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来源:抚州新闻网 发布时间:2021-06-23 浏览次数:

萧箫 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

这年头,真是什么样的数据集都有了。

IBM的5亿行代码(bug)数据集、清华&阿里的460万少样本NER数据集、另有赝品数据集、“黑话”数据集、小黄图数据集……咳咳。

没错,相比遭遇瓶颈的算法,数据现在成了AI行业的“香饽饽”――

他们发现,昔时一个ImageNet走天下,微调AI模子参数就能取得SOTA的时代已经由去。

来自谷歌AI的最新研究解释,要想在细分领域取得更好的模子效果,精准优质的数据十分主要,它在极洪水平上决议了AI模子的性能。

例如,谷歌曾经做过一款流感趋势展望模子,但由于数据质量太差,展望效果甚至偏离了流感峰值的140%。

连斯坦福大学副教授、Coursera团结首创人吴恩达,也强调数据质量对于AI的主要性:

80%的数据 20%的模子=更好的AI。

真正“有用”的AI模子,离不开数据

一直以来,数据质量对于AI模子的影响水平都在被低估。

随着大模子如BERT、Alphafold2、GPT-3、DALL・E逐渐成为人工智能产业的潮水,更多的数据也在被“投喂”进种种AI模子中。

数据质量的问题,也因此加倍突出。

来自谷歌、苹果、斯坦福、哈佛等七家顶级机构的一项研究解释,越大的语言模子,隐私泄露风险就越高。

他们用OpenAI的GPT-3模子做了实验,发现只需要一串“记号”,就能让它报出某小我私人的姓名、电话、住址等隐私信息。

由于AI模子不能完全“消化”数据,只会把训练数据中的一部门原样展示出来,导致模子越大,对数据的影象能力就越强,泄露隐私、输出虚伪信息片断的可能性就越高。

不少大型AI公司,已经最先从基本上解决数据质量问题。

谷歌就已经最先研发数据处置算法,其中的TEKGEN模子,能将数据质量靠谱的知识图谱转换成文本数据库,再用于AI模子的训练。

而IBM、清华大学、阿里达摩院等海内外研究机构,也最先确立类似代码bug、赝品、少样本NER一样的细分领域数据集。

但这些做法都需要足够的人力和精神,相比之下,外包/众包可能是更多AI企业的选择。然而在这种情形下,又可能获得不合要求、甚至良莠不齐的数据,质量难以保障。

现在,AI训练数据处置行业中迸现出一匹黑马――

一家对AI算法落地有所研究的AI训练数据服务商,自主研发了一个名为「云测数据标注平台4.0」的数据处置平台,直接将数据标注的最高准确率提升到了99.99%。

据云测数据示意,这一平台使得企业服务成本平均降低了60%以上,至于研发AI项目的效率,则提升了2倍不止。

这样的标注效率,并非有口无据。在4.0正式版上线前,「云测数据标注平台」一直是云测数据内部自用的AI训练数据处置平台。

正是依附着这一平台,连系其高精准数据标注能力和场景化训练数据方案等实力,云测数据延续两年在数据标注公司排行榜上夺得TOP 1的位置。

他们的平台,凭什么拿下行业TOP 1?

凭的是三大手艺特点:稳、全、快。

首先,对于现在成熟的标注场景,保证AI辅助标注稳固不失足。

对于智能数据标注手艺来说,现在对照成熟的场景包罗OCR(光学字符识别)、语音切割等义务。

以OCR为例,识别准确率是基本要求,更主要的是文字识其余效率:

至于ASR(语音识别)也是基本操作:

固然,若是需要的是TTS(智能转写)方面的数据,将一段话迅速转成拼音也异常easy:

其次,平台的效率不仅体现在识别速率和准确率上。

「云测数据标注平台4.0」另一个主要的特征,体现在它的场景周全性上――既能做2D界限框这种最简朴的标注,也能做业内公认异常难的多端数据融合。

从图像、文本、语音、音视频……只有你想不到,没有平台做不到的数据类型。

先以进阶一点的NLP实体抽取为例。

这项手艺的难点在于,必须迅速找出一段长文本中最有用的要害信息,历程中不仅涉及大量学术名词,而且分类的合理性也必须思量。

在这种情形下,「云测数据标注平台4.0」对于医疗专业的学术名词也能轻松处置,且能准确地根据数据要求举行分类:

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更主要的是,这一平台也能做行业公认较难的一项手艺――多端数据融合。

这项手艺包罗多模态融合和多传感器融合两种类型,每种类型对于融合算法的要求都异常高。

以这项手艺现在应用最普遍的自动驾驶领域来看,多传感器融合不仅要将多个传感器如激光雷达的数据举行融合,使得系统获取比单一传感器数据更多的信息,还得确保这一历程的准确率。

例如,一个简朴的框就能将车辆的3D激光点云数据自动识别出来,更主要的是还能做智能贴合:

除此之外,在这些数据中,还涉及语音、图像、文本等多种模态信息的融合,纵然只是图像信息,也涉及2D和3D数据的融合。

而在实现了传感器和多模态融合后,也还需要面临由于传感器硬件更迭,导致数据类型更新的问题,因此在工程实现时,可扩展性也是思量因素之一。

最后,也是最主要的,就是对数据标注效率的提升了。

差其余AI模子,所用的数据类型并纷歧样,因此在获取AI训练数据时,也必须响应地调整标注方式,然而有些方式由于标注效率很低,从而导致成本的提升。

以图像支解为例,这项手艺现在主流的标注方式有两种:多边形支解、像素级标注。

其中,多边形支解是一个成本伟大的标注方式,操作者必须像用PS里的“钢笔”一样,一点点地描出目的物体的边缘形状,将它与靠山支解开来。

若是接纳智能多边形支解的话,往往会泛起细节却需要频频调整的情形,甚至比人工描边还慢(以某开源平台的智能标注效果为例):

相比之下,现在对照先进的标注方式像素级标注,以2D界限框的简朴操作就能迅速标注出物体的形状,准确率比多边形支解要高得多:

然而,并非所有AI图像支解模子都接纳像素级标注的数据训练。

这就导致在AI模子要求多边形支解数据时,会泛起标注成本极高的情形。

为此,「云测数据标注平台4.0」背后的程序员们,对多边形支解举行了优化:以像素级标注的简朴操作,也能标注出多边形支解的效果,极大地加速了差异类型数据标注的效率。

或许有的人还对数据标注行业有所误读。但「云测数据标注平台」已经用实力证实,做出精准高质量的数据,同样是一个手艺活。

现在,这一平台的4.0正式版,已经对外商业化使用。

云测数据,行业中的“数据科学家”

自人工智能发作以来,「云测数据标注平台」已有近5年的沉淀。

2017年,正值AI手艺发作一年有余,各行业对于数据处置的需求只增不减,随着AI模子变得越来越多样化,更多元的数据需求也在被提出。

云测数据能走到现在行业数据质量TOP 1的位置,客户涉及智能驾驶、智慧金融、智慧都会到智能家居等多个行业,涵盖盘算机视觉、语音识别、自然语言处置、知识图谱等AI主流手艺领域,所做的远不止把控AI训练数据的准确率。

数据标注,只是控制AI训练数据质量中的一环。

事实上,从AI企业提出对应需求的那一刻起,云测数据就最先对质量举行把控了。

接到需求后,云测数据采团体队需要凭证客户所用的AI算法模子,对所采集的数据举行评估梳理,确定贴合模子训练的数据采集需求,通过行业首创的数据场景实验室举行响应的采集。

同时,在数据采集阶段,云测数据团队就会先对采集的数据举行审核洗濯。

这一步异常要害,许多未经审核洗濯就用作标注的数据,可能包罗有不适适用作模子训练的隐私数据、或低质量数据。

对于隐私数据,需要适当对数据举行脱敏化处置;至于低质量数据,则需要对数据举行洗濯,确保这批数据适合标注。

至于数据标注和质检的历程也堪称严苛,云测数据设计了从确立义务、分配义务、标注流转、到质检/抽检环节和最后的验收等更完善的治理流程,每个环节有响应专业职员来把控数据标注的质量和时间节点,得以在保证质量的条件现下可以真正提高效率。

这意味着,纵然AI企业只提供一个模糊需求,云测数据也能通过从采集到标注的一整套流程,将能够直接使用的AI训练数据出现给企业。

因此,要想从基本上控制数据质量,纵然是数据行业也得掌握AI算法工程师的手艺:

只有明白AI算法的原理,才气明确最适合模子的数据条件和类型,最终交付合适的AI训练数据。

这几年时间里,云测数据实在遇见过不少以“一篇AI论文”为需求的数据处置客户。

尤其是在AI手艺发作初期,许多企业对AI算法有一定领会,但并不清晰应该怎么处置数据,也没有任何可以用于AI模子训练的数据资源。

而且随着自动驾驶、金融、医疗等专业领域最先用上更庞大的AI算法,数据质量最先成为“重点关注工具”,任何一个错误的数据,都可能降低模子的准确率。

日新月异的AI算法、和加倍庞大的场景,让一起走过来的云测数据,磨炼出了现在的「云测数据标注平台4.0」,不仅数据类型周全,而且数据质量高。

接下来,他们还希望能将这个平台进一步智能化,以迎接接下来的行业挑战。

云测数据总司理贾宇航示意,这或许最终会演酿成一场“质量与效率上的博弈”:

最近,自动驾驶行业很火,我们需要处置的数据也出现出一个数目级的增进。例如,去年一家企业只需要采集10辆RoboTaxi的数据,今年就增添到了百千辆RoboTaxi。

但我们希望,在保证数据质量稳固的情形下,数据处置成本不会呈线性增进,而是行使智能化平台,让数据处置的成本更合理、效率更高。

云测数据的真实身份,实在是AI训练数据行业中的“数据科学家”:

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