Annotation de données avec les LLM - L'avenir de l'annotation de données

Dans le paysage en évolution rapide des technologies d'IA, l'annotation de données (data annotation) joue un rôle crucial dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Des données étiquetées avec précision sont la base de la performance des modèles. Traditionnellement, l'annotation manuelle des données était la méthode préférée, mais pour les entreprises modernes, elle appartient de plus en plus au passé.

Dans ce billet de blog, nous explorerons l'évolution de l'annotation manuelle des données vers l'annotation automatisée et, finalement, vers la forme supérieure de l'annotation automatisée avec de grands modèles de langage (LLM). Nous examinerons également le concept d'annotation hybride, qui combine l'assistance humaine avec les LLM pour obtenir le meilleur résultat possible.

Annotation manuelle des données - L'approche traditionnelle

L'annotation manuelle, également connue sous le nom d'annotation humaine, est un processus fondamental dans l'annotation de données et joue un rôle crucial dans divers projets d'apprentissage automatique et applications d'intelligence artificielle. Elle implique que les annotateurs humains examinent les données et leur attribuent des étiquettes en fonction de critères ou de directives spécifiques.

Bien que cette méthode offre un niveau de précision élevé, elle nécessite beaucoup de travail, prend beaucoup de temps et est coûteuse. De plus, dans le contexte de l'étiquetage moderne des données et des applications d'apprentissage automatique, l'étiquetage manuel est de moins en moins utilisé par les entreprises modernes.

Automatisation de l'annotation de données - Un pas vers l'efficacité

Comme les entreprises tentent de surmonter les limites du processus d'étiquetage manuel, elles se tournent de plus en plus vers des solutions automatisées. Celles-ci utilisent souvent des algorithmes basés sur des règles et des politiques prédéfinies pour étiqueter automatiquement les données sur la base de texte ou d'images. Avec l'essor des Algorithmes d'apprentissage automatique il est devenu possible d'automatiser l'attribution d'étiquettes aux données avec une grande précision.

Étiquetage avec de grands modèles de langage - La forme supérieure d'automatisation

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des modèles d'IA avancés qui ont révolutionné l'annotation de données. Ils utilisent d'énormes quantités de données et des algorithmes sophistiqués pour comprendre, interpréter et créer des textes en langage humain. Les LLM ont la capacité de comprendre le contexte, les nuances linguistiques et même les objectifs spécifiques d'une tâche d'annotation.

Inscription hybride - combinaison de l'expertise humaine et des LLMs

Bien que les LLM offrent une efficacité et une qualité sans précédent dans l'annotation automatisée des données, il existe des scénarios dans lesquels l'expertise humaine est indispensable. L'annotation de données hybride combine les forces des humains et des LLM. Dans cette approche, les LLM créent des données pré-étiquetées et les annotateurs humains vérifient et affinent les annotations afin de garantir la précision et la conformité aux exigences spécifiques.

Utilisation du SDK Konfuzio pour automatiser l'étiquetage des données

Nous allons maintenant aborder la manière dont vous pouvez Konfuzio SDK pour automatiser l'annotation des données avec les LLM. Nous allons passer en revue les étapes de création d'un projet, de téléchargement de documents, de création de catégories, de séparation de documents avec les LLM, d'attribution de catégories et de création d'étiquettes afin d'obtenir un ensemble de données entièrement annoté dont les informations seront Konfuzio DVUI peut être vérifiée.

Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous que vous avez installé le SDK Confuzio et que vous avez accès à un serveur Confuzio. Installez le SDK à l'aide de la commande suivante :

pip install konfuzio_sdk

Étape 1 - Mettre en place votre projet Confuzio

Tout d'abord, nous devons créer un nouveau projet et télécharger des documents.

from konfuzio_sdk.api import Project

# Création d'un nouveau projet
project = Project.create(name="Mon projet d'étiquetage LLM", description="Projet d'étiquetage de données avec des LLM")

# Télécharger des documents
chemins des documents = ["chemin/vers/document1.pdf", "chemin/vers/document2.pdf"]
for chemin dans chemins d'accès aux documents :
project.upload_document(chemin)

Explication
Nous créons ici un nouveau projet avec un nom et une description. Ensuite, nous téléchargeons des documents dans le projet. Ces documents seront ensuite annotés automatiquement.

Étape 2 - Créer des catégories et séparer les documents

Une fois les documents téléchargés, nous devons créer des catégories et répartir les documents dans ces catégories en fonction des LLM.

from konfuzio_sdk.api import Category

# Créer des catégories
catégorie1 = Category.create(projet=projet, nom="catégorie 1")
catégorie2 = Category.create(projet=projet, nom="catégorie 2")

# Séparer les documents avec des LLM
# Supposons que `split_document_with_llm` soit une fonction définie par l'utilisateur qui utilise LLM pour diviser les documents en catégories.
def split_document_with_llm(document) :
# Pseudo-code pour le fractionnement des documents
splits = []
# Ici viendrait le code LLM qui analyse et divise le document
# Exemple de fractionnement :
splits.append({'category' : kategorie1, 'content' : '...'})
splits.append({'category' : kategorie2, 'content' : '...'})
return splits

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

Explication
Nous créons deux catégories et définissons une fonction split_document_with_llmL'application analyse un document et le divise en plusieurs parties, chacune étant attribuée à une catégorie. Les documents divisés sont téléchargés et attribués aux catégories correspondantes.

Étape 3 - Attribuer des documents à des catégories

Dans cette étape, nous attribuons les documents aux catégories créées.

# Attribuer des catégories aux documents
pour document dans project.documents :
if some_condition_for_category1(document) :
document.assign_to_category(catégorie1)
else :
document.assign_to_category(catégorie2)

Explication
Ici, nous définissons une condition (some_condition_for_category1), qui détermine la catégorie à laquelle un document est attribué. Les documents sont ensuite attribués aux catégories correspondantes.

Étape 4 - Créer des labels

Nous créons maintenant les labels et annotons les documents.

from konfuzio_sdk.api import Label

# Créer des étiquettes
étiquette1 = Label.create(project=project, name="Étiquette 1")
étiquette2 = Label.create(project=project, name="étiquette 2")

# Annoter des documents avec des légendes
pour document dans project.documents :
for page in document.pages :
pour annotation dans page.annotations :
if condition_for_label1(annotation) :
annotation.assign_label(étiquette1)
else :
annotation.assign_label(étiquette2)

Explication
Nous créons deux étiquettes et définissons une condition (condition_for_label1), qui détermine quelle annotation doit être attribuée à une annotation. Les documents sont ensuite annotés en conséquence.

Étape 5 - Vérification dans le DVUI de Confuzio

Avec tous les documents étiquetés, vous pouvez maintenant vérifier l'enregistrement étiqueté dans la DVUI Confuzio afin de garantir l'exactitude et l'exhaustivité des informations.

Conclusion

L'annotation de données est une étape cruciale dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. La méthode d'annotation manuelle est de moins en moins utilisée par les entreprises modernes en raison de ses limites en termes d'évolutivité, de rentabilité, de précision et de vitesse. Les approches automatisées, notamment celles qui grands modèles de langues ont émergé comme des alternatives supérieures pour combler ces lacunes. L'annotation hybride, qui combine l'expertise humaine et les LLM, constitue une approche pragmatique qui exploite les points forts des deux méthodes pour atteindre les niveaux de précision et d'évolutivité les plus élevés.

Des plateformes telles que Konfuzio offrent une intégration transparente des LLM et des annotateurs humains, permettant aux organisations d'exploiter pleinement le potentiel de l'annotation de données.

Outre des informations générales sur l'annotation de données, ce guide a montré comment mettre en place un projet Confuzio, télécharger des documents, créer des catégories pour les données, séparer les documents avec des LLM, attribuer des catégories et créer des étiquettes afin d'obtenir un ensemble de données entièrement annoté qui peut être vérifié.

Glossaire dans le domaine de l'annotation et de l'automatisation des données

Annotation de données et automatisation

L'annotation de données est un élément essentiel de l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Les services d'annotation de données jouent un rôle clé dans la fourniture de données annotées de haute qualité qui sont utilisées pour diverses applications d'IA. Le processus d'annotation des données peut être manuel ou automatisé et consiste à marquer les ensembles de données avec des étiquettes textuelles pertinentes qui aident les modèles à reconnaître et à apprendre des modèles dans les données.

