Yn ein hymdrechion i adeiladu atebion AI cadarn a diduedd, mae'n berthnasol ein bod yn canolbwyntio ar hyfforddi'r modelau ar amrywiaeth ddiduedd, deinamig a chynrychioliadol o ddata. Mae ein proses casglu data yn hynod bwysig wrth ddatblygu datrysiadau AI credadwy. Yn hyn o beth, ymgynnull Data hyfforddi AI trwy weithwyr torfol yn dod yn agwedd hollbwysig ar y strategaeth casglu data.
Yn yr erthygl hon, gadewch i ni archwilio rôl gweithwyr torf, ei effaith ar ddatblygu AI algorithmau dysgu a modelau ML, a'r angen a'r manteision y mae'n eu rhoi i'r broses gyfan.
Pam mae angen i weithwyr torf adeiladu modelau AI?
Fel bodau dynol, rydym yn cynhyrchu tunnell o ddata, ac eto, dim ond ffracsiwn o'r data hwn a gynhyrchir ac a gesglir sydd o werth. Oherwydd diffyg safonau meincnodi data, mae'r rhan fwyaf o'r data a gesglir naill ai'n rhagfarnllyd, yn frith o faterion ansawdd, neu heb fod yn gynrychioliadol o'r amgylchedd. Ers mwy a mwy dysgu peiriant ac mae modelau dysgu dwfn yn cael eu datblygu sy'n ffynnu ar symiau enfawr o ddata, mae'r angen am setiau data gwell, mwy newydd ac amrywiol yn cael ei deimlo'n gynyddol.
Dyma lle mae gweithwyr torfol yn dod i chwarae.
Mae data cyrchu torfol yn adeiladu set ddata gyda chyfranogiad grwpiau mawr o bobl. Mae gweithwyr torfeydd yn trwytho deallusrwydd dynol i ddeallusrwydd artiffisial.
Llwyfannau cyrchu torfol rhoi microtasgau casglu data ac anodi i grŵp mawr ac amrywiol o bobl. Mae torfoli yn galluogi cwmnïau i gael mynediad at weithlu enfawr, deinamig, cost-effeithiol a graddadwy.
Llwyddodd y platfform torfol mwyaf poblogaidd - Amazon Mechanical Turk, i ddod o hyd i 11 mil o ddeialogau dynol-i-ddyn o fewn 15 awr, a thalodd y gweithwyr $0.35 ar gyfer pob deialog lwyddiannus. Mae gweithwyr torfeydd yn cael eu cyflogi am swm mor fach, gan daflu goleuni ar bwysigrwydd adeiladu safonau cyrchu data moesegol.
Yn ddamcaniaethol, mae'n swnio fel cynllun clyfar, ac eto, nid yw'n strategaeth hawdd i'w gweithredu. Mae anhysbysrwydd y dorf o weithwyr wedi arwain at broblemau gyda chyflog isel, diystyru hawliau gweithwyr, a gwaith o ansawdd gwael sy'n effeithio ar berfformiad y model AI.
Manteision cael gweithwyr torfol i ddod o hyd i ddata
Trwy ymgysylltu â grŵp amrywiol o weithwyr torfol, gall datblygwyr datrysiadau seiliedig ar AI ddosbarthu micro dasgau a chasglu arsylwadau amrywiol ac eang yn gyflym ac am gost gymharol isel.
Rhai o fanteision amlwg cyflogi gweithwyr torf ar gyfer prosiectau AI yw
Amser Cyflymach i Farchnad: Yn ôl ymchwil gan Cognilytica, bron 80% of deallusrwydd artiffisial treulir amser prosiect ar weithgareddau casglu data megis glanhau data, labelu, a'i agregu. Dim ond 20% o'r amser sy'n cael ei dreulio ar ddatblygu a hyfforddi. Mae'r rhwystrau traddodiadol i gynhyrchu data yn cael eu dileu gan y gellir recriwtio nifer fawr o gyfranwyr o fewn amser byr.
Ateb Cost-effeithiol: Casglu data o ffynonellau torfol yn lleihau'r amser a'r egni a dreulir ar hyfforddi, recriwtio, a'u cynnwys. Mae hyn yn dileu'r gost, yr amser a'r adnoddau sydd eu hangen gan fod y gweithlu'n cael ei gyflogi ar ddull talu fesul tasg.
Yn Hybu Amrywiaeth yn y Set Ddata: Mae amrywiaeth data yn hanfodol i'r hyfforddiant datrysiad AI cyfan. Er mwyn i fodel gynhyrchu canlyniadau diduedd, mae'n rhaid iddo gael ei hyfforddi ar set ddata amrywiol. Gyda ffynonellau torfol o ddata, mae'n bosibl cynhyrchu setiau data amrywiol (daearyddol, ieithoedd, tafodieithoedd) heb fawr o ymdrech a chost.
