실시간으로 규모로 데이터 주석을 달다

기업이 대규모 데이터 세트를 처리함에 따라 고품질 주석에 대한 수요는 기하 급수적으로 증가했습니다. 페타 바이트 규모로 데이터 주석을 달성하고 실시간으로 창의적인 솔루션이 필요한 고유 한 과제를 도입합니다. 이 기사에서는 실시간 주석 파이프 라인을위한 아키텍처, LLM, 피드백 루프 및 활성 학습을 활용하는 아키텍처에 대해 설명합니다.

데이터 주석 스케일링 문제

용량

페타 바이트 규모의 데이터 세트에는 종종 텍스트, 이미지 및 비디오를 포함하여 다양한 양식에 걸쳐 수백만 개의 항목이 포함됩니다. 효율적 으로이 규모를 처리해야합니다.

• 분산 시스템 간의 병렬 처리
• 지능형 샘플링 전략으로 주석 중복성 감소

실시간 요구 사항

실시간 주석은 다음과 같은 응용 프로그램에 중요합니다.

• 소셜 미디어 플랫폼의 컨텐츠 조정
• 자율 차량 인식 파이프 라인

이 응용 프로그램에는 초저 지연 주석 주석 워크 플로가 필요합니다.

품질 관리

규모에 따라 주석 품질을 보장해야합니다.

• 에지 케이스를위한 인간-루프 메커니즘.
• 지속적인 피드백은 기계로 생성 된 주석을 개선하기 위해 루프입니다.

건축학

LLM 지원 주석 파이프 라인

GPT 또는 Gemini와 같은 대형 언어 모델 (LLM)은 주석 워크 플로에 통합되어 레이블 생성을 자동화 할 수 있습니다. 이 모델은 초기 주석을 제공하여 수동 워크로드를 줄이며, 이는 인간이나 반 감독 시스템에서 개선 할 수 있습니다.

왜 llms인가?

• 확장 성. 미리 훈련 된 모델은 최소한의 미세 조정으로 다양한 도메인에서 일반화 할 수 있습니다.
• 속도. GPU 또는 TPU로 전원을 공급하는 실시간 추론 파이프 라인은 긴 변동성 응답을 보장합니다.
• 적응성. 적절한 프롬프트를 사용하면 LLMS는 특정 데이터 세트에 맞게 조정 된 주석을 생성 할 수 있습니다.

from transformers import pipeline

#Load an annotation pipeline using GPT
annotation_model = pipeline("text2text-generation", model="gpt-4")

def generate_annotations(data_batch):
    annotations = []
    for data in data_batch:
        prompt = f"Annotate the following data: {data}"
        annotation = annotation_model(prompt)[0]['generated_text']
        annotations.append(annotation)
    return annotations

#Test annotation
sample_data = ["An image of a cat playing with a ball.", "A video showing a car stopping at a red light."]
annotations = generate_annotations(sample_data)
print(annotations)

이 구현은 LLM이 텍스트 또는 설명 메타 데이터에 자동화 된 주석을 제공 할 수있는 방법을 보여줍니다.이 외에도 결과적으로 LLM에 프롬프트를 공급하기 위해 분류법을 만들 수 있습니다. 편견 그리고 되풀이 모든 LLM은 당연히 가지고있는 경향이 있습니다.

지속적인 개선을위한 피드백 루프

피드백 루프를 통해 모델은 실수로부터 배우고 향후 주석을 개선 할 수 있습니다. 이는 인간 검토 자와 활발한 학습 전략을 파이프 라인에 통합함으로써 달성됩니다.