Sociétés d'annotation de données

Les sociétés d'annotation de données sont des prestataires de services spécialisés qui fournissent des services d'annotation de haute qualité à différents secteurs. Ces entreprises utilisent des annotateurs humains ou des algorithmes avancés pour étiqueter les données et s'assurer qu'elles sont adaptées aux modèles d'apprentissage automatique.

Données annotées

Les données annotées sont des données auxquelles des labels ou des balises ont été ajoutés pour mettre en évidence certaines caractéristiques ou informations. Ces annotations aident les modèles d'apprentissage automatique à mieux comprendre et traiter les données en identifiant et en classant les informations pertinentes.

Analyse et classification automatisées des données

L'analyse et la classification automatisées des données font référence à l'utilisation de logiciels et d'algorithmes pour traiter et interpréter de grandes quantités de données sans intervention humaine. Ces technologies permettent aux entreprises d'obtenir plus rapidement et plus efficacement un aperçu de leurs données et de prendre des décisions éclairées.

Analyse automatisée des données

L'analyse automatique des données est le processus d'utilisation d'algorithmes pour examiner et analyser automatiquement des ensembles de données. Cette méthode permet d'économiser du temps et des ressources en détectant des modèles et des anomalies dans de grandes quantités de données, qui sont difficiles à voir à l'œil nu.

Analyse automatisée des données

L'analyse automatisée des données est une forme avancée d'analyse des données qui utilise des algorithmes avancés et des modèles d'apprentissage automatique pour fournir un aperçu et des prédictions plus profonds. Ces analyses peuvent être mises en œuvre sur des plateformes telles qu'AWS (Amazon Web Services) afin de garantir l'évolutivité et l'efficacité.

Collecte et classification automatisées des données

La collecte et la classification automatisées des données englobent les technologies et les méthodes qui automatisent la collecte et l'organisation des données. Ces processus sont essentiels pour gérer de grandes quantités de données et pour préparer les données en vue de leur analyse ou de leur traitement ultérieur.

Collecte automatisée des données

La collecte automatique de données est l'utilisation de technologies permettant de collecter automatiquement des données provenant de différentes sources. Cette méthode réduit les efforts manuels et garantit que les données sont collectées en temps réel, ce qui est un avantage pour les analyses et les processus décisionnels actuels.

Classification automatique des données

La classification automatique des données est le processus d'affectation automatique des données à des catégories prédéfinies. Ce processus est réalisé par des algorithmes qui analysent les caractéristiques des données et les classent en conséquence afin d'améliorer l'efficacité et la précision du traitement des données.

Étiquetage automatisé des données

L'annotation automatisée des données fait référence à l'utilisation d'algorithmes pour attribuer automatiquement des étiquettes aux ensembles de données. Il s'agit d'une étape importante dans la préparation des données pour les modèles d'apprentissage automatique, qui réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires par rapport à l'annotation manuelle des données.

Étiquetage automatique des données

Cette technique utilise des algorithmes avancés pour attribuer automatiquement des étiquettes aux données. Cette méthode améliore l'efficacité de l'annotation des données et permet aux entreprises de traiter rapidement et avec précision de grandes quantités de données.

Étiquetage automatique des données

L'étiquetage automatique des données est un synonyme d'étiquetage automatique des données et fait également référence à l'attribution automatique d'étiquettes aux ensembles de données. Cette technique est particulièrement utile dans les applications qui nécessitent une annotation rapide et évolutive des données.

Annotation automatisée d'images et applications spéciales

L'annotation automatisée d'images et les applications spéciales comprennent des technologies avancées et des modèles de vision pour l'annotation automatique de données d'images, ainsi que des méthodes spécialisées pour l'annotation de types de cellules dans des ensembles de données biologiques. Ces techniques sont très importantes dans des domaines tels que la recherche biomédicale et le traitement des images.

Annotation automatique d'images

L'annotation automatique d'images est l'utilisation d'algorithmes pour l'annotation automatique de données d'images. Cette méthode est souvent utilisée en vision par ordinateur pour identifier et marquer des objets dans des images.

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