När Något är bättre än Ingenting

För alla Harry Potter-fans där ute kan det att bygga ett AI-system kännas som Trolldryckslektioner. Ibland skapar rätt mix av data, träningsalgoritmer och skala en otrolig modell. Men att lista ut det exakta receptet - vilken data som ska användas, vilken modell som ska testas, vilka träningsalgoritmer som ska användas och vilka hyperparametrar som ska justeras - är otroligt svårt.

För de flesta företag som implementerar ett nytt AI-system är det mest rättframma tillvägagångssättet att samla in etiketter för den aktuella uppgiften.

• Tränar du en ny robot? Samla in och märk upp trajektorier (begränsningsrutor, segmentering, etc.).
• Anpassar du en LLM till hälsovårds- eller juridiska standarder? Samla in flera modellutdata och låt människor rangordna dem efter preferens för att träna en belöningsmodell för RLHF eller för att finjustera en LLM direkt med DPO.
• Letar du efter personer i videor? Samla in begränsningsrutor.
• Klassificerar du defekta delar? Märk bilder som defekta eller inte.

Detta tillvägagångssätt fungerar bra i början eftersom något alltid är bättre än ingenting. Från startups utan data till företag med exabyte av det, de flesta team börjar med att samla in etiketter eftersom att få en fungerande prototyp är högsta prioritet. Detta manuella tillvägagångssätt fortsätter tills det slutar fungera. Det är vanligtvis först när vinsterna från att lägga till fler etiketter minskar som företag utforskar andra metoder som förträning, större modeller eller datasetintrospection. Dataintrospection är fortfarande nödvändig, men det kommer vanligtvis efter att en baslinjemodell redan är funktionell.

Rör dig snabbt, annotera snabbare

Företag beslutar klokt att leverera en grov MVP och iterera. Till det säger vi att ditt arbetsflöde för märkning bör röra sig lika snabbt som din AI-utveckling.

Det är därför vi på Interpret AI bygger Agentic Annotations. Det är enkelt:

1. Ge en enda prompt som beskriver hur du vill att din data ska märkas.
2. Iterera på några olika exempel som valts ut av vår grundmodell.
3. När du är redo, för-annotera resten av ditt massiva dataset automatiskt—ingen mer mänsklig flaskhals.

Traditionella annoteringstjänster som Scale AI, Surge och Labelbox delar alla samma grundläggande problem: en människa måste granska och märka varje enskilt dataprov. Detta är flaskhalsen som andra försöker lösa genom att kasta fler människor på problemet. Vi tror att efter att några exempel har märkts bör resten automatiseras. Företag som försöker komma från 0 till 1 behöver bara tillräckligt bra etiketter för att kickstarta svänghjulet.

Vad är haken?

Det säger sig självt att högkvalitativa manuella annoteringar generellt är bättre än automatiserade för-annoteringar. Men manuell annotering kan ta månader, medan för-annoteringar kan slutföras på dagar eller till och med timmar. ML-team försöker ofta undvika kostsamma manuella etiketter genom att använda domare-LLM:er, grundmodeller som SAM eller andra tekniker för att få "tillräckligt bra" resultat. Vår övertygelse är dock att team som bygger nya produkter gynnas mest av att fokusera på sin modellutveckling, inte på att bygga interna annoteringsplattformar.

Fyra steg till en fungerande AI-produkt

Företag som vill att deras AI-system ska lösa verkliga kundbehov bör ställa fyra grundläggande frågor:

1. Definiera uppgiften: Vad ska din AI-modell göra? (t.ex. bestämma policyer för robotar, upptäcka cybersäkerhetshot, generera kundsupporttext).
2. Identifiera datan: Vilken data behövs för att träna din modell? (t.ex. robottrajektorier, bilder av defekta varor, exempel på bra och dålig kundsupport).
3. Etablera en utvärderingsprocess: Hur kommer du att utvärdera din modell på benchmarks och med kunder? Medan manuell annotering är meningsfull för små, kritiska dataset, erbjuder Agentic Annotations ett giltigt alternativ för att uppnå marknadsklara resultat mycket snabbare.
4. Diagnostisera underprestation: Vad är grundorsaken när din modell misslyckas? Är det ett dataproblem eller ett modelleringsproblem? En dataintrospectionsplattform kan identifiera dataluckor eller anomalier.

Även om alla dessa frågor är väsentliga, på Interpret hjälper vi till med (3) och (4). För utvärdering (3) kan utvecklare använda våra Agentic Annotations för att snabbt märka data och testa modeller. För att diagnostisera underprestation (4), när en modell inte fungerar som förväntat, gör vår dataintrospectionsplattform din data interaktiv så att du kan förstå vad som orsakar problemet.

Att prioritera dataförståelse, modellutvärdering och snabba märkningsiterationer kommer att sätta ditt team på den snabbaste vägen till en fungerande AI-produkt.