[Перевод] Разметка данных в Label Studio при помощи GPT-4: интеграция ML Backend
Введение Получение качественных данных — краеугольный камень любого проекта машинного обучения. Этот процесс, в котором традиционно доминирует трудозатратная разметка данных, часто может превращаться в длительную и дорогостоящую задачу. Но что, если мы сможем воспользоваться прогрессом в развитии больших языковых моделей (LLM) для перехода от разметки данных к проверке разметки? На сцене появляется GPT-4. Эта система (разработанная на основе GPT-4), имеющая более ста миллионов пользователей — одна из самых популярных языковых моделей. В предыдущей статье мы показали, как можно ускорить процесс разметки предварительным аннотированием данных при помощи GPT-4. Эта методика позволяет нам загружать готовый к проверке предварительно размеченный датасет, а не выполнять монотонный процесс, начиная с нуля. В этой статье мы продолжим развивать эту тему, оказав, как можно объединить GPT-4 с бэкендом машинного обучения (ML Backend) Label Studio. При помощи Label Studio ML Backend можно размечать данные непосредственно в Label Studio, что позволяет нам совершить переход от трудозатратной задачи разметки данных к гораздо более эффективному процессу проверки и совершенствования предварительных меток, что существенно ускоряет работу.
https://habr.com/ru/articles/772974/
#машинное_обучение #GPT4 #Label_Studio #ML_Backend #разметка_данных #датасет #dataset
Habr
