የማሽን መማሪያ ስርዓቶችን እየገነቡ ወይም እየገመገሙ ከሆነ ፈጥኖም ይሁን ዘግይቶ ተመሳሳይ የመንገድ መቆለፊያ ይመታሉ፡ የተሰየመ ውሂብ። ሞዴሎች በአስማት ምን እንደሆነ አያውቁም. ሰዎች፣ ፖሊሲዎች እና አንዳንድ ጊዜ ፕሮግራሞች ሊያስተምሯቸው ይገባል። ስለዚህ፣ AI ውሂብ መሰየሚያ ምንድን ነው? ባጭሩ፣ ስልተ ቀመሮች ከእሱ መማር እንዲችሉ ጥሬ መረጃ ላይ ትርጉም የመጨመር ልምድ ነው…😊
🔗 የ AI ስነምግባር ምንድነው?
ኃላፊነት የሚሰማውን ልማት እና የ AI መሰማራትን የሚመሩ የስነምግባር መርሆዎች አጠቃላይ እይታ።
🔗 በ AI ውስጥ MCP ምንድነው?
የሞዴል ቁጥጥር ፕሮቶኮልን እና የ AI ባህሪን በማስተዳደር ረገድ ያለውን ሚና ያብራራል።
🔗 ጠርዝ AI ምንድን ነው
ኤአይ መረጃን በቀጥታ ጠርዝ ላይ ባሉ መሳሪያዎች ላይ እንዴት እንደሚያስኬድ ይሸፍናል።
🔗 ወኪል AI ምንድን ነው?
የማቀድ፣ የማመዛዘን እና ራሱን የቻለ እርምጃ የመስጠት ችሎታ ያላቸው ራሳቸውን የቻሉ AI ወኪሎችን ያስተዋውቃል።
በእውነቱ የ AI ውሂብ መለያ ምንድ ነው? 🎯
የኤአይአይ ዳታ መሰየሚያ ሞዴሎች ንድፎችን እንዲያውቁ እና ትንበያዎችን እንዲሰጡ እንደ ጽሑፍ፣ ምስሎች፣ ኦዲዮ፣ ቪዲዮ ወይም የሰዓት ተከታታይ ግብዓቶች በሰው ሊረዱ የሚችሉ መለያዎችን፣ ስፔኖችን፣ ሳጥኖችን፣ ምድቦችን ወይም ደረጃዎችን የማያያዝ ሂደት ነው። በመኪናዎች ዙሪያ የታሰሩ ሣጥኖችን ያስቡ ፣ በጽሑፍ በሰዎች እና በቦታዎች ላይ መለያዎችን ፣ ወይም የቻትቦት መልስ የበለጠ ጠቃሚ ሆኖ የሚሰማቸውን ምርጫዎች ይምረጡ። ያለ እነዚህ መለያዎች፣ ክላሲክ ክትትል የሚደረግበት ትምህርት መቼም ከመሬት አይወርድም።
የመሬት እውነት ወይም የወርቅ መረጃ የሚባሉ መሰየሚያዎችን ይሰማሉ ፡ የተስማሙ መልሶች ግልጽ በሆነ መመሪያ ስር፣ የሞዴል ባህሪን ለማሰልጠን፣ ለማረጋገጥ እና ለኦዲት ያገለግላሉ። በመሠረት ሞዴሎች እና በተቀነባበሩ መረጃዎች ዘመን እንኳን፣ የተሰየሙ ስብስቦች ለግምገማ፣ ለማስተካከል፣ ለደህንነት ቀይ-ቡድን እና ረጅም ጅራት ጉዳዮች - ማለትም የእርስዎ ሞዴል ተጠቃሚዎችዎ በሚያደርጉት እንግዳ ነገር ላይ ምን እንደሚመስል አሁንም አስፈላጊ ናቸው። ምንም ነጻ ምሳ የለም፣ ብቻ የተሻሉ የወጥ ቤት መሳሪያዎች።
ጥሩ የኤአይአይ ዳታ መለያ ማድረግን ✅ የሚያደርገው
በግልጽ፡ ጥሩ ስያሜ በተሻለ መንገድ አሰልቺ ነው። ሊተነበይ የሚችል፣ ሊደገም የሚችል እና ትንሽ ከመጠን በላይ በሰነድ የተቀመጠ ይመስላል። ምን እንደሚመስል እነሆ፡-
-
ጥብቅ ኦንቶሎጂ ፡ እርስዎ ትኩረት የሚሰጡዋቸውን ክፍሎች፣ ባህሪያት እና ግንኙነቶች የተሰየሙት ስብስብ።
-
የክሪስታል መመሪያዎች ፡ የተሰሩ ምሳሌዎች፣ ግብረ-ምሳሌዎች፣ ልዩ ጉዳዮች እና የእኩል መቋረጥ ህጎች።
-
የገምጋሚ ቀለበቶች ፡ በተቆራረጠ ተግባር ላይ ሁለተኛ ጥንድ ዓይኖች።
-
የስምምነት መለኪያዎች ፡ የኢንተር-አብራሪ ስምምነት (ለምሳሌ፡ Cohen's κ፣ Krippendorff's α) ስለዚህ ወጥነት ነው የሚለካው እንጂ ንዝረትን አይደለም። α በተለይ መለያዎች ሲጠፉ ወይም ብዙ ማብራሪያዎች የተለያዩ ነገሮችን ሲሸፍኑ በጣም ምቹ ነው።
-
ከዳር እስከ ዳር አትክልት መንከባከብ ፡- ያልተለመዱ፣ ተቃዋሚዎች፣ ወይም ያልተለመዱ ጉዳዮችን በመደበኛነት ይሰብስቡ።
-
አድልኦ ቼኮች ፡ የኦዲት መረጃ ምንጮች፣ የስነ ሕዝብ አወቃቀር፣ ክልሎች፣ ቀበሌኛዎች፣ የመብራት ሁኔታዎች እና ሌሎችም።
-
ፕሮቬንሽን እና ግላዊነት ፡ ውሂብ ከየት እንደመጣ፣ የመጠቀም መብቶች እና PII እንዴት እንደሚስተናገድ ይከታተሉ (እንደ PII ምን ይቆጠራል፣ እንዴት እንደሚከፋፍሉት እና እንደሚከላከሉ) [5]።
-
ለስልጠና የተሰጠ አስተያየት ፡ መለያዎች በተመን ሉህ መቃብር ውስጥ አይኖሩም - ወደ ንቁ ትምህርት፣ ጥሩ ማስተካከያ እና ግምገማ ይመገባሉ።
ትንሽ መናዘዝ፡ መመሪያዎችህን ጥቂት ጊዜ እንደገና ትጽፋለህ። የተለመደ ነው። ልክ እንደ ወጥ ማጣፈጫ፣ ትንሽ ማስተካከያ ረጅም መንገድ ይሄዳል።
ፈጣን የመስክ ታሪክ፡ አንድ ቡድን ነጠላ "የፍላጎት ፖሊሲን መወሰን አይችልም" አማራጭ ወደ UI ጨምሯል። ማብራሪያ ሰጪዎች ግምቶችን ማስገደድ ስላቆሙ እና የውሳኔ ምዝግብ ማስታወሻው በአንድ ጀምበር እየጠነከረ መጣ ። አሰልቺ ያሸንፋል።
የንጽጽር ሰንጠረዥ፡ ለ AI ውሂብ መለያ መሳሪያዎች 🔧
አያልቅም፣ እና አዎ፣ የቃላት አወጣጡ ሆን ተብሎ በትንሹ የተመሰቃቀለ ነው። የዋጋ አሰጣጥ ለውጦች-ሁልጊዜ በጀት ከማዘጋጀትዎ በፊት በሻጭ ጣቢያዎች ላይ ያረጋግጡ።
| መሳሪያ | ምርጥ ለ | የዋጋ ዘይቤ (አመላካች) | ለምን እንደሚሰራ |
|---|---|---|---|
| የመለያ ሳጥን | ኢንተርፕራይዞች, CV + NLP ድብልቅ | በአጠቃቀም ላይ የተመሰረተ፣ ነፃ ደረጃ | ጥሩ የQA የስራ ፍሰቶች፣ ኦንቶሎጂዎች እና መለኪያዎች; መያዣዎች በጥሩ ሁኔታ ይለካሉ. |
| AWS SageMaker የመሬት እውነት | AWS-centric orgs፣ HITL ቧንቧዎች | በእያንዳንዱ ተግባር + AWS አጠቃቀም | ከAWS አገልግሎቶች ጋር ጥብቅ፣ የሰው-በ-ሉፕ አማራጮች፣ ጠንካራ የኢንፍራ መንጠቆዎች። |
| ልኬት AI | ውስብስብ ተግባራት, የሚተዳደሩ የሰው ኃይል | ብጁ ጥቅስ፣ ደረጃ ያለው | ከፍተኛ-ንክኪ አገልግሎቶች እና የመሳሪያ መሳሪያዎች; ለጠንካራ ጠርዝ ጉዳዮች ጠንካራ ኦፕስ። |
| ልዕለ ማብራሪያ | ራዕይ-ከባድ ቡድኖች, ጅማሬዎች | ደረጃዎች ፣ ነፃ ሙከራ | የተጣራ UI፣ ትብብር፣ አጋዥ ሞዴል-የታገዘ መሳሪያዎች። |
| ጎበዝ | የአካባቢ ቁጥጥር የሚፈልጉ Devs | የዕድሜ ልክ ፈቃድ፣ በአንድ መቀመጫ | ስክሪፕት, ፈጣን loops, ፈጣን የምግብ አዘገጃጀት - በአካባቢው ይሰራል; ለ NLP በጣም ጥሩ። |
| ዶካኖ | ክፍት ምንጭ NLP ፕሮጀክቶች | ነፃ ፣ ክፍት ምንጭ | በማህበረሰብ የሚመራ፣ ለማሰማራት ቀላል፣ ለምድብ እና ለቅደም ተከተል ስራ ጥሩ |
የዋጋ አሰጣጥ ሞዴሎች ላይ የእውነታ ማረጋገጫ ፡ አቅራቢዎች የፍጆታ ክፍሎችን፣ የተግባር ክፍያዎችን፣ ደረጃዎችን፣ ብጁ የድርጅት ዋጋን፣ የአንድ ጊዜ ፈቃዶችን እና ክፍት ምንጭን ያቀላቅላሉ። ፖሊሲዎች ይለወጣሉ; ግዥ በተመን ሉህ ውስጥ ቁጥሮችን ከማስቀመጡ በፊት ዝርዝር ሁኔታዎችን በቀጥታ ከአቅራቢው ሰነዶች ጋር ያረጋግጡ።
የተለመዱ የመለያ ዓይነቶች፣ ፈጣን የአእምሮ ምስሎች 🧠
-
የምስል ምደባ ፡ ለአንድ ሙሉ ምስል አንድ ወይም ባለብዙ መለያ መለያዎች።
-
የነገር ማወቂያ ፡ የታሰሩ ሳጥኖች ወይም በእቃዎች ዙሪያ የሚሽከረከሩ ሳጥኖች።
-
ክፍልፋዮች : የፒክሰል ደረጃ ጭምብሎች - ምሳሌ ወይም ትርጉም; በሚጸዳበት ጊዜ በሚያስደንቅ ሁኔታ የሚያረካ።
-
ቁልፍ ነጥቦች እና አቀማመጥ ፡ እንደ መገጣጠሚያዎች ወይም የፊት ነጥቦች ያሉ ምልክቶች።
-
NLP ፡ የሰነድ መለያዎች፣ ለተሰየሙ አካላት ክፍተቶች፣ ግንኙነቶች፣ ዋና አገናኞች፣ ባህሪያት።
-
ኦዲዮ እና ንግግር ፡ ግልባጭ፣ የድምጽ ማጉያ ማጣራት፣ የፍላጎት መለያዎች፣ የአኮስቲክ ዝግጅቶች።
-
ቪዲዮ ፡ ፍሬም-ጥበበኛ ሳጥኖች ወይም ትራኮች፣ ጊዜያዊ ክስተቶች፣ የድርጊት መለያዎች።
-
የጊዜ ተከታታይ እና ዳሳሾች ፡ የመስኮት ክስተቶች፣ ያልተለመዱ ሁኔታዎች፣ የአዝማሚያ አገዛዞች።
-
አመንጪ የስራ ፍሰቶች ፡-የምርጫ ደረጃ፣የደህንነት ቀይ ባንዲራዎች፣የእውነተኝነት ነጥብ አሰጣጥ፣በሩሪክ ላይ የተመሰረተ ግምገማ።
-
ፍለጋ እና RAG ፡ መጠይቅ-ሰነድ ተገቢነት፣ ምላሽ ሰጪነት፣ የማውጣት ስህተቶች።
ምስሉ ፒዛ ከሆነ ክፍልፋዩ እያንዳንዱን ቁራጭ በትክክል እየቆረጠ ነው፣ ማግኘቱ ደግሞ እየጠቆመ እና ቁርጥራጭ አለ እያለ ነው… እዚያ ቦታ።
የስራ ፍሰት አናቶሚ፡ ከአጭር እስከ ወርቅ መረጃ 🧩
ጠንካራ የመለያ ቧንቧ መስመር ብዙውን ጊዜ ይህንን ቅርፅ ይከተላል።
-
ኦንቶሎጂን ይግለጹ ፡ ክፍሎች፣ ባህሪያት፣ ግንኙነቶች እና የተፈቀዱ አሻሚዎች።
-
ረቂቅ መመሪያዎች ፡ ምሳሌዎች፣ የጠርዝ ጉዳዮች እና ተንኮለኛ አጸፋዊ ምሳሌዎች።
-
የአብራሪ ስብስብን ይሰይሙ ፡ ቀዳዳዎችን ለማግኘት ጥቂት መቶ ምሳሌዎችን ያግኙ።
-
መለካት ስምምነት ፡ κ/α; ማብራሪያ ሰጪዎች እስኪገናኙ ድረስ መመሪያዎችን ይከልሱ [1]።
-
የQA ንድፍ ፡ የጋራ መግባባት ድምጽ መስጠት፣ ዳኝነት መስጠት፣ ተዋረዳዊ ግምገማ እና የቦታ ፍተሻዎች።
-
የማምረት ስራ ይሰራል ፡ ውፅአትን፣ ጥራትን እና መንሸራተትን ይቆጣጠሩ።
-
ዑደቱን ዝጋ ፡ ሞዴሉ እና ምርቱ እየተሻሻሉ ሲሄዱ እንደገና ያሠለጥኑ፣ እንደገና ናሙና ያድርጉ እና ደንቦችን ያዘምኑ።
በኋላ ላይ እራስዎን ለማመስገን ጠቃሚ ምክር: ሕያው የውሳኔ ምዝግብ ማስታወሻ . ለምን ይፃፉ ። ወደፊት - አውዱን ትረሳዋለህ. ወደፊት - ስለ እሱ ትበሳጫለህ።
የሰው-በ-ዘ-ሉፕ፣ ደካማ ቁጥጥር እና "ተጨማሪ መለያዎች፣ ጥቂት ጠቅታዎች" አስተሳሰብ 🧑💻🤝
ሰው-በ-ዘ-ሉፕ (HITL) ማለት በሥልጠና፣ በግምገማ፣ ወይም የቀጥታ ኦፕሬሽኖች በሞዴል ጥቆማዎች ላይ በማረጋገጥ፣ በማረም ወይም በመከልከል ሰዎች ከሞዴሎች ጋር ይተባበሩ ማለት ነው። ሰዎች በጥራት እና በደህንነት ላይ እንዲቆዩ በማድረግ ፍጥነትን ለማፋጠን ይጠቀሙበት። HITL በታማኝ የ AI ስጋት አስተዳደር (የሰው ቁጥጥር፣ ሰነድ፣ ክትትል) ውስጥ ዋና ተግባር ነው።
ደካማ ቁጥጥር የተለየ ነገር ግን ተጨማሪ ብልሃት ነው፡ ፕሮግራማዊ ህጎች፣ ሂውሪስቲክስ፣ የሩቅ ቁጥጥር ወይም ሌሎች ጫጫታ ምንጮች በጊዜያዊ መለያዎች በመጠን ያመነጫሉ፣ ከዚያ እርስዎ አይክዷቸውም። የውሂብ ፕሮግራሚንግ ብዙ ጫጫታ ያላቸውን የመለያ ምንጮችን በማጣመር እና ከፍተኛ ጥራት ያለው የሥልጠና ስብስብ ለመፍጠር ትክክለታቸውን በመማር ታዋቂ ሆኗል [ 3]።
በተግባር፣ ከፍተኛ ፍጥነት ያላቸው ቡድኖች ሶስቱንም ያቀላቅላሉ፡ ለወርቅ ስብስቦች በእጅ የሚለጠፉ መለያዎች፣ ደካማ ቁጥጥር እስከ ቡትስትራፕ፣ እና HITL የእለት ተእለት ስራን ለማፋጠን። ማጭበርበር አይደለም። የእጅ ሥራ ነው።
ንቁ ትምህርት፡ 🎯📈 ለመሰየም ቀጣዩን ምርጥ ነገር ምረጥ
ንቁ ትምህርት የተለመደውን ፍሰት ይገለብጣል። ለመሰየም ውሂብን በዘፈቀደ ከመውሰድ ይልቅ ሞዴሉ በጣም መረጃ ሰጭ ምሳሌዎችን እንዲጠይቅ ፈቅደዋል፡- ከፍተኛ አለመተማመን፣ ከፍተኛ አለመግባባት፣ የተለያዩ ተወካዮች ወይም ከውሳኔው ወሰን አጠገብ ያሉ ነጥቦች። በጥሩ ናሙናነት፣ የመለያ ቆሻሻን ቆርጠህ ተጽዕኖ ላይ አተኩር። ጥልቅ ገባሪ ትምህርትን የሚሸፍኑ ዘመናዊ የዳሰሳ ጥናቶች የቃል ምልልሱ በጥሩ ሁኔታ ሲነደፍ በትንሽ መለያዎች ጠንካራ አፈጻጸምን ያሳያል።
እርስዎ መጀመር የሚችሉት መሰረታዊ የምግብ አሰራር ድራማ የለም፡
-
በትንሽ ዘር ስብስብ ላይ ማሰልጠን.
-
መለያ የሌለውን ገንዳ አስቆጥሩ።
-
እርግጠኛ ባልሆነ ሁኔታ ወይም ሞዴል አለመግባባት ከፍተኛውን K ይምረጡ።
-
መለያ እንደገና ማሰልጠን. በመጠኑ ስብስቦች ውስጥ ይድገሙት.
-
ድምጽን እንዳያሳድዱ የማረጋገጫ ኩርባዎችን እና የስምምነት መለኪያዎችን ይመልከቱ።
ወርሃዊ መለያ ክፍያዎ በእጥፍ ሳይጨምር የእርስዎ ሞዴል ሲሻሻል እየሰራ መሆኑን ያውቃሉ።
በትክክል የሚሰራ የጥራት ቁጥጥር 🧪
ውቅያኖሱን መቀቀል የለብዎትም. ለእነዚህ ቼኮች ዓላማ ያድርጉ፡
-
የወርቅ ጥያቄዎች ፡ የታወቁ እቃዎችን ወደ ውስጥ ያስገቡ እና በእያንዳንዱ መለያ ሰጪ ትክክለኛነትን ይከታተሉ።
-
ከዳኝነት ጋር ስምምነት ፡ ሁለት ገለልተኛ መለያዎች እና አለመግባባቶች ላይ ገምጋሚ።
-
የኢንተር-አንኖቶተር ስምምነት ፡ ብዙ ማብራሪያዎች ወይም ያልተሟሉ መለያዎች ሲኖሩዎት α ይጠቀሙ፣ κ ለጥንድ; በአንድ ገደብ-አውድ ጉዳዮች ላይ አትጨነቅ [1]።
-
የመመሪያ ክለሳዎች ፡ ተደጋጋሚ ስህተቶች በአብዛኛው አሻሚ መመሪያዎች እንጂ መጥፎ ገላጭ አይሆኑም።
-
ተንሸራታች ቼኮች ፡ የመለያ ስርጭቶችን በጊዜ፣ በጂኦግራፊ፣ በግቤት ሰርጦች ያወዳድሩ።
አንድ መለኪያ ብቻ ከመረጡ፣ ስምምነትን ይምረጡ። ፈጣን የጤና ምልክት ነው። ትንሽ እንከን የለሽ ዘይቤ፡ መለያ ሰሪዎችዎ ካልተሰለፉ፣ የእርስዎ ሞዴል በሚሽከረከሩ ጎማዎች ላይ እየሰራ ነው።
የስራ ሃይል ሞዴሎች፡- ውስጥ-ቤት፣ BPO፣ crowd ወይም hybrid 👥
-
በቤት ውስጥ ፡ ለስሜታዊ ዳታ፣ ለተነጠቁ ጎራዎች እና ፈጣን-ተግባራዊ ትምህርት ምርጥ።
-
ልዩ አቅራቢዎች ፡- ወጥነት ያለው ግብይት፣ የሰለጠነ QA እና በጊዜ ዞኖች ሁሉ ሽፋን።
-
መጨናነቅ ፡ በአንድ ተግባር ርካሽ ነገር ግን ጠንካራ ወርቆች እና የአይፈለጌ መልእክት መቆጣጠሪያ ያስፈልግዎታል።
-
ድብልቅ ፡ የኮር ኤክስፐርት ቡድን ጠብቅ እና በውጫዊ አቅም ፈነዳ።
የመረጡት ምንም ይሁን ምን በጅማሮዎች፣ በመመሪያ ስልጠና፣ በመለኪያ ዙሮች እና ተደጋጋሚ ግብረመልስ ላይ ኢንቨስት ያድርጉ። ሶስት የመለያ ማለፊያዎችን የሚያስገድዱ ርካሽ መለያዎች ርካሽ አይደሉም።
ወጪ፣ ጊዜ እና ROI፡ ፈጣን የእውነታ ፍተሻ 💸⏱️
ወጪዎች ወደ የሰው ኃይል፣ መድረክ እና QA ይከፋፈላሉ። ለረቀቀ እቅድ፣ የቧንቧ መስመርዎን እንደዚህ ይሳሉ፡-
-
የግንዛቤ ዒላማ ፡ በቀን ንጥሎች በእያንዳንዱ መለያ × መለያ ሰሪዎች።
-
የQA ክፍያ ፡ % ድርብ ምልክት የተደረገበት ወይም የተገመገመ።
-
የመልሶ ስራ መጠን ፡ ከመመሪያ ማሻሻያ በኋላ ለድጋሚ ማብራሪያ በጀት።
-
አውቶሜሽን ማንሳት ፡ በሞዴል የታገዘ ቅድመ መለያዎች ወይም ፕሮግራማዊ ህጎች የእጅ ጥረትን ትርጉም ባለው ቁራጭ (አስማታዊ ሳይሆን ትርጉም ያለው) መቀነስ ይችላሉ።
ግዥ ቁጥር ከጠየቀ፣ ግምታዊ ሳይሆን ሞዴል ስጧቸው እና መመሪያዎ ሲረጋጋ ወቅታዊ ያድርጉት።
ጥፋቶች ቢያንስ አንድ ጊዜ ይመታሉ እና እንዴት እነሱን ማስወገድ እንደሚችሉ 🪤
-
መመሪያ ሾልኮ ፡ መመሪያዎች ወደ novella ያበጡ። በውሳኔ ዛፎች + ቀላል ምሳሌዎች ያስተካክሉ።
-
የክፍል እብጠት ፡ ደብዛዛ ድንበሮች ያላቸው በጣም ብዙ ክፍሎች። ጥብቅ “ሌላ”ን ከፖሊሲ ጋር ያዋህዱ ወይም ይግለጹ።
-
በፍጥነት ላይ ከመጠን በላይ ጠቋሚ ማድረግ ፡ የተጣደፉ መለያዎች የሥልጠና መረጃን በጸጥታ ይመርዛሉ። ወርቅ አስገባ; በጣም መጥፎውን ተዳፋት ይገድቡ።
-
የመሳሪያ መቆለፊያ፡ ወደ ውጪ መላክ ቅርጸቶች ንክሻ። የJSONL ንድፎችን እና ጠንካራ የንጥል መታወቂያዎችን አስቀድመው ይወስኑ።
-
ግምገማን ችላ ማለት ፡ መጀመሪያ የኤቫል ስብስብን ካልሰየሙ ምን እንደተሻሻለ መቼም እርግጠኛ አይሆኑም።
እውነት እንነጋገር ከአሁን በኋላ ወደ ኋላ ትመለሳለህ። ጥሩ ነው። ዘዴው የኋላ ታሪክን መጻፍ ነው ስለዚህ በሚቀጥለው ጊዜ ሆን ተብሎ ነው.
ሚኒ-ተደጋጋሚ ጥያቄዎች፡ ፈጣን፣ ሐቀኛ መልሶች 🙋♀️
ጥ፡ መለያ መስጠት እና ማብራሪያ - የተለያዩ ናቸው?
መ: በተግባር ሰዎች በተለዋዋጭነት ይጠቀማሉ። ማብራሪያ የማርክ ወይም መለያ የማድረግ ተግባር ነው። መሰየሚያ ብዙውን ጊዜ ከ QA እና ከመመሪያዎች ጋር የመሬት-እውነት አስተሳሰብን ያመለክታል። ድንች, ድንች.
ጥ፡ ለተሰራው መረጃ ወይም ለራስ ቁጥጥር ምስጋና መስጠትን መዝለል እችላለሁ?
መቀነስ ሳይሆን መዝለል ትችላለህ አሁንም ለግምገማ፣ ለጠባቂዎች፣ ለጥሩ ማስተካከያ እና ለምርት-ተኮር ባህሪያት መለያ የተደረገበት ውሂብ ያስፈልገዎታል። በእጅ መሰየሚያ ብቻውን በማይቀንስበት ጊዜ ደካማ ቁጥጥር እርስዎን ከፍ ሊያደርግ ይችላል [3].
ጥ፡ ገምጋሚዎቼ ባለሙያዎች ከሆኑ አሁንም የጥራት መለኪያዎች ያስፈልገኛል?
መ: አዎ. ባለሙያዎችም በዚህ አይስማሙም። ግልጽ ያልሆኑ ትርጓሜዎችን እና አሻሚ ክፍሎችን ለማግኘት የስምምነት መለኪያዎችን (κ/α) ይጠቀሙ፣ ከዚያ ኦንቶሎጂን ወይም ደንቦችን [1] ያጠናክሩ።
ጥ፡- የሰው-በ-ዘ-ሉፕ ግብይት ብቻ ነው?
መ፡ አይደለም ሰዎች የሞዴል ባህሪን የሚመሩበት፣ የሚያርሙበት እና የሚገመግሙበት ተግባራዊ ንድፍ ነው። በአስተማማኝ የ AI ስጋት አስተዳደር ልምዶች ውስጥ ይመከራል [2]።
ጥ፡ በቀጣይ ምን መሰየም እንዳለብኝ እንዴት ነው ቅድሚያ የምሰጠው?
መ: በንቃት መማር ይጀምሩ፡ በጣም እርግጠኛ ያልሆኑትን ወይም የተለያዩ ናሙናዎችን ይውሰዱ ስለዚህ እያንዳንዱ አዲስ መለያ ከፍተኛውን የሞዴል ማሻሻያ [4] ይሰጥዎታል።
የመስክ ማስታወሻዎች፡ ትልቅ ለውጥ የሚያመጡ ትናንሽ ነገሮች ✍️
-
ህያው የሆነ የታክሶኖሚ ፋይል በማስታወሻዎ ውስጥ ያስቀምጡ እንደ ኮድ ይያዙት።
-
መመሪያዎችን ባዘመኑ ቁጥር በፊት እና በኋላ ያስቀምጡ
-
ትንሽ ፣ ፍጹም የሆነ የወርቅ ስብስብ ይገንቡ እና ከብክለት ይጠብቁት።
-
የመለኪያ ክፍለ ጊዜዎችን አሽከርክር ፡ 10 ንጥሎችን አሳይ፣ በጸጥታ ሰይም፣ አወዳድር፣ ተወያይ፣ ደንቦችን አዘምን።
-
የመለያ ትንታኔን ይከታተሉ ፣ ዜሮ ነውር። የሥልጠና እድሎችን ታገኛላችሁ እንጂ ጨካኞች አይደሉም።
-
በሞዴል የታገዘ ጥቆማዎችን ያክሉ ። ቅድመ መለያዎች የተሳሳቱ ከሆኑ ሰዎችን ያቀዘቅዛሉ። ብዙ ጊዜ ትክክል ከሆኑ አስማት ነው።
የመጨረሻ አስተያየቶች፡ መለያዎች የምርትዎ ማህደረ ትውስታ 🧩💡 ናቸው።
በዋናው የ AI ውሂብ መለያ ምንድ ነው? ሞዴሉ ዓለምን እንዴት ማየት እንዳለበት የሚወስኑበት የእርስዎ መንገድ ነው፣ በአንድ ጊዜ አንድ ጥንቃቄ የተሞላበት ውሳኔ። በደንብ ያድርጉት እና ሁሉም ነገር የታችኛው ክፍል ቀላል ይሆናል፡ የተሻለ ትክክለኛነት፣ ጥቂት ተሃድሶዎች፣ ስለ ደህንነት እና አድልዎ ግልጽ የሆኑ ክርክሮች፣ ለስላሳ መላኪያ። በቀስታ ያድርጉት እና ለምን ሞዴሉ መጥፎ ባህሪ እንዳለው ይጠይቃሉ - መልሱ የተሳሳተ የስም መለያ ለብሶ በመረጃ ቋቱ ውስጥ ሲቀመጥ። ሁሉም ነገር ትልቅ ቡድን ወይም ድንቅ ሶፍትዌር አያስፈልገውም - ነገር ግን ሁሉም ነገር እንክብካቤ ያስፈልገዋል.
በጣም ረጅም ጊዜ አላነበብኩትም : ጥርት ባለ ኦንቶሎጂ ውስጥ ኢንቨስት ያድርጉ ፣ ግልጽ ህጎችን ይፃፉ ፣ ስምምነትን ይለኩ ፣ በእጅ እና ፕሮግራማዊ መለያዎችን ይደባለቁ እና ንቁ ትምህርት ቀጣዩን ምርጥ ንጥልዎን እንዲመርጥ ያድርጉ። ከዚያ ይድገሙት. እንደገና። እና እንደገና… እና በሚገርም ሁኔታ፣ ትደሰታለህ። 😄
ዋቢዎች
[1] Artstein, R., እና Poesio, M. (2008). የስሌት ቋንቋዎች የኢንተር ኮደር ስምምነት . የስሌት ቋንቋዎች፣ 34(4)፣ 555–596። (የሽፋን κ/α እና ስምምነትን እንዴት እንደሚተረጉሙ፣ የጎደለ ውሂብን ጨምሮ።)
ፒዲኤፍ
[2] NIST (2023)። አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ስጋት አስተዳደር መዋቅር (AI RMF 1.0) . (ለታማኝ AI የሰው ቁጥጥር፣ ሰነዶች እና የአደጋ ቁጥጥሮች።)
ፒዲኤፍ
[3] ራትነር፣ AJ፣ De Sa፣ C.፣ Wu፣ S., Selsam፣ D.፣ & Ré, C. (2016)። የውሂብ ፕሮግራሚንግ፡ ትላልቅ የሥልጠና ስብስቦችን መፍጠር፣ በፍጥነት ። NeurIPS (ለደካማ ቁጥጥር እና ጫጫታ ያላቸውን መለያዎች ውድቅ ለማድረግ መሰረታዊ አቀራረብ።)
ፒዲኤፍ
[4] ሊ፣ ዲ.፣ ዋንግ፣ ዜድ፣ ቼን፣ ዋይ፣ እና ሌሎች። (2024) በጥልቅ ንቁ ትምህርት ላይ የተደረገ ጥናት፡ የቅርብ ጊዜ እድገቶች እና አዲስ ድንበሮች ። (ስያሜ-ውጤታማ ንቁ ትምህርት ማስረጃዎች እና ቅጦች።)
ፒዲኤፍ
[5] NIST (2010) SP 800-122፡ በግል የሚለይ መረጃ (PII) ምስጢራዊነትን ለመጠበቅ መመሪያ ። (እንደ PII የሚቆጠር እና በመረጃ መስመርዎ ውስጥ እንዴት እንደሚከላከለው)
ፒዲኤፍ