Сервіси анотації тексту для навчання NLP, генеративному штучному інтелекту та магістратурі з права (LLM)
Аутсорсинг текстових анотацій більш ніж 150 мовами — розпізнавання сутностей, настрої, класифікація та навчальні дані LLM, що надаються досвідченими анотаторами
Чому потрібна текстова анотація – і чому вона потрібна вашим моделям NLP та LLM
Анотація тексту — це процес маркування неструктурованого тексту — електронних листів, журналів чатів, заявок на підтримку, клінічних нотаток, юридичних контрактів, публікацій у соціальних мережах — щоб обробка природної мови (NLP) та великі мовні моделі (LLM) могли вивчати ці закономірності. Без високоякісних анотованих навчальних даних навіть найпотужніша архітектура моделі не працює належним чином.
У Shaip ми створюємо анотовані текстові набори даних для чотирьох основних завдань: навчання моделі з нуля, точне налаштування LLM з відкритим кодом, оцінка результатів моделі та проведення безперервного навчання з підкріпленням та зворотним зв'язком від людини (RLHF). Кожен набір даних маркується експертом-анотатором у предметній області, двічі перевіряється спеціалістом з контролю якості, навченим за програмою Six Sigma, та надається у схемі, яку очікує ваш навчальний конвеєр.
Якщо ваша команда з обробки даних зараз витрачає 80% свого часу на очищення та маркування тексту замість створення моделей, то саме для цього існує аутсорсинг текстових анотацій.
Точна текстова анотація для машинного навчання
Незважаючи на те, що концепція виглядає інтригуючою, підготовка подібних ресурсів може зайняти багато зусиль, професійного досвіду та інтелекту експертного рівня. Саме тут Shaip виявляється як надійна компанія, що створює текстові анотації, зосереджуючись на тому, щоб досконало позначати зібрані дані.
З Shaip на борту, ви можете перестати турбуватися про здатність до сприйняття ваших установок машинного навчання, оскільки пропоновані навчальні дані AI готові інтерпретувати відповіді, семантику і, так, навіть настрої.
Шукаючи більше, ось деякі з додаткових переваг покладання на Shaip як вашого аутсорсингового партнера Text Annotation:
- Цілеємний підхід
- Зосередьтеся на контексті та чіткості спілкування
- Здатність тренувати машини з лінгвістичними елементами
- Вичерпне маркування пошукової системи
- Масштабовані пропозиції
- Багатомовний машинний переклад
Наша експертиза
Типи послуг з анотування тексту, які ми надаємо
Кожен варіант використання NLP та генеративного штучного інтелекту відповідає одному або кільком з дев'яти методів анотації. Shaip пропонує всі дев'ять — в рамках однієї платформи, одного керівника проектів та однієї системи якості.
Класифікація тексту та позначення тем
Одно-, багато- та ієрархічна класифікація для виявлення спаму, маршрутизації за темами, категоризації новин, сортування намірів та модерації контенту. Створено для масштабування до таксономій із сотнями категорій.
Лінгвістична анотація (POS, фонетична, морфологічна)
Позначення частин мови, фонетична транскрипція, морфологічне позначення та розбір залежностей — використовується для моделювання мови з низьким рівнем ресурсів, навчання машинному перекладу та академічних корпусів.
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) та зв'язування сутностей
Ми позначаємо тегами людей, організації, місця розташування, дати, грошові значення, медичні об’єкти, юридичні положення та коди продуктів у неструктурованому тексті — і пов’язуємо кожен об’єкт із канонічною базою знань (Вікідані, UMLS, ICD-10 або клієнтська онтологія).
Анотація суб'єкт-дія-об'єкт (SAO) та зв'язок
Триплетне вилучення для побудови графів знань, систем вилучення подій та патентної розвідки. Маркування SAO перетворює плоскі речення на машинно-зрозумілі структури.
Анотація настроїв та емоцій
Різнокласові настрої (позитивні / нейтральні / негативні) та детальніше маркування емоцій у відгуках, публікаціях у соціальних мережах, заявках на підтримку та відповідях на опитування. Багатомовне висвітлення враховує культурні нюанси — іронія англійською мовою не дорівнює іронії хінді чи арабською.
Анотація намірів для чат-ботів та віртуальних помічників
Намір на рівні висловлювання та маркування сутностей — базовий набір даних для будь-якого розмовного ШІ, оновлення IVR або навичок голосового асистента.
Розв'язання кореференцій та зв'язування на рівні документів
Кореференція кількох речень та міждокументних елементів — повернення «вона», «пацієнт», «підсудний» до канонічної сутності. Критично важливо для повного резюме та клінічного наративу на основі штучного інтелекту.
Оперативне реагування та маркування RLHF для LLM
Порівняння уподобань, пари інструкція-відповідь, обґрунтування ланцюжка думок, підказки для суперництва червоної команди та оцінка нешкідливості — рівень зворотного зв'язку від людини, від якого залежить сучасне точне налаштування LLM.
Анотація документів та OCR після редагування
Маркування на рівні полів для сканованих PDF-файлів, рахунків-фактур, електронних медичних карток, посвідчень особи та структурованих форм — поєднання оптичного розпізнавання символів (OCR) з корекцією «людиною в циклі» для інтелектуальних конвеєрів обробки документів (IDP).
Чому команди обирають Shaip своїм партнером з аутсорсингу текстових анотацій
150 + Мови
Анотаторське охоплення всіх основних індоєвропейських, китайсько-тибетських, афроазійських та австронезійських мов, а також малоресурсних індійських та африканських мов. Багатомовний настрій, інформаційне інформування та наміри, надані в рамках одного завдання.
Структура якості «Шість сигм»
Процес належить Six Sigma Black Belts. Двоетапний робочий процес анотування + забезпечення якості. Безперервний моніторинг IAA (міжанотаційної угоди) з цільовими порогами, встановленими для кожного проекту.
Надійна платформа для анотацій
Веб-інтерфейс для анотацій з журналами аудиту та сегментацією за ролями. Підтримує текст, аудіо та зображення в одному робочому процесі — корисно, коли ваш план включає мультимодальні анотації.
Анотатори, навчені домену
Фахівці з анотацій, що підбираються за галузями — клінічні для проектів у сфері охорони здоров'я, рецензенти з сертифікацією доктора юридичних наук для юридичних, випускники фінансових спеціальностей для роботи на ринках капіталу, носії мови для кожного багатомовного проекту.
Надійна відповідність
Відповідність HIPAA, GDPR, SOC 2 та ISO 27001 – перевірені засоби контролю для охорони здоров’я, персональних даних ЄС та безпеки SOC 2 типу II. Видалення персональної інформації доступне до того, як будь-який анотатор-людина побачить дані.
Гнучка комерційна модель
За позначений об'єкт, за годину анотації, за проект або за повністю керованого авансового учасника.
Чому варто звертатися до Shaip за послугами аутсорсингу текстових анотацій
Аутсорсинг текстових анотацій – це не рішення щодо вартості, а рішення щодо швидкості. Чотири причини, чому внутрішні команди передають текстові анотації Shaip:
Звільніть своїх спеціалістів з обробки даних від 80% податку на час
Галузеві орієнтири спрямовують 80% зусиль команди з обробки даних на очищення та підготовку даних. Аутсорсинг текстових анотацій повертає цю пропускну здатність для розробки моделей, аналізу помилок та розгортання у виробничому середовищі — роботи, за яку фактично платять фахівцям з обробки даних.
Якість експерта в предметній області, а не робота широкого профілю
Клініцист правильно анотує клінічні нотатки з першого разу. Помічник юриста правильно анотує контракти з першого разу. Універсальні команди з анотації — незалежно від того, чи це краудсорсингові, чи власний молодший персонал — повторюють роботу два-три рази. Маршрутизація доменів руйнує цикл контролю якості.
