什么是数据标注
对于那些对机器学习不太熟悉的人来说，像ChatGPT这样的大型语言模型似乎是自给自足的。这些模型是通过无监督学习或自监督学习进行训练的。简单来说，它们需要最少的人工干预就能产生能够像人类一样进行对话的模型。
这就引出了一个问题——对于大型语言模型来说，数据标注是否仍然重要？
对于机器学习团队、项目经理和组织来说，忽视数据标注的重要性是不明智的。表面上看，大型语言模型（LLMs）似乎能够承担任何任务，但现实情况却是另一回事。
在本文中，我们将探讨数据标注和大型语言模型之间的相互有益关系。
什么是数据标注
数据标注，或称为数据注释，是识别、描述和分类数据中特定元素的过程，以训练机器学习模型。标记后的数据然后作为基础模型处理、预测和响应真实数据的基准。它帮助模型或神经网络学习并做出产生期望结果的决策。
例如，一个文档图像系统需要识别原始数据中的个人可识别信息。为了做到这一点，标注者在训练样本上标注姓名、身份证和联系方式。然后，机器学习工程师使用数据集训练模型，使其能够识别实体并从存储的文档中提取个人详细信息。
数据标注看似简单，但各种参数可能会影响标注结果和模型的性能。因此，机器学习团队使用数据标注软件来支持他们创建准确且性能优异的模型的工作。
数据标注用例
数据标注在训练机器学习模型方面发挥了关键作用，早在大型语言模型（LLMs）或生成式人工智能出现之前就已存在。例如，
- 机器学习工程师标记数据以支持自然语言处理（NLP）任务，如命名实体识别、翻译和情感分析。
- 注释也有助于训练图像识别系统，以便检测和分类对象。
- 医疗保健系统使用带有注释数据的神经网络来从成像数据中诊断疾病。
- 金融行业使用多样化的数据集来训练模型，执行欺诈检测和信用评分。
- 自动驾驶汽车依赖准确的数据集来训练能够实时分析多个传感器数据的模型。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：胡跃