Data Annotation mit LLMs – Die Zukunft der Datenbeschriftung

In der sich rasch entwickelnden Landschaft der KI-Technologien spielt Data Annotation (Datenannotation) eine entscheidende Rolle für das Training von Machine-Learning-Modellen. Genau beschriftete Daten sind die Grundlage für die Leistungsfähigkeit von Modellen. Traditionell war die manuelle Beschriftung von Daten die bevorzugte Methode, aber für moderne Unternehmen gehört sie zunehmend der Vergangenheit an.

In diesem Blogpost werden wir die Entwicklung von der manuellen zur automatisierten Datenannotation und schließlich zur überlegenen Form der automatisierten Beschriftung mit großen Sprachmodellen (LLMs) erkunden. Wir werden auch das Konzept der hybriden Annotation betrachten, das menschliche Unterstützung mit LLMs kombiniert, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Manuelle Data Annotation – Der traditionelle Ansatz

Die manuelle Beschriftung, auch als menschliche Annotation bekannt, ist ein grundlegendes Verfahren in der Datenannotation und spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Machine-Learning-Projekten und KI-Anwendungen. Sie beinhaltet, dass menschliche Beschrifter Daten anhand spezifischer Kriterien oder Richtlinien überprüfen und Beschriftungen zuweisen.

Obwohl diese Methode ein hohes Maß an Präzision bietet, ist sie arbeitsintensiv, zeitaufwändig und teuer. Darüber hinaus wird die manuelle Beschriftung im Kontext moderner Datenbeschriftung und Machine-Learning-Anwendungen von moderne Unternehmen immer seltener verwendet.

Automatisierte Data Annotation – Ein Schritt in Richtung Effizienz

Da Unternehmen versuchen, die Einschränkungen des manuellen Beschriftungsprozesses zu überwinden, wenden sie sich zunehmend automatisierten Lösungen zu. Diese nutzen häufig regelbasierte Algorithmen und vordefinierte Richtlinien, um Daten auf Basis von Text oder Bildern automatisch zu beschriften. Mit dem Aufstieg von Machine-Learning-Algorithmen wurde es möglich, die Zuweisung von Beschriftungen zu Daten mit hoher Präzision zu automatisieren.

Beschriftung mit großen Sprachmodellen – Die überlegene Form der Automatisierung

Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche KI-Modelle, die die Datenannotation revolutioniert haben. Sie verwenden riesige Mengen an Daten und ausgeklügelte Algorithmen, um Texte in menschlicher Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erstellen. LLMs besitzen die Fähigkeit, den Kontext, sprachliche Nuancen und sogar die spezifischen Ziele einer Beschriftungsaufgabe zu verstehen.

Hybride Beschriftung – Kombination menschlicher Expertise mit LLMs

Obwohl LLMs beispiellose Effizienz und Qualität in der automatisierten Data Annotation bieten, gibt es dennoch Szenarien, in denen menschliche Expertise unverzichtbar ist. Hybride Datenannotation kombiniert die Stärken von Menschen und LLMs. In diesem Ansatz erstellen LLMs vorbeschriftete Daten, und menschliche Annotatoren überprüfen und verfeinern die Annotationen, um Genauigkeit und Übereinstimmung mit spezifischen Anforderungen zu gewährleisten.

Verwendung des Konfuzio SDK zur Automatisierung der Datenbeschriftung

Nun gehen wir darauf ein, wie Sie das Konfuzio SDK verwenden können, um die Datenannotation mit LLMs zu automatisieren. Wir werden die Schritte zur Erstellung eines Projekts, zum Hochladen von Dokumenten, zum Erstellen von Kategorien, zum Trennen von Dokumenten mit LLMs, zum Zuweisen von Kategorien und zum Erstellen von Beschriftungen durchgehen, um einen vollständig annotierten Datensatz zu erreichen, dessen Informationen in der Konfuzio DVUI überprüft werden kann.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie das Konfuzio SDK installiert haben und Zugriff auf einen Konfuzio-Server besitzen. Installieren Sie das SDK mit folgendem Befehl:

pip install konfuzio_sdk

Schritt 1 – Einrichten Ihres Konfuzio-Projekts

Zunächst müssen wir ein neues Projekt erstellen und Dokumente hochladen.

from konfuzio_sdk.api import Project

# Erstellen eines neuen Projekts
project = Project.create(name="Mein LLM Beschriftungsprojekt", description="Projekt zur Beschriftung von Daten mit LLMs")

# Dokumente hochladen
dokumentpfade = ["pfad/zu/dokument1.pdf", "pfad/zu/dokument2.pdf"]
for pfad in dokumentpfade:
project.upload_document(pfad)

Erklärung
Hier erstellen wir ein neues Projekt mit einem Namen und einer Beschreibung. Danach laden wir Dokumente in das Projekt hoch. Diese Dokumente werden später automatisch annotiert.