Gwella Scalability: Pan fyddwch yn recriwtio gweithwyr torf dibynadwy, gallwch sicrhau ansawdd uchel casglu data y gellir ei raddio yn seiliedig ar anghenion eich prosiect.
Yn fewnol yn erbyn torfoli – Pwy sy'n dod allan fel yr enillydd?
| Data Mewnol | Data torfol |
|---|---|
| Gellir gwarantu cywirdeb a chysondeb data. | Gellir cynnal ansawdd, cywirdeb a chysondeb data os defnyddir llwyfannau torfol dibynadwy gyda mesurau SA safonol |
| Nid yw cyrchu data mewnol bob amser yn benderfyniad ymarferol oherwydd efallai na fydd eich tîm mewnol yn bodloni gofynion y prosiect. | Gellir sicrhau amrywiaeth data gan ei bod yn bosibl recriwtio grŵp heterogenaidd o weithwyr torfol yn seiliedig ar anghenion y prosiect. |
| Drud recriwtio a hyfforddi gweithwyr ar gyfer anghenion y prosiect. | Ateb cost-effeithiol i casglu data gan ei bod yn bosibl recriwtio, hyfforddi, ac ar fwrdd gweithwyr gyda llai o fuddsoddiad. |
| Mae'r amser i farchnata yn uchel gan fod casglu data mewnol yn cymryd cryn amser. | Mae'r amser i farchnata gryn dipyn yn llai gan fod llawer o gyfraniadau'n dod yn gyflym. |
| Grŵp bach o gyfranwyr a labelwyr mewnol | Mae grŵp mawr ac amrywiol o gyfranwyr a labelwyr data |
| Mae cyfrinachedd data yn uchel iawn gyda thîm mewnol. | Mae'n anodd cynnal cyfrinachedd data wrth weithio gyda gweithwyr torf mawr ledled y byd. |
| Haws olrhain, hyfforddi a gwerthuso'r casglwyr data | Heriol i olrhain a hyfforddi'r casglwyr data. |
Pontio'r bwlch rhwng gweithwyr ffynhonnell torfol a'r ceisiwr.
Mae angen dirfawr i bontio'r bwlch rhwng gweithwyr torfol a cheiswyr, nid dim ond ym maes cyflog.
Mae diffyg gwybodaeth amlwg o ddiwedd y ceisydd oherwydd dim ond gwybodaeth am y dasg benodol a ddarperir i'r gweithwyr. Er enghraifft, er bod gweithwyr yn cael tasgau micro megis recordio deialogau yn eu tafodiaith frodorol, anaml y darperir cyd-destun iddynt. Nid oes ganddynt y wybodaeth ofynnol ynghylch pam eu bod yn gwneud yr hyn y maent yn ei wneud a'r ffordd orau i'w wneud. Mae'r diffyg gwybodaeth hwn yn effeithio ar y ansawdd y gwaith o ffynonellau torfol.
I fod dynol, mae cael y cyd-destun cyfan yn rhoi eglurder a phwrpas i'w gwaith.
Ychwanegu at y cymysgedd hwn ddimensiwn arall o'r NDA - y cytundebau peidio â datgelu sy'n cyfyngu ar faint o wybodaeth a ddarperir i weithiwr torfol. O safbwynt gweithwyr torfol, mae tynnu gwybodaeth yn ôl yn dangos diffyg ymddiriedaeth a llai o bwysigrwydd i'w gwaith.
Pan edrychir ar yr un sefyllfa o ben arall y sbectrwm, mae diffyg tryloywder o ddiwedd y gweithiwr. Nid yw'r ceisydd yn deall yn iawn y gweithiwr a gomisiynwyd i wneud y gwaith. Efallai y bydd angen math penodol o weithiwr ar rai prosiectau; fodd bynnag, yn y rhan fwyaf o brosiectau, mae amwysedd. Mae'r gwirionedd daear a yw hyn yn gallu cymhlethu gwerthuso, adborth, a hyfforddiant yn y dyfodol agos.
I fynd i’r afael â’r anawsterau hyn, mae’n bwysig gweithio gydag arbenigwyr casglu data sydd â hanes o ddarparu data amrywiol, wedi’i guradu a’i gynrychioli’n dda gan ddetholiad eang o gyfranwyr.
Gall dewis Shaip fel eich partner data fod â buddion lluosog. Rydym yn canolbwyntio ar amrywiaeth a dosbarthiadau cynrychioliadol o ddata. Mae ein staff profiadol ac ymroddedig yn deall gorfodaeth pob prosiect ac yn datblygu setiau data a all hyfforddi datrysiadau cadarn yn seiliedig ar AI mewn dim o amser.
[Darllenwch hefyd: Canllaw Cychwynnol Data Hyfforddiant AI: Diffiniad, Enghraifft, Setiau Data]