• 정확도가 향상되었습니다. 에지 케이스에 대한 모델을 반복적으로 재교육하여 주석 품질은 시간이 지남에 따라 향상됩니다.
• 인간의 루프. 전문가 검토가 필수적인 의료 진단과 같은 도메인에 중요합니다.

import random

#Simulated human feedback loop
def feedback_loop(annotations, true_labels):
    corrected_annotations = []
    for annotation, true_label in zip(annotations, true_labels):
        if random.random() > 0.9:  #Simulate a 10% error rate
            corrected_annotations.append(true_label)
        else:
            corrected_annotations.append(annotation)
    return corrected_annotations

#Test Usage
true_labels = ["Cat playing", "Car at red light"]
refined_annotations = feedback_loop(annotations, true_labels)
print(refined_annotations)

적극적인 학습 및 반 감독 모델

적극적인 학습은 인간 검토를위한 불확실한 샘플을 우선시하여 전반적인 주석 부담을 줄입니다. 반 감독 모델은 대형 표지되지 않은 데이터 세트와 함께 작은 라벨링 된 데이터 세트를 활용하여 고품질 주석을 생성합니다.

import numpy as np

#Active learning example
def active_learning_sample(embeddings, uncertainty_threshold=0.2):
    uncertainties = np.random.rand(len(embeddings))  #Simulated uncertainties
    uncertain_samples = [i for i, u in enumerate(uncertainties) if u > uncertainty_threshold]
    return uncertain_samples

#Testing it
embeddings = np.random.rand(100, 512)  #Simulated embeddings
uncertain_indices = active_learning_sample(embeddings)
print(f"Samples for review: {uncertain_indices}")

이 프로세스는 검토를 위해 불확실한 샘플을 선택하여 주석 효율을 향상시킵니다.

에지 부호 통합

Edge Devices는 자율 주행 및 산업 IoT와 같은 애플리케이션에 대한 현장, 저도의 주석을 제공합니다. Edge 하드웨어에 가벼운 모델을 배포함으로써 중앙 집중식 시스템에 의존하지 않고 주석을 생성 할 수 있습니다.

import torch
from torchvision.models import resnet18

#Lightweight edge model
model = resnet18(pretrained=True)
model.eval()

def edge_annotation(frame):
    with torch.no_grad():
        output = model(frame.unsqueeze(0))
    return torch.argmax(output).item()

#Simulate edge device annotation
frame = torch.rand(3, 224, 224)  #Random image frame
annotation = edge_annotation(frame)
print(f"Edge Annotation: {annotation}")

이는 Edge 장치가 매우 가벼운 미리 훈련 된 모델을 사용하여 프레임을 실시간으로 주석을 달 수있는 방법을 보여줍니다.

개선 된 주석을위한 기술

LLM의 신속한 엔지니어링

효과적인 프롬프트를 제작하면 LLM이 관련성 있고 정확한 주석을 생성 할 수 있습니다. 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 컨텍스트 제공:“제공된 범주를 기반으로 다음 이미지 설명을 분류하십시오.”
• 반복적 인 개선: 초기 결과의 피드백을 기반으로 프롬프트 조정 또는 프롬프트/워드 조합의 분류를 생성합니다.

라벨이 붙지 않고 표지되지 않은 데이터를 사용한 반 감독 학습

작은 라벨이 붙은 데이터 세트를 대규모 표지되지 않은 데이터 세트와 결합하면 모델 성능이 향상됩니다.

from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation

#Semi-supervised learning example
labeled_data = np.array([[1, 0], [0, 1]])
labeled_labels = np.array([0, 1])
unlabeled_data = np.random.rand(10, 2)

model = LabelPropagation()
model.fit(np.vstack([labeled_data, unlabeled_data]), np.hstack([labeled_labels, [-1] * 10]))
print(f"Predicted Labels: {model.transduction_}")

결론

규모에 따라 실시간 데이터 주석은 신속한 생성 및 강력한 아키텍처에서 창의성을 혼합해야합니다. LLM을 활용하면 피드백 루프, 활성 학습 및 에지 장치 통합 고품질 주석을 효율적으로 생성 할 수 있습니다. 이 접근법은 다양한 사용 사례에 적응할 수 있으며 데이터 중심 애플리케이션의 강력한 토대를 설정합니다.