Человеческая разметка — необходимый этап создания AI, а не обман
Человеческая разметка — необходимый этап создания AI, а не обман
Когда AI-стартапы используют людей вместо алгоритмов, это часто высмеивают как обман инвесторов. Но для создания работающего AI нужны два ключевых элемента: training data (большой объём размеченных примеров) и feedback (обратная связь для коррекции). Обе задачи требуют участия людей. Использование человеческого труда на ранних этапах — это не признак несостоятельности, а естественная фаза развития AI-продукта.
Связи
- Создание training dataset из повседневной работы — Оба о критической роли размеченных данных для обучения AI-систем
- Роль человека в эпоху AI — контроль и управление — Человек как источник feedback и контроля качества AI-продуктов
- Неожиданные эмерджентные свойства языковых моделей — Результат обучения на размеченных данных и человеческой обратной связи
- Тестирование AI-продуктов через промпт-инжиниринг — Человеческое тестирование как форма feedback для валидации AI-систем
Источник: Telegram, 2019-11-09
Связанные заметки
AI-браузер как источник данных для обучения
#AI#data#privacy
Новые корпусы данных как драйвер прорывов в AI
#AI#learning#data
Цикл оптимизации через накопление данных
#AI#learning#optimization
Граундинг LLM через актуальные данные решает проблему устаревших рекомендаций
#AI#tools#data
Паттерны в личной базе знаний
#knowledge-management#AI#analytics
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний