OpenAI的領(lǐng)先策略

在全球的大模型領(lǐng)域中，OpenAI處于領(lǐng)先地位。它在模型研發(fā)方面擁有領(lǐng)先的技術(shù)，同時(shí)在數(shù)據(jù)標(biāo)注上也有一套獨(dú)特的方法。例如，它采用RLHF技術(shù)，先構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練模型，隨后結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和人工反饋進(jìn)行優(yōu)化。為了完成標(biāo)注工作，OpenAI不僅合作了多家數(shù)據(jù)公司，還組建了一個(gè)由數(shù)十名哲學(xué)博士組成的質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)，以確保質(zhì)量嚴(yán)格把控。

據(jù)了解，OpenAI在成立后的8年間，投入了高達(dá)10億美元用于模型訓(xùn)練。這筆巨資的投入，凸顯了他們對數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的極大重視，同時(shí)也使得OpenAI在大模型領(lǐng)域擁有了更明顯的優(yōu)勢。

上一代標(biāo)注特點(diǎn)

上一代的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作主要是通過“打點(diǎn)”和“畫框”來完成。這就像教機(jī)器去識別“人臉”和“障礙物”，操作必須遵循客戶提供的具體標(biāo)準(zhǔn)。標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)較為客觀，簡單來說，就是正確與錯(cuò)誤要清晰區(qū)分。

這種標(biāo)注屬于基礎(chǔ)性的工作，對標(biāo)注人員的個(gè)人意見要求不高，只需依照固定的規(guī)范來執(zhí)行。然而，隨著科技的進(jìn)步，這種標(biāo)注方法已經(jīng)無法滿足更高級別模型的需求了。

標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)變

現(xiàn)在標(biāo)注規(guī)范由客觀轉(zhuǎn)向主觀，使得標(biāo)注任務(wù)變得更加復(fù)雜。為此，標(biāo)注人員需充分調(diào)動(dòng)主觀能動(dòng)性，運(yùn)用邏輯思考來應(yīng)對問題。此外，他們還需擁有寬廣的知識儲備。

過去那種簡單的操作方式已經(jīng)不再適用，標(biāo)注人員需要更深入地掌握任務(wù)要求。他們需要考慮如何使數(shù)據(jù)更貼近人們的日常思維，以及達(dá)到或超過專業(yè)領(lǐng)域的知識水平。這表明標(biāo)注工作不再只是簡單的任務(wù)，而是變得更加復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性。

通識大模型標(biāo)注

現(xiàn)在市場上的大多數(shù)大型模型產(chǎn)品都是通識型大模型，而相關(guān)的標(biāo)注任務(wù)則大多是非結(jié)構(gòu)化的。以百度智能云在?？谠O(shè)立的標(biāo)注基地為例，那里全部員工都是本科學(xué)歷，他們主要負(fù)責(zé)進(jìn)行通識類的標(biāo)注工作。

這類標(biāo)注要求標(biāo)注者具備出色的自然語言運(yùn)用能力和寬廣的知識視野，需對眾多話題有所涉獵，這樣才能精確地進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，從而使通識大模型更有效地服務(wù)于用戶。

領(lǐng)域大模型標(biāo)注要求

領(lǐng)域內(nèi)的大型模型標(biāo)注對標(biāo)注人員的要求更為嚴(yán)格，這要求他們必須是具備相應(yīng)領(lǐng)域知識的專家。在金融、醫(yī)療、科技等特定行業(yè)，標(biāo)注人員需處理相關(guān)領(lǐng)域的問題，并生成符合專業(yè)邏輯的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

企業(yè)所需的標(biāo)注師需具備專業(yè)知識，例如金融領(lǐng)域的標(biāo)注師需掌握金融術(shù)語和行業(yè)規(guī)則。唯有如此，標(biāo)注出的數(shù)據(jù)方能滿足大型模型對精確度的要求。

數(shù)據(jù)標(biāo)注的未來建議

針對那些正在從事或打算投身數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的人，這里提供兩點(diǎn)切實(shí)可行的建議。首先，要緊跟大模型的發(fā)展潮流，一旦有機(jī)會(huì)，就應(yīng)積極轉(zhuǎn)向大模型領(lǐng)域。如果沒有現(xiàn)成的機(jī)會(huì)，那就自己創(chuàng)造機(jī)會(huì)。這對于普通的標(biāo)注員來說，可能是一個(gè)難得的發(fā)展良機(jī)。

將來，數(shù)據(jù)標(biāo)注的崗位將會(huì)越來越細(xì)分化。例如，模型評估員、指令工程師等職位將會(huì)不斷增多，崗位需求也將隨之上升。據(jù)預(yù)測，未來五年內(nèi)，數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人才缺口可能會(huì)達(dá)到百萬級別。因此，我們應(yīng)當(dāng)盡早規(guī)劃自己的職業(yè)路徑。

數(shù)據(jù)標(biāo)注在大型模型時(shí)代發(fā)生了巨大變革，那么你認(rèn)為未來哪個(gè)具體崗位會(huì)有更大的發(fā)展前景？歡迎在評論區(qū)留言、點(diǎn)贊以及轉(zhuǎn)發(fā)這篇文章。