ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ "ਸਧਾਰਨ" ਡੇਟਾਸੈਟ ਰਿਫਰੈਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇਖੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਬੇਆਰਾਮ ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ: ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ - ਇਹ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਪੱਕ ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ ਉਸ ਵਹਾਅ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਹੈ - ਜਿੱਥੇ ਨਿਰਣਾ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਖਰਾਬ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਅਤੇ "ਹੋਰ QA" ਹੱਲ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ)
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ QA ਸਟੈਕ ਕਰਕੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ। ਪਰ ਇਹ ਉਸ ਲੀਕ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕੂੜਾਦਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਗੜਬੜ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ (HITL) ਡੇਟਾਸੈਟ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੰਦ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਹੈ:
- ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੰਮ ਤਾਂ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ
- ਉਤਪਾਦਨ ਸਹੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ
- ਪੜਤਾਲ ਮਾਪਣਯੋਗ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਨਾਲ (ਸੋਨੇ ਦਾ ਡੇਟਾ, ਸਮਝੌਤਾ, ਆਡਿਟ)
- ਸਿੱਖੋ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਰੂਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ
ਵਿਹਾਰਕ ਟੀਚਾ ਸਰਲ ਹੈ: "ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਲਾਂ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।
ਅੱਪਸਟ੍ਰੀਮ ਕੰਟਰੋਲ: ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰੋਕੋ
ਕਾਰਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜੋ "ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨਾ" ਨੂੰ ਡਿਫਾਲਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ:
- ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਛੋਟੀਆਂ, ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹਦਾਇਤਾਂ
- "ਮੁੱਖ ਕੇਸਾਂ" ਲਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
- ਅਸਪਸ਼ਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ
- ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ("ਜੇਕਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ X ਚੁਣੋ ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਫਲੈਗ ਕਰੋ")
ਜਦੋਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਰੌਲਾ" ਵਾਲੇ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਮਾਰਟ ਵੈਲੀਡੇਟਰ: ਦਰਵਾਜ਼ੇ 'ਤੇ ਜੰਕ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰੋ
ਸਮਾਰਟ ਵੈਲੀਡੇਟਰ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਚੈੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸਪੁਰਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ: ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਮੁੱਦੇ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ, ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਮੁੱਲ, ਬਕਵਾਸ ਟੈਕਸਟ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਹ ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਗੇਟ ਹੈ ਜੋ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਨੂੰ ਸਫਾਈ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਰਥਪੂਰਨ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ
HITL ਉਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਛੋਟੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ—ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸੰਕੇਤ, ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਕੋਚਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੋਟਸ—ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਿਡਸਟ੍ਰੀਮ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ: ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰੀ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ "ਤੇਜ਼" ਨੂੰ "ਸਹੀ" ਨਾਲ ਉਲਝਾ ਨਹੀਂਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦਾ ਹੈ:
ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ → ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ → ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਓ → ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ
ਜਿੱਥੇ AI ਸਹਾਇਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- ਮਨੁੱਖੀ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ/ਖੰਡਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ
- ਟੈਕਸਟ ਲੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਮਨੁੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਤਰਜੀਹੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ
ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਸਮਝੌਤਾਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ:
- ਅਸਪਸ਼ਟ, ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ (ਨੀਤੀ, ਡਾਕਟਰੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ)
- ਸੂਖਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ
- ਸੋਨੇ/ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਬਰਿਕ-ਅਧਾਰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਕੋਰਿੰਗ ਲੇਬਲ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ)। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ: ਮਨੁੱਖੀ ਨਮੂਨੇ ਰੱਖੋ, ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਰੁਬਰਿਕ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ QC ਪਲੇਬੁੱਕ: ਮਾਪੋ, ਨਿਰਣਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰੋ
ਗੋਲਡ ਡੇਟਾ (ਟੈਸਟ ਸਵਾਲ) + ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ
ਗੋਲਡ ਡੇਟਾ—ਜਿਸਨੂੰ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਇਕਸਾਰ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਗੋਲਡ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ:
- "ਆਸਾਨ" ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ)
- ਹਾਰਡ ਐਜ ਕੇਸ (ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਗੈਪ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ)
- ਨਵੇਂ ਦੇਖੇ ਗਏ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ (ਦੁਬਾਰਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ)
ਇੰਟਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਮਝੌਤਾ + ਨਿਰਣਾ
ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ (ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਅਸਹਿਮਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੰਮ ਕਿੱਥੇ ਘੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਨਿਰਣਾ ਹੈ : ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਸਮੀਖਿਅਕ ਵਿਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਰਕ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹੀ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੁਹਰਾਈ ਨਾ ਜਾਵੇ।
ਸਲਾਈਸਿੰਗ, ਆਡਿਟ, ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਸਿਰਫ਼ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਨਾ ਲਓ। ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕੱਟੋ:
- ਦੁਰਲੱਭ ਕਲਾਸਾਂ
- ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ
- ਉੱਚ-ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ
- ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼
ਫਿਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਹਾਅ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ: ਲੇਬਲ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਵਧਦੀ ਅਸਹਿਮਤੀ, ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਗਲਤੀ ਥੀਮ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਇਨ-ਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਡ ਬਨਾਮ ਆਊਟਸੋਰਸਡ HITL ਮਾਡਲ
| ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ | ਫ਼ਾਇਦੇ | ਨੁਕਸਾਨ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਜਦੋਂ… |
|---|---|---|---|
| ਇਨ-ਹਾਊਸ HITL | ਡੇਟਾ ਅਤੇ ML ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਖ਼ਤ ਫੀਡਬੈਕ, ਡੋਮੇਨ ਲਾਜਿਕ ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਆਸਾਨ ਦੁਹਰਾਓ | ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਔਖਾ, ਮਹਿੰਗਾ SME ਸਮਾਂ, ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ | ਡੋਮੇਨ ਮੁੱਖ IP ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਬਦਲਦੇ ਹਨ |
| ਕਰਾਊਡਸੋਰਸਡ + HITL ਗਾਰਡਰੇਲ | ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ-ਕੁਸ਼ਲ, ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਲਈ ਵਧੀਆ | ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਸੋਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਸੂਖਮ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਉੱਚ ਭਿੰਨਤਾ | ਲੇਬਲ ਤਸਦੀਕਯੋਗ ਹਨ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਘੱਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
| ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ + HITL | ਸਥਾਪਿਤ QA ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡਿਲੀਵਰੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਥਰੂਪੁੱਟ | ਮਜ਼ਬੂਤ ਸ਼ਾਸਨ (ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਤਬਦੀਲੀ ਨਿਯੰਤਰਣ) ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। | ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਸਮੀ QC ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਗਤੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। |
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ QA ਵਿੱਚ HITL ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ Shaip AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਸਟੇਜ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡਿਲੀਵਰੀ ਰਾਹੀਂ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ।
ਫੈਸਲਾ ਢਾਂਚਾ: ਸਹੀ HITL ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ
ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ "ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ" ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਇੱਥੇ ਹੈ:
- ਗਲਤ ਲੇਬਲ ਕਿੰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ? ਵੱਧ ਜੋਖਮ → ਹੋਰ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ + ਸਖ਼ਤ ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟ।
- ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿੰਨਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ? ਹੋਰ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ → ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਵਾਲੀਅਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰੀ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ + ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਕੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕ੍ਰਾਊਡਸੋਰਸਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਮਾਣਕਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ/ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਪੁੱਛਣਗੇ ਕਿ "ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ," ਤਾਂ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਟਰੇਸੇਬਲ QC ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
- ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ISO / IEC 27001 (ਸਰੋਤ: ISO, 2022) ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਉਮੀਦਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਸਓਸੀ 2 (ਸਰੋਤ: AICPA, 2023)।
ਸਿੱਟਾ
AI ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ "ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਕਸ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ: ਬਿਹਤਰ ਟਾਸਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਵੈਲੀਡੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਟਾਲਣਯੋਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕੋ, AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰੀ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਗੋਲਡ ਡੇਟਾ, ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਨਿਰਣਾ, ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਧੀਆ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, HITL ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ - ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਪ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਰਚਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ "ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਡੇਟਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਮਾਪਣਯੋਗ QC (ਗੋਲਡ ਡੇਟਾ, ਐਗਰੀਮੈਂਟ, ਆਡਿਟ) ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੀ ਲਿਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਬੈਠਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਉੱਚ-ਲੀਵਰੇਜ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ: ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਐਜ-ਕੇਸ ਨਿਰਣਾ, ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ, ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੋਨੇ ਦੇ ਸਵਾਲ (ਟੈਸਟ ਸਵਾਲ) ਕੀ ਹਨ?
ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਆਈਟਮਾਂ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਦੌਰਾਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਮਾਰਟ ਵੈਲੀਡੇਟਰ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ?
ਉਹ ਆਮ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ (ਫਾਰਮੈਟ ਗਲਤੀਆਂ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ, ਬਕਵਾਸ, ਗੁੰਮ ਖੇਤਰ) ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੀਖਿਅਕ ਅਸਲ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ - ਸਫਾਈ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਕੀ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੂਰਵ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜੇਕਰ ਮਨੁੱਖ ਰਬੜ-ਸਟੈਂਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
HITL ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਿਹੜੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ?
ISO/IEC 27001 ਅਤੇ SOC 2 ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਪਾਬੰਦੀ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਆਡਿਟ ਲੌਗ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ ਵਰਗੇ ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ।
