¿Cómo mejorar sus modelos de PNL con servicios de anotación de texto?
La IA continúa avanzando y volviéndose más compleja y precisa. Con la llegada deinteligencia artificial generativa, los modelos lingüísticos extensos (LLM) han revolucionado la forma en que las empresas administran y operan datos textuales. Estos modelos sofisticados, como el GPT-3 o el GPT-4, son capaces de generar texto coherente y relevante desde un Rápido, lo que abre nuevas perspectivas para diversas aplicaciones, como la escritura automática, la traducción, la síntesis de textos y mucho más.
Esta evolución ha creado nuevos casos de uso en torno a los datos textuales, lo que ha generado una mayor necesidad de que las empresas cuenten con potentes herramientas y servicios de anotación de datos textuales. Plataformas especializadas en la anotación de PNL, como Prodigy o UBIAI han tenido que innovar y reinventarse para cumplir con los crecientes requisitos de las empresas en términos de procesamiento y análisis del lenguaje natural.
Hasta ahora, los casos de uso eran relativamente sencillos: por ejemplo, las empresas podían desarrollar modelos de PNL (para el «procesamiento del lenguaje natural») utilizando cantidades relativamente limitadas de datos. En la actualidad, estas empresas buscan desarrollarse agentes de IA autónomos capaces de interactuar de forma natural con los usuarios. Por lo tanto, las plataformas de anotación de texto son más que nunca una herramienta importante para los científicos de datos o los especialistas en IA: no solo permiten anotar y clasificar los datos textuales, sino que también los enriquecen y explotan para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
El auge de los LLM también ha llevado a una creciente demanda de datos de texto anotado de alta calidad, necesarios para entrenar y perfeccionar estos modelos. Las empresas ahora buscan soluciones de anotación de datos textuales escalables y precisas para satisfacer las necesidades de sus proyectos de IA en constante evolución. Por lo tanto, las plataformas de anotación de la PNL desempeñan un papel clave en el desarrollo y la optimización de los modelos de IA generativa, ya que proporcionan datos textuales enriquecidos y anotados para mejorar su rendimiento y sus capacidades.
Para ayudar a su modelo a interpretar el lenguaje humano, debe proporcionarle datos de muy alta calidad. Estos datos deben tratarse con las mejores herramientas para que sean precisos y para que la IA aprenda en las mejores condiciones. En este artículo, te ofrecemos un Introducción al uso de herramientas y servicios de anotación de texto para la IA. ¿Por qué son importantes estos servicios? ¿Qué pasa con los costos? ¿Qué es un LLM? ¿Cuál es la diferencia entre un LLM y una PNL? Eso es lo que descubrirás en este post.
Esperamos que esta publicación de blog le brinde una comprensión suficiente del proceso de desarrollo de modelos de PNL y LLM. Comprenderás cómo funciona la IA y cómo se desarrolló para generar contenido de calidad. ¡También comprenderá cómo los datos son fundamentales para entrenar los modelos de aprendizaje automático de acuerdo con sus propios requisitos!
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¿Cuál es la diferencia entre un modelo de PNL y un LLM?
Uno Modelo de PNL (Procesamiento del lenguaje natural) y un LLM (Modelo de lenguaje grande) son dos modelos de aprendizaje automático diseñados para procesar y comprender el lenguaje humano, pero difieren en tamaño, complejidad y capacidades.
Un modelo de PNL es un término genérico para cualquier modelo de computadora que pueda analizar, comprender y generar lenguaje natural. Estos pueden ser modelos relativamente simples, como los modelos de»Modelado de temas«, o modelos más complejos, como redes neuronales recurrentes (RNN) o Transformadores. Los modelos de PNL se pueden entrenar para realizar una variedad de tareas, como clasificar texto, extraer entidades nombradas, generar respuestas y más.
Uno LLM, por otro lado, es un tipo específico de modelo de PNL que se caracteriza por su gran tamaño y su capacidad para procesar y generar lenguaje natural de manera más consistente y precisa que los modelos más pequeños. Los LLM generalmente se basan en la arquitectura de transformar y están capacitados en vastos conjuntos de datos textuales. Son capaces de captar relaciones semánticas complejas entre palabras y frases, lo que les permite generar un texto coherente y relevante a partir de una invitación. Entre los ejemplos de LLM se incluyen GPT-3 de OpenAI, BERTA de Google y T5 de Google.
