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“这也是数据标注的一种,我如何标注图片,人工智能就如何认识这些数据。”蔡川军一边点击鼠标一边说。当人们使用人工智能生成图片时,大模型能否理解“穿着西装的男人”“穿衣风格帅气的女生”等指令,给出令人满意的反馈,就看训练师的标注质量。
在菲利信科技,像蔡川军、赵杨这样的训练师有1500多名,他们通过标注数据、评判结果,让大模型生成的内容越来越精准,助力人工智能行业发展。
pg麻将胡了蔡川军毕业于重庆邮电大学计算机专业,目前是一名人工智能大模型训练师。他的日常工作就是通过标注数据、评判结果,让大模型生成的内容越来越精准。
去年蔡川军初入公司时,接受了为期两周的培训,赵杨就为他授过课。“课程主要包括系统操作、数据分类、标注规则等,帮助新入职员工快速上手。”赵杨说,“做人工智能大模型训练师,我们更看重一个人的专业知识储备。”
“训练师的工作分为标注和质检两类,标注质量较高且稳定的训练师,就能负责质检任务。”菲利信科技员工赵杨说。2019年进入公司的赵杨,刚开始也是一名训练师,经过多个项目的历练,经验丰富的他成长为培训师,负责新员工的培训、标注标准制定等工作。
午休过后,蔡川军开始进行机器视觉大模型的标注工作。具体来说,他需要以自己的审美,对资料库中的服饰图片评分,并对其风格进行判断。
除了专业知识,这项工作有时对训练师的性格也有要求。“训练师的审美、性格、思考方式等,都会对人工智能产生影响。例如一款大模型的定位是用户的‘伙伴’,我们就会通过性格测试,优先让具有温柔、开朗等性格特征的员工参与。”赵杨介绍。
没有经过训练的大模型就像一张白纸,需要不断投喂优质数据才能成长,这便对训练师的专业知识储备提出了更高要求。“例如,与医疗相关的大模型,我们会让有医学背景的员工来训练数据。”赵杨说。
蔡川军这一上午的工作内容,是训练人工智能全文摘要功能,对大模型的摘要结果进行打分和评价。大模型在收到训练师的反馈后,会以此调整算法参数权重,不断优化生成结果。对普通用户而言,随着大模型不断优化,他们会发现人工智能越来越“懂”人类。
一个成熟的人工智能大模型,算法、算力、数据3方面缺一不可。其中,大量高质量的数据有助于不断提高大模型的准确率,这离不开训练师的努力。他们通过清洗、整合、标注等操作,生成满足机器学习训练要求的可读数据编码。
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