Еластична шкала на вимогу
Обсяг анотацій рідко надходить рівномірно. Для пілотних фаз потрібно десять анотаторів; для передзапускової фази потрібно триста; для виробничого обслуговування потрібно двадцять. Аутсорсинг перетворює ризик, пов'язаний з чисельністю персоналу, на змінні витрати та усуває цикл «найняти-навчити-утримати».
Усунути внутрішні упередження
Пули анотаторів, отримані з однієї команди, регіону чи фону, ненавмисно кодують своє бачення світу в модель. Багаторегіональні пули анотацій з різними фонами — у поєднанні з вибіркою контролю якості з урахуванням упередженості — створюють набори даних, які узагальнюють всі групи населення, яким фактично служитиме ваша модель.
Пропоновані послуги
Експертний збір даних зображень не є повноцінним інструментом для комплексних налаштувань AI. У Shaip ви навіть можете розглянути такі послуги, щоб зробити моделі більш поширеними, ніж зазвичай:
Послуги аудіоанотацій
Позначення джерел аудіо, мовлення та наборів даних, що стосуються голосу, за допомогою відповідних інструментів, таких як розпізнавання мовлення, діаризація мовця, розпізнавання емоцій тощо, — це те, на чому спеціалізується Shaip.
Послуги анотації зображень
Ми пишаємося маркуванням сегментованих наборів даних зображень для навчання розбірливих моделей комп’ютерного зору. Деякі з відповідних методів включають розпізнавання кордонів і класифікацію зображень.
Послуги відео анотації
Shaip пропонує висококласні послуги маркування відео для навчання моделей комп’ютерного зору.
Мета тут — зробити набори даних придатними для використання з такими інструментами, як розпізнавання образів, виявлення об’єктів тощо.
Рекомендовані ресурси
Посібник покупця
Посібник покупця з анотації та маркування даних
Отже, ви хочете розпочати нову ініціативу AI/ML і розумієте, що пошук хороших даних буде одним із найскладніших аспектів вашої діяльності. Результати вашої моделі AI/ML настільки якісні, як і дані.
Пропозиції
Збір текстових даних для окремих випадків
Справжня цінність служб збору когнітивних текстових даних Shaip полягає в тому, що вони дають організаціям ключ до розблокування важливої інформації, яка знаходиться глибоко в неструктурованих текстових даних.
Блог
Забезпечення точної анотації даних для проектів ШІ
Надійне рішення на основі штучного інтелекту побудовано на даних – не будь-яких даних, а високоякісних, точно анотованих. Тільки найкращі та найдосконаліші дані можуть стати джерелом живлення вашого проекту ШІ, і ця чистота даних матиме величезний вплив на результат проекту.
Рекомендовані клієнти
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Система НЛП у розробці? Інвестуйте в передові послуги з нанесення текстових написів – наші експерти подбають про комплексне нанесення написів
Часті питання (FAQ)
1. Що таке текстова анотація?
Текстова анотація — це процес позначення неструктурованого тексту — електронних листів, контрактів, заявок на підтримку, клінічних нотаток, публікацій у соціальних мережах — структурованими тегами, щоб моделі NLP та великі мовні моделі могли вивчати шаблони всередині нього. Загальні типи анотацій включають розпізнавання іменованих сутностей (NER), аналіз настроїв, анотацію намірів, класифікацію тексту, зв'язування сутностей та тегування SAO (суб'єкт-дія-об'єкт). Текстова анотація є основою кожної виробничої NLP-системи, кожного чат-бота, кожного предметно-орієнтованого LLM та кожного сучасного конвеєра документ-ШІ.
2. Чи варто мені передати текстові анотації на аутсорсинг чи створити їх власними силами?
Рішення зазвичай зводиться до трьох факторів. (1) Швидкість: внутрішнім командам зазвичай потрібно 8–12 тижнів, щоб найняти та навчити анотаторів; аутсорсинг починає створювати марковані дані протягом 7–14 днів. (2) Якість: навчені в предметній області аутсорсингові анотатори забезпечують вищу міжанотаційну узгодженість, ніж універсальні внутрішні команди, особливо щодо текстів у сфері охорони здоров'я, права та фінансів. (3) Еластичність витрат: обсяг анотацій коливається; аутсорсинг перетворює фіксовану вартість персоналу на змінну вартість за об'єкт або за годину. Більшість команд передають основну частину на аутсорсинг і мають невеликий власний пул рецензентів контролю якості — гібридна модель.
3. Як Shaip обробляє проекти з багатомовними текстовими анотаціями?
Шайп керує багатомовними проектами, маючи глобальний досвід та передові інструменти, забезпечуючи точне маркування різними мовами та регіонами.
4. Як текстові анотації використовуються для навчання чат-ботів зі штучним інтелектом та віртуальних помічників?
Текстові анотації допомагають чат-ботам і віртуальним помічникам розуміти запити користувачів, позначаючи сутності, наміри та настрої, що дозволяє їм надавати точні та контекстно-залежні відповіді.
5. Які поширені типи текстових анотацій пропонує Shaip?
Shaip пропонує такі послуги, як анотація сутностей, анотація настроїв, класифікація тексту, зв'язування сутностей, анотація суб'єкт-дія-об'єкт (SAO) та лінгвістична анотація для ефективного навчання моделей NLP.
6. Як текстові анотації покращують аналіз настроїв у моделях штучного інтелекту?
Текстові анотації позначають дані емоціями, такими як позитивні, негативні або нейтральні, що дозволяє штучному інтелекту виявляти думки та настрої для кращого аналізу відгуків клієнтів.
7. Чому анотація сутностей є критично важливою для розробки чат-бота?
Анотація сутності визначає ключову інформацію, таку як імена, дати та місця розташування, що дозволяє чат-ботам надавати релевантні та персоналізовані відповіді.
8. Які інструменти та методи використовує Шайп для анотації тексту?
Shaip використовує передові інструменти та методи анотації, такі як семантичний аналіз, зв'язування знань та позначення частин мови, що забезпечує високоякісні результати.
9. Як Shaip забезпечує якість даних та усуває упередженість у текстових анотаціях?
Shaip використовує суворі процеси контролю якості, багаторівневі огляди та експертів-анотаторів, щоб надавати точні, неупереджені набори даних, придатні для навчання ШІ.
10. Які труднощі виникають при анотуванні великих наборів даних для NLP?
Серед труднощів – підтримка узгодженості даних, обробка даних, специфічних для предметної області, та управління багатомовними проектами. Shaip вирішує їх за допомогою масштабованості, експертних знань та надійного забезпечення якості.
11. Які є деякі галузеві випадки використання текстових анотацій?
Shaip підтримує програми в охороні здоров'я, електронній комерції, розмовному штучному інтелекті та технологіях, навчаючи моделі штучного інтелекту для таких завдань, як аналіз медичних даних, персоналізовані рекомендації та системи перекладу.
12. Чи може Shaip надавати текстові анотації для навчання генеративному штучному інтелекту та LLM?
Так. Shaip виконує чотири робочі процеси анотації, специфічні для LLM: створення пар інструкцій-відповідей з контролем тонкого налаштування (SFT) , порівняння уподобань RLHF та маркування обґрунтування, оцінка RAG для точності пошуку та правильності цитування, а також Red Teaming для підказок щодо змагальності та оцінки нешкідливості. Вихідні дані надсилаються у форматі JSONL або чату OpenAI для безпосереднього використання в Hugging Face, тонкому налаштуванні OpenAI або користувацьких навчальних конвеєрах.