Schritt 2 – Erstellen von Kategorien und Trennen von Dokumenten

Nachdem die Dokumente hochgeladen sind, müssen wir Kategorien erstellen und die Dokumente anhand von LLMs in diese Kategorien aufteilen.

from konfuzio_sdk.api import Category

# Kategorien erstellen
kategorie1 = Category.create(project=project, name="Kategorie 1")
kategorie2 = Category.create(project=project, name="Kategorie 2")

# Dokumente mit LLMs trennen
# Angenommen, `split_document_with_llm` ist eine benutzerdefinierte Funktion, die LLM verwendet, um Dokumente in Kategorien zu unterteilen
def split_document_with_llm(document):
# Pseudocode für die Aufteilung von Dokumenten
splits = []
# Hier würde der LLM-Code kommen, der das Dokument analysiert und aufteilt
# Beispiel-Splits:
splits.append({'category': kategorie1, 'content': '...'})
splits.append({'category': kategorie2, 'content': '...'})
return splits

for document in project.documents:
splits = split_document_with_llm(document)
for split in splits:
split_document = project.upload_document(content=split['content'])
split_document.assign_to_category(split['category'])

Erklärung
Wir erstellen zwei Kategorien und definieren eine Funktion split_document_with_llm, die ein Dokument analysiert und in verschiedene Teile aufteilt, die jeweils einer Kategorie zugeordnet werden. Die gesplitteten Dokumente werden hochgeladen und den entsprechenden Kategorien zugewiesen.

Schritt 3 – Zuweisen von Dokumenten zu Kategorien

In diesem Schritt weisen wir die Dokumente den erstellten Kategorien zu.

# Dokumente Kategorien zuweisen
for document in project.documents:
if some_condition_for_category1(document):
document.assign_to_category(kategorie1)
else:
document.assign_to_category(kategorie2)

Erklärung
Hier definieren wir eine Bedingung (some_condition_for_category1), die bestimmt, welcher Kategorie ein Dokument zugewiesen wird. Die Dokumente werden dann den entsprechenden Kategorien zugeordnet.

Schritt 4 – Erstellen von Labels

Nun erstellen wir die Labels und annotieren die Dokumente.

from konfuzio_sdk.api import Label

# Beschriftungen erstellen
beschriftung1 = Label.create(project=project, name="Beschriftung 1")
beschriftung2 = Label.create(project=project, name="Beschriftung 2")

# Dokumente mit Beschriftungen annotieren
for document in project.documents:
for page in document.pages:
for annotation in page.annotations:
if condition_for_label1(annotation):
annotation.assign_label(beschriftung1)
else:
annotation.assign_label(beschriftung2)

Erklärung
Wir erstellen zwei Beschriftungen und definieren eine Bedingung (condition_for_label1), die bestimmt, welche Beschriftung einer Annotation zugewiesen wird. Die Dokumente werden dann entsprechend annotiert.

Schritt 5 – Überprüfung in der Konfuzio DVUI

Mit allen beschrifteten Dokumenten können Sie nun den beschrifteten Datensatz in der Konfuzio DVUI überprüfen, um Genauigkeit und Vollständigkeit der Informationen sicherzustellen.

Fazit

Data Annotation ist ein entscheidender Schritt beim Training von Machine-Learning-Modellen. Die manuelle Beschriftungsmethode wird von modernen Unternehmen aufgrund ihrer Einschränkungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Kosteneffizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit immer seltener verwendet. Automatisierte Ansätze, insbesondere solche, die große Sprachmodelle einbeziehen, sind als überlegene Alternativen entstanden, die diese Mängel beheben. Hybride Beschriftung, die menschliche Expertise mit LLMs kombiniert, stellt einen pragmatischen Ansatz dar, der die Stärken beider Methoden nutzt, um die höchsten Präzisions- und Skalierbarkeitsstufen zu erreichen.

Plattformen wie Konfuzio bieten eine nahtlose Integration von LLMs und menschlichen Annotatoren und ermöglichen es Organisationen, das volle Potenzial der Datenannotation auszuschöpfen.

Neben allgemeinen Informationen zum Thema Data Annotation hat diese Anleitung gezeigt, wie man ein Konfuzio-Projekt einrichtet, Dokumente hochlädt, Kategorien für die Daten erstellt, Dokumente mit LLMs trennt, Kategorien zuweist und Beschriftungen erstellt, um einen vollständig beschrifteten Datensatz zu erhalten, der überprüft werden kann.

Glossar im Bereich Datenannotation und -automatisierung

Datenannotation und Automatisierung

Datenannotation ist ein wesentlicher Bestandteil des Trainings von Machine-Learning-Modellen. Datenannotationsdienste spielen eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung hochwertiger, annotierter Daten, die für verschiedene KI-Anwendungen verwendet werden. Der Prozess der Datenannotation kann manuell oder automatisiert erfolgen und umfasst das Markieren von Datensätzen mit relevanten Text Labels, die den Modellen helfen, Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen.

Data Annotation Companies

Data Annotation Companies sind spezialisierte Dienstleister, die hochwertige Annotationsdienste für verschiedene Branchen anbieten. Diese Unternehmen nutzen menschliche Annotatoren oder fortschrittliche Algorithmen, um Daten zu kennzeichnen und sicherzustellen, dass sie für Machine-Learning-Modelle geeignet sind.

Annotated Data

Annotated Data sind Daten, die mit Labels oder Tags versehen wurden, um bestimmte Merkmale oder Informationen hervorzuheben. Diese Annotationen helfen Machine-Learning-Modellen, die Daten besser zu verstehen und zu verarbeiten, indem sie relevante Informationen identifizieren und klassifizieren.

Automatisierte Datenanalyse und -klassifizierung

Automatisierte Datenanalyse und -klassifizierung beziehen sich auf den Einsatz von Software und Algorithmen zur Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen ohne menschliches Eingreifen. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, schneller und effizienter Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Automated Data Analysis

Automated Data Analysis ist der Prozess der Nutzung von Algorithmen zur automatischen Untersuchung und Analyse von Datensätzen. Diese Methode spart Zeit und Ressourcen, indem sie Muster und Anomalien in großen Datenmengen erkennt, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind.

Automated Data Analytics

Automated Data Analytics ist eine erweiterte Form der Datenanalyse, die fortschrittliche Algorithmen und Machine-Learning-Modelle verwendet, um tiefere Einblicke und Vorhersagen zu liefern. Diese Analysen können auf Plattformen wie AWS (Amazon Web Services) implementiert werden, um Skalierbarkeit und Effizienz zu gewährleisten.

Automatisierte Datensammlung und -klassifizierung

Automatisierte Datensammlung und -klassifizierung umfassen Technologien und Methoden, die die Erfassung und Organisation von Daten automatisieren. Diese Prozesse sind entscheidend für die Verwaltung großer Datenmengen und die Vorbereitung von Daten für die Analyse oder weitere Verarbeitung.

Automated Data Collection

Automated Data Collection ist der Einsatz von Technologien zur automatischen Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Methode reduziert den manuellen Aufwand und stellt sicher, dass Daten in Echtzeit gesammelt werden, was für aktuelle Analysen und Entscheidungsprozesse von Vorteil ist.

Automated Data Classification

Automated Data Classification ist der Prozess der automatischen Zuordnung von Daten zu vordefinierten Kategorien. Dies erfolgt durch Algorithmen, die Datenmerkmale analysieren und die Daten entsprechend klassifizieren, um die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung zu erhöhen.

Automatisierte Datenbeschriftung

Automatisierte Datenbeschriftung bezieht sich auf die Nutzung von Algorithmen zur automatischen Zuweisung von Labels zu Datensätzen. Dies ist ein wichtiger Schritt in der Datenvorbereitung für Machine-Learning-Modelle und reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand im Vergleich zur manuellen Datanannotation erheblich.

Automated Data Labeling

Die Technik nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Daten automatisch mit Labels zu versehen. Diese Methode verbessert die Effizienz der Data Annotation und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten.

Automatic Data Labeling

Automatic Data Labeling ist ein Synonym für Automated Data Labeling und bezieht sich ebenfalls auf die automatische Zuweisung von Labels zu Datensätzen. Diese Technik ist besonders nützlich in Anwendungen, die eine schnelle und skalierbare Datenannotation erfordern.

Automatisierte Bildannotation und spezielle Anwendungen

Automatisierte Bildannotation und spezielle Anwendungen umfassen fortschrittliche Technologien und Vision Modelle zur automatischen Annotation von Bilddaten sowie spezialisierte Methoden zur Zelltyp-Annotation in biologischen Datensätzen. Diese Techniken sind in Bereichen wie der biomedizinischen Forschung und der Bildverarbeitung von großer Bedeutung.

Automated Image Annotation

Automated Image Annotation ist der Einsatz von Algorithmen zur automatischen Annotation von Bilddaten. Diese Methode wird häufig in der Computer Vision verwendet, um Objekte in Bildern zu identifizieren und zu kennzeichnen.

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