पिज्जा है, तो सेगमेंटेशन का मतलब हर स्लाइस को बिल्कुल सटीक रूप से काटना है, जबकि डिटेक्शन का मतलब यह बताना है कि एक स्लाइस... कहीं न कहीं वहाँ है।
कार्यप्रवाह की संरचना: संक्षिप्त जानकारी से लेकर महत्वपूर्ण डेटा तक 🧩
एक मजबूत लेबलिंग पाइपलाइन आमतौर पर इस प्रकार की संरचना का अनुसरण करती है:
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ऑन्टोलॉजी को परिभाषित करें : क्लास, एट्रीब्यूट, संबंध और अनुमत अस्पष्टताएं।
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दिशा-निर्देशों का मसौदा : उदाहरण, अपवाद मामले और पेचीदा प्रति-उदाहरण।
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एक पायलट सेट को लेबल करें : कुछ सौ उदाहरणों को एनोटेट करके उनमें कमियां ढूंढें।
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समझौते को मापें : κ/α की गणना करें; एनोटेटर अभिसरण होने तक निर्देशों को संशोधित करें [1]।
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QA डिज़ाइन : सर्वसम्मति से मतदान, निर्णय, पदानुक्रमित समीक्षा और स्पॉट चेक।
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उत्पादन प्रक्रिया : उत्पादन क्षमता, गुणवत्ता और विचलन की निगरानी करें।
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प्रक्रिया को पूर्ण करें : मॉडल और उत्पाद के विकास के साथ-साथ पुनः प्रशिक्षण दें, पुनः नमूना लें और मानदंडों को अद्यतन करें।
एक ऐसी सलाह जिसके लिए आप बाद में खुद को धन्यवाद देंगे: अपने फैसलों का रिकॉर्ड । हर उस नियम को लिखें जिसे आप स्पष्ट करते हैं और क्यों । भविष्य में आप संदर्भ भूल जाएंगे। भविष्य में आपको इस बात पर गुस्सा आएगा।
मानवीय हस्तक्षेप की कमी, कमजोर पर्यवेक्षण, और "जितने अधिक लेबल, उतने कम क्लिक" वाली मानसिकता 🧑💻🤝
ह्यूमन-इन-द-लूप (HITL) का अर्थ है कि लोग प्रशिक्षण, मूल्यांकन या लाइव संचालन के दौरान मॉडल के साथ सहयोग करते हैं - मॉडल के सुझावों की पुष्टि, सुधार या उनसे परहेज करते हैं। गुणवत्ता और सुरक्षा की जिम्मेदारी लोगों के हाथों में रखते हुए गति बढ़ाने के लिए इसका उपयोग करें। HITL विश्वसनीय AI जोखिम प्रबंधन (मानवीय निरीक्षण, प्रलेखन, निगरानी) [2] के भीतर एक मुख्य अभ्यास है।
कमज़ोर पर्यवेक्षण एक अलग लेकिन पूरक युक्ति है: प्रोग्रामेटिक नियम, अनुमानी, दूरस्थ पर्यवेक्षण, या अन्य शोर वाले स्रोत बड़े पैमाने पर अस्थायी लेबल उत्पन्न करते हैं, फिर आप उन्हें शोरमुक्त करते हैं। डेटा प्रोग्रामिंग ने कई शोर वाले लेबल स्रोतों (उर्फ लेबलिंग फ़ंक्शन ) को संयोजित करने और उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण सेट [3] का उत्पादन करने के लिए उनकी सटीकता सीखने को लोकप्रिय बनाया।
व्यवहार में, तेज़ गति से काम करने वाली टीमें इन तीनों तरीकों का मिश्रण करती हैं: महत्वपूर्ण लक्ष्यों के लिए मैन्युअल लेबल, शुरुआती दक्षता के लिए कम पर्यवेक्षण, और रोज़मर्रा के काम को गति देने के लिए उच्च-स्तरीय रणनीति (HITL)। यह कोई धोखा नहीं है, बल्कि एक कला है।
सक्रिय अधिगम: लेबल लगाने के लिए अगली सबसे अच्छी चीज़ चुनें 🎯📈
सक्रिय शिक्षण सामान्य प्रक्रिया को उलट देता है। लेबलिंग के लिए डेटा का यादृच्छिक रूप से नमूना लेने के बजाय, आप मॉडल को सबसे अधिक जानकारीपूर्ण उदाहरणों का अनुरोध करने देते हैं: उच्च अनिश्चितता, उच्च असहमति, विविध प्रतिनिधि, या निर्णय सीमा के निकट बिंदु। अच्छे नमूनाकरण के साथ, आप लेबलिंग की बर्बादी को कम करते हैं और प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करते हैं। डीप एक्टिव लर्निंग को कवर करने वाले आधुनिक सर्वेक्षण बताते हैं कि जब ऑरेकल लूप अच्छी तरह से डिज़ाइन किया जाता है तो कम लेबल के साथ मजबूत प्रदर्शन होता है [4]।
एक सरल रेसिपी जिससे आप शुरुआत कर सकते हैं, कोई झंझट नहीं:
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कम बीज समूह पर प्रशिक्षण दें।
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बिना लेबल वाले पूल का स्कोर करें।
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अनिश्चितता या मॉडल असहमति के आधार पर शीर्ष K का चयन करें।
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लेबल लगाएं। पुनः प्रशिक्षण दें। छोटे-छोटे चरणों में दोहराएं।
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सत्यापन वक्रों और सहमति मैट्रिक्स पर नज़र रखें ताकि आप अनावश्यक जानकारी के पीछे न भागें।
आपको तब पता चलेगा कि यह काम कर रहा है जब आपके मॉडल में सुधार होगा और आपका मासिक लेबलिंग बिल दोगुना नहीं होगा।
गुणवत्ता नियंत्रण जो वास्तव में कारगर है 🧪
आपको सब कुछ तहस-नहस करने की ज़रूरत नहीं है। इन बातों का ध्यान रखें:
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गोल्ड प्रश्न : ज्ञात वस्तुओं को शामिल करें और प्रति लेबलर सटीकता को ट्रैक करें।
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सर्वसम्मति के साथ निर्णय : दो स्वतंत्र लेबल और असहमति की समीक्षा करने वाला एक समीक्षक।
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अंतर-एनोटेटर समझौता : जब आपके पास कई एनोटेटर या अपूर्ण लेबल हों तो α का उपयोग करें, जोड़ों के लिए κ; एक ही सीमा पर जुनूनी न हों-संदर्भ मायने रखता है [1]।
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दिशा-निर्देशों में संशोधन : बार-बार होने वाली गलतियों का मतलब आमतौर पर अस्पष्ट निर्देश होते हैं, न कि खराब टिप्पणीकार।
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ड्रिफ्ट जांच : समय, भूगोल और इनपुट चैनलों के आधार पर लेबल वितरण की तुलना करें।
यदि आप केवल एक ही मापदंड चुनते हैं, तो सहमति को चुनें। यह एक त्वरित स्वास्थ्य संकेत है। हालांकि, यह उपमा थोड़ी त्रुटिपूर्ण है: यदि आपके लेबलर संरेखित नहीं हैं, तो आपका मॉडल अस्थिर पहियों पर चल रहा है।
कार्यबल मॉडल: इन-हाउस, बीपीओ, क्राउड या हाइब्रिड 👥
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आंतरिक कार्यप्रणाली : संवेदनशील डेटा, सूक्ष्म क्षेत्रों और तीव्र अंतर-कार्यात्मक शिक्षण के लिए सर्वोत्तम।
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विशेषज्ञ विक्रेता : निरंतर उत्पादन क्षमता, प्रशिक्षित गुणवत्ता नियंत्रण और समय क्षेत्रों में कवरेज।
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क्राउडसोर्सिंग : प्रति कार्य सस्ता है, लेकिन आपको मजबूत गोल्ड फंड और स्पैम नियंत्रण की आवश्यकता होगी।
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हाइब्रिड : एक मुख्य विशेषज्ञ टीम को बनाए रखें और बाहरी क्षमता का भरपूर उपयोग करें।
आप जो भी विकल्प चुनें, शुरुआती तैयारियों, दिशा-निर्देशों के प्रशिक्षण, समायोजन दौर और नियमित प्रतिक्रिया में निवेश करें। सस्ते लेबल, जिन्हें बार-बार बदलना पड़े, सस्ते नहीं होते।
लागत, समय और निवेश पर लाभ: एक त्वरित वास्तविकता का जायजा 💸⏱️
लागत को कार्यबल, प्लेटफ़ॉर्म और QA में विभाजित किया जा सकता है। मोटे तौर पर योजना बनाने के लिए, अपनी पाइपलाइन को इस प्रकार मैप करें:
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थ्रूपुट लक्ष्य : प्रति लेबलर प्रति दिन आइटम × लेबलर।
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QA ओवरहेड : % दोहरा लेबल किया गया या समीक्षा की गई।
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पुनर्कार्य दर : दिशा-निर्देशों में अद्यतन के बाद पुनः टिप्पणी करने के लिए बजट।
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स्वचालन से मिलने वाला लाभ : मॉडल-सहायता प्राप्त प्रीलेबल या प्रोग्रामेटिक नियम मैन्युअल प्रयास को काफी हद तक कम कर सकते हैं (जादुई नहीं, लेकिन सार्थक)।
यदि खरीद विभाग कोई संख्या पूछता है, तो उन्हें एक मॉडल दें - अनुमान नहीं - और जैसे-जैसे आपके दिशानिर्देश स्थिर होते जाएं, उसे अपडेट करते रहें।
आपको कम से कम एक बार जिन मुश्किलों का सामना करना पड़ेगा, और उनसे बचने के तरीके 🪤
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निर्देशात्मक विस्तार : दिशा-निर्देश एक उपन्यास के समान लंबे हो जाते हैं। निर्णय वृक्षों और सरल उदाहरणों की सहायता से इसे ठीक करें।
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क्लास ब्लोट : अस्पष्ट सीमाओं वाली बहुत सारी क्लासें। इन्हें मर्ज करें या नीति के साथ एक सख्त "अन्य" परिभाषित करें।
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गति पर अत्यधिक ज़ोर देना : जल्दबाज़ी में लगाए गए लेबल प्रशिक्षण डेटा को धीरे-धीरे दूषित कर देते हैं। बेहतर लेबल शामिल करें; सबसे खराब ढलानों पर दर-सीमा निर्धारित करें।
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टूल लॉक-इन : निर्यात प्रारूपों की समस्या। JSONL स्कीमा और आइडम्पोटेंट आइटम आईडी पर पहले से ही निर्णय लें।
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मूल्यांकन की अनदेखी करना : यदि आप पहले से मूल्यांकन सेट को लेबल नहीं करते हैं, तो आप कभी भी सुनिश्चित नहीं हो पाएंगे कि क्या सुधार हुआ है।
सच कहें तो, कभी-कभी आप अपने फैसले से पीछे हटेंगे। यह ठीक है। महत्वपूर्ण बात यह है कि आप अपने फैसले को लिख लें ताकि अगली बार ऐसा जानबूझकर हो।
संक्षिप्त प्रश्नोत्तर: त्वरित और सटीक उत्तर 🙋♀️
प्रश्न: लेबलिंग और एनोटेशन में क्या अंतर है?
उत्तर: व्यवहार में लोग इनका प्रयोग एक दूसरे के स्थान पर करते हैं। एनोटेशन का अर्थ है किसी चीज़ को चिह्नित करना या टैग लगाना। लेबलिंग में अक्सर QA और दिशानिर्देशों के साथ सटीक जानकारी देने की मानसिकता निहित होती है।
प्रश्न: क्या मैं कृत्रिम डेटा या स्व-पर्यवेक्षण के कारण लेबलिंग को छोड़ सकता हूँ?
उत्तर: आप कम , छोड़ नहीं सकते। आपको मूल्यांकन, सुरक्षा उपायों, सूक्ष्म समायोजन और उत्पाद-विशिष्ट व्यवहारों के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होगी। कमजोर पर्यवेक्षण आपको तब विस्तार करने में मदद कर सकता है जब केवल मैन्युअल लेबलिंग पर्याप्त न हो [3]।
प्रश्न: क्या मुझे अभी भी गुणवत्ता मैट्रिक्स की आवश्यकता है यदि मेरे समीक्षक विशेषज्ञ हैं?
उत्तर: हाँ। विशेषज्ञ भी असहमत होते हैं। अस्पष्ट परिभाषाओं और अस्पष्ट वर्गों का पता लगाने के लिए सहमति मैट्रिक्स (κ/α) का उपयोग करें, फिर ऑन्टोलॉजी या नियमों को सुदृढ़ करें [1]।
प्रश्न: क्या मानव हस्तक्षेप केवल मार्केटिंग है?
उत्तर: नहीं। यह एक व्यावहारिक पैटर्न है जहाँ मनुष्य मॉडल के व्यवहार का मार्गदर्शन, सुधार और मूल्यांकन करते हैं। विश्वसनीय एआई जोखिम प्रबंधन प्रथाओं [2] के भीतर इसकी अनुशंसा की जाती है।
प्रश्न: मैं आगे किसे लेबल करना प्राथमिकता दूं?
उत्तर: सक्रिय शिक्षण से शुरू करें: सबसे अनिश्चित या विविध नमूने लें ताकि प्रत्येक नया लेबल आपको अधिकतम मॉडल सुधार दे [4]।
क्षेत्रीय अनुभव: छोटी-छोटी बातें जो बड़ा फर्क लाती हैं ✍️
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अपने रिपॉजिटरी में एक लाइव टैक्सोनॉमी
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दिशा-निर्देशों को अपडेट करते समय पहले और बाद के सहेज कर रखें
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एक छोटा, उत्तम सोने का सेट और उसे संदूषण से बचाएं।
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कैलिब्रेशन सत्रों को घुमाएँ : 10 आइटम दिखाएँ, चुपचाप लेबल करें, तुलना करें, चर्चा करें, नियमों को अपडेट करें।
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लेबलर एनालिटिक्स को ट्रैक करें - मजबूत डैशबोर्ड, कोई शर्म नहीं। आपको प्रशिक्षण के अवसर मिलेंगे, खलनायक नहीं।
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मॉडल-सहायता प्राप्त सुझावों को जोड़ें । यदि पूर्व-लेबल गलत हैं, तो वे मनुष्यों की गति धीमी कर देते हैं। यदि वे अक्सर सही होते हैं, तो यह जादू जैसा है।
अंत में: लेबल आपके उत्पाद की स्मृति होते हैं 🧩💡
मूल रूप से एआई डेटा लेबलिंग क्या है? यह एक-एक करके सावधानीपूर्वक निर्णय लेने का आपका तरीका है जिससे आप तय करते हैं कि मॉडल को दुनिया को कैसे देखना चाहिए। इसे सही तरीके से करने पर आगे की प्रक्रिया आसान हो जाती है: बेहतर परिशुद्धता, कम प्रतिगमन, सुरक्षा और पूर्वाग्रह पर स्पष्ट चर्चा, सुगम कार्यान्वयन। इसे लापरवाही से करने पर आप बार-बार पूछते रहेंगे कि मॉडल गलत व्यवहार क्यों कर रहा है - जबकि इसका उत्तर आपके डेटासेट में ही मौजूद है, बस नाम गलत है। हर काम के लिए बड़ी टीम या उन्नत सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता नहीं होती - लेकिन हर काम में सावधानी बरतनी चाहिए।
बहुत लंबा था, इसलिए पढ़ नहीं पाया : एक सटीक ऑन्टोलॉजी में निवेश करें, स्पष्ट नियम लिखें, सहमति का मापन करें, मैन्युअल और प्रोग्रामेटिक लेबलों का मिश्रण करें, और सक्रिय शिक्षण को अपना अगला सबसे अच्छा आइटम चुनने दें। फिर दोहराएं। बार-बार। और फिर से... और अजीब बात है, आपको इसमें मज़ा आएगा। 😄
संदर्भ
[1] आर्टस्टीन, आर., और पोएसियो, एम. (2008). कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान के लिए अंतर-कोडर समझौता । कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान, 34(4), 555–596. (इसमें κ/α और समझौते की व्याख्या करने का तरीका शामिल है, जिसमें अनुपलब्ध डेटा भी शामिल है।)
पीडीएफ
[2] एनआईएसटी (2023). कृत्रिम बुद्धिमत्ता जोखिम प्रबंधन ढांचा (एआई आरएमएफ 1.0) . (विश्वसनीय एआई के लिए मानवीय निगरानी, प्रलेखन और जोखिम नियंत्रण।)
पीडीएफ
[3] रैटनर, ए.जे., डी सा, सी., वू, एस., सेल्सम, डी., और रे, सी. (2016). डेटा प्रोग्रामिंग: बड़े प्रशिक्षण सेट बनाना, जल्दी से । न्यूरिप्स। (कमजोर पर्यवेक्षण और शोरगुल वाले लेबल को हटाने के लिए मूलभूत दृष्टिकोण।)
पीडीएफ
[4] ली, डी., वांग, जेड., चेन, वाई., एट अल. (2024). डीप एक्टिव लर्निंग पर एक सर्वेक्षण: हालिया प्रगति और नए आयाम । (लेबल-कुशल सक्रिय शिक्षण के लिए साक्ष्य और पैटर्न।)
पीडीएफ
[5] एनआईएसटी (2010). एसपी 800-122: व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) की गोपनीयता की सुरक्षा के लिए मार्गदर्शिका । (पीआईआई क्या है और इसे आपके डेटा पाइपलाइन में कैसे सुरक्षित किया जाए।)
पीडीएफ