En resumen, si tuvieras que recordar solo una cosa: Todos los LLM son modelos de PNL, pero no todos los modelos de PNL son LLM. Los LLM son modelos de PNL grandes y complejos diseñados específicamente para procesar y generar lenguaje natural de manera consistente y precisa.
¿Es necesario utilizar servicios de anotación de texto para desarrollar productos de IA? ¿Es esencial?
Los servicios de anotación de texto son empresas o soluciones que ayudan a etiquetar o etiquetar datos textuales. Esto puede incluir actividades que impliquen anotar ciertas palabras o frases para identificar y describir emociones, temas o comentar con metadatos el uso que se hace del lenguaje.
Estos datos de texto etiquetados se utilizan luego en el aprendizaje automático. Pueden ayudar a las computadoras Entender el lenguaje humano de manera más eficaz. Este es un principio esencial para desarrollar asistentes virtuales que respondan a nuestras preguntas o para otros proyectos de inteligencia artificial.
Un ejemplo de cómo se usa la anotación de texto se encuentra en el procesamiento del lenguaje natural (PNL). En informática, la PNL es un campo que se centra en que las computadoras entiendan el lenguaje humano natural.
Los servicios de anotación de texto proporcionan datos de formación de alta calidad para enseñar a los ordenadores a realizar tareas comoAnálisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas Y elanálisis de intenciones. Esto es especialmente importante cuando la IA necesita trabajar con diferentes idiomas.
Estos servicios son importantes y, a menudo, necesarios por varias razones. Estos son 3 de los más importantes:
1. Creación de datos estructurados a partir de texto no estructurado
La anotación convierte el texto (que no tiene un formato claro) en datos que una computadora puede entender.
2. Mejorar la precisión de la IA
Cuantos más datos de calidad tengamos, mejor podrá aprender una IA una tarea como clasificar texto, detectar objetos o responder preguntas.
3. Un ahorro de tiempo para los científicos de datos y los expertos en IA
Si los expertos anotan los datos, significa que las personas que trabajan en la IA pueden dedicar más tiempo a crear y mejorar modelos. De hecho, eso es lo que deben hacer los científicos de datos: dejar de perder tiempo procesando datos o de confiar estas tareas a sus becarios. En su lugar, piense en externalización !
En los proyectos de IA, ya sea para entender el discurso o trabajar con documentos (facturas, recibos de pago, fragmentos de periódicos, etc.), el uso de herramientas de anotación de texto garantiza que los modelos cuenten con datos que reflejen realmente la forma en que las personas usan el lenguaje. Hace que la IA sea más útil y fiable.
Por ejemplo, supongamos que una empresa quiere capacitar modelos para asistentes virtuales de servicio al cliente que puedan entender y responder preguntas en varios idiomas. Los datos textuales de alta calidad y anotados por humanos de servicios de anotación de texto confiables y acreditados pueden enseñar a estos modelos la información fundamental que necesitan, incluida la jerga y el significado que van más allá de las palabras en sí mismas. Todas las sutilezas de un lenguaje deben quedar muy claras para un modelo de IA.
¿Cómo se determina si la anotación de texto es adecuada para los modelos de aprendizaje automático?
La anotación de texto para los modelos de aprendizaje automático implica varios pasos críticos para garantizar que los modelos funcionen de manera eficaz. Estos son los elementos clave del proceso de anotación :
Datos de entrenamiento de alta calidad
La creación de datos de formación de alta calidad es fundamental. Esto implica recopilar datos textuales que sean lo suficientemente relevantes y diversos como para formar modelos que puedan comprender varios matices lingüísticos, incluida la jerga y el contexto cultural.
Los datos de alta calidad contribuyen de manera significativa a la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas o analizar los sentimientos.
Tareas de anotación
Las diferentes tareas de anotación sirven para diferentes propósitos. Por ejemplo, el análisis de sentimientos ayuda a las máquinas a determinar las emociones positivas o negativas en el texto, mientras que el reconocimiento de entidades implica etiquetar fragmentos de texto específicos para categorizar información como nombres o ubicaciones. El análisis de intenciones descifra la intención del usuario detrás de un mensaje.
Herramientas y tecnología
Las herramientas eficaces de anotación de texto son esenciales para gestionar las tareas de etiquetado. Estas herramientas ayudan a simplificar el proceso de anotación y etiquetado al ofrecer funciones como las sugerencias automáticas de etiquetas, lo que a su vez ahorra tiempo y mejora la coherencia en el etiquetado de los datos.
Experiencia en el campo
Los expertos en un campo (en medicina, finanzas o agricultura, por ejemplo) que comprendan el contexto y las complejidades del lenguaje deben realizar la anotación de datos.
Su experiencia es fundamental, especialmente para tareas como la anotación semántica de entidades y la vinculación de entidades, a fin de interpretar el texto con precisión.
Proceso iterativo
La anotación es un proceso iterativo que implica un ciclo de etiquetado de datos, modelos de entrenamiento, evaluación de resultados y Afinación fina anotaciones basadas en el rendimiento del modelo.
Los científicos de datos trabajan constantemente con datos anotados para ajustar los modelos en función de los comentarios, lo que garantiza que el modelo de aprendizaje automático evolucione para ser más preciso.
Soporte multilingüe
Los conjuntos de datos anotados y las anotaciones deben incluir diversos conjuntos de datos lingüísticos para entrenar eficazmente los modelos de PNL. Es ideal incluir anotaciones en varios idiomas y hacer que estas anotaciones las realicen anotadores que hablen ese idioma con fluidez.
Garantía de confiabilidad
La fiabilidad de la IA depende de la precisión con la que los datos de entrenamiento reflejen el uso real del lenguaje en el mundo real.
La clasificación del texto, la categorización del texto y la anotación de documentos deben realizarse meticulosamente para proporcionar a los modelos de aprendizaje automático datos que reflejen las interacciones reales de los usuarios.
Escalabilidad
Dado que los proyectos de aprendizaje automático se ocupan de grandes volúmenes de datos, el proceso de anotación debe ser escalable. Las plataformas de anotación modernas permiten la escalabilidad al permitir que grandes equipos de anotadores y algoritmos trabajen simultáneamente en grandes conjuntos de datos.
💡 En general, la anotación adecuada del texto es fundamental para la desarrollo de modelos efectivos de aprendizaje automático y PNL. Requiere conjuntos de datos de alta calidad, herramientas especializadas, experiencia en la materia y un proceso sólido que permita a las máquinas comprender y procesar el lenguaje humano con gran precisión y, en última instancia, mejorar las aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Cómo funciona una herramienta de anotación de PNL y cómo se etiquetan los datos de texto?
Las herramientas de anotación especializadas para el procesamiento del lenguaje natural ayudan a preparar los datos que permiten a las computadoras entender el lenguaje humano. Convierten el texto no estructurado, como las frases de un correo electrónico, en datos estructurados que puede usar una computadora.
¿Para qué tareas debo usar las herramientas de anotación de texto?
Recopilación de datos de texto
La primera tarea que se me ocurre es recopilar una gran cantidad de datos de texto (o voz) de fuentes como libros, sitios web, chats o comentarios de redes sociales como Facebook o Instagram. Estos datos deben ser lo suficientemente variados y reproducir la realidad de la mejor manera posible, en un conjunto de datos equilibrado.
Tareas de procesamiento y anotación de datos
A continuación, las personas que utilizan la herramienta de anotación (como las etiquetadoras de datos) añaden etiquetas a los datos. Para cada tipo de contenido, por ejemplo, en el análisis de opiniones, asignan un comentario a fragmentos de texto como «feliz» o «triste». En el reconocimiento de entidades, resaltan los nombres o lugares y las relaciones entre esos nombres y lugares.
Uso de datos etiquetados para entrenar el modelo de inteligencia artificial
Estos datos etiquetados se utilizan para enseñar a los modelos de IA cómo realizar tareas como clasificación de textos e imágenes o la respuesta a las preguntas. Los modelos aprenden patrones en los datos etiquetados.
Mejora iterativa
Tras entrenar los modelos con los datos, los científicos de datos comprueban el rendimiento de la IA. Pueden realizar cambios en su conjunto de datos y etiquetar más datos para ayudar a la IA a aprender de manera más eficaz.
¿Cómo elijo los mejores proveedores de servicios de anotación de texto?
Probablemente necesitarás servicios de anotación de texto de calidad para entrenar un modelo de PNL de alto nivel. Para ello, le ofrecemos algunos criterios que le ayudarán a elegir su proveedor. Sean cuales sean sus necesidades, ¡tenga en cuenta los siguientes factores para tomar una decisión informada!
Comprender las necesidades y el alcance del trabajo
Antes de elegir un servicio de anotación de texto, determine las necesidades de su proyecto. Por ejemplo, si estás trabajando en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), querrás un servicio que se especialice en el lenguaje humano. ¿Tu proyecto requiere el reconocimiento de entidades nombradas o el análisis de opiniones? Conocer tus necesidades te ayuda a elegir el servicio adecuado.
Conocimientos y experiencia
Busque un proveedor que tenga mucha experiencia. Debe tener un historial sólido en la anotación de texto e incluir tareas complejas, como la anotación semántica de entidades y la vinculación de entidades. El equipo de anotadores debe incluir expertos en la materia y gestores de proyectos que sean competentes en sus funciones.
Calidad de los datos anotados
Los datos de alta calidad son esenciales. Los departamentos adecuados se aseguran de que los datos anotados sean precisos. Esto significa verificar el trabajo y tener estándares altos. Los datos de entrenamiento precisos ayudan a crear modelos de aprendizaje automático más precisos.
Herramientas y tecnología
Elige un servicio con las mejores herramientas de anotación de texto. Estas herramientas ayudan a etiquetar rápidamente grandes cantidades de datos textuales y a mantener los datos organizados. Deberían respaldar el aprendizaje automático y ayudar a entrenar los modelos de manera eficaz con funciones como el etiquetado automático, aprendizaje activo o el preetiquetado.
Soporte para varios idiomas
Si necesita trabajar con varios idiomas, el servicio debe tener conjuntos de datos en varios idiomas. Esto es importante para los proyectos de IA en los que se requiere la comprensión y la interacción en varios idiomas.
Escalabilidad y flexibilidad
El servicio necesita gestionar grandes volúmenes de datos y numerosos usuarios. A medida que los proyectos crezcan, querrá poder agregar más datos y usuarios con facilidad. Esto es especialmente cierto en el caso de los proyectos de aprendizaje automático que pueden empezar de forma pequeña pero crecer rápidamente.
En cuanto a la flexibilidad, algunas plataformas intentarán imponerle su solución propietaria, lo que no siempre es lo mejor para su caso de uso. Un proveedor de servicios experto e independiente le ofrecerá un análisis comparativo de las soluciones tecnológicas y le proporcionará su equipo de anotadores expertos.
Seguridad y confidencialidad
Proteger sus datos es importante. Busque servicios que prometan mantener seguros sus datos de texto y conjuntos de datos anotados. Las plataformas de anotación que utilice deben ser lo suficientemente seguras como para evitar que su información se filtre o se abuse de ella.
Eficiencia de costes
Quieres una buena relación calidad-precio. Los servicios deben proporcionar resultados de calidad sin ser demasiado caros. Compare precios, pero no sacrifique la calidad por un precio demasiado bajo. Recuerde que el mercado de la anotación de datos está sujeto a tarifas que a veces parecen excesivamente bajas y que, en realidad, ocultan condiciones de trabajo extremas para los anotadores, los artesanos de los datos. En Innovatiana, rechazamos estas prácticas que no son compatibles con nuestra política y principios de responsabilidad social.
Atención al cliente
Los servicios adecuados ayudan a sus clientes. Deberían estar ahí para responder preguntas y resolver problemas. Este apoyo puede ser fundamental, especialmente cuando se trata de proyectos complejos de IA.
💡 Recuerde, el mejor servicio de anotación de texto para una empresa puede no ser adecuado para su caso de uso. Depende de las necesidades específicas de tu proyecto de IA. Tómese su tiempo para evaluar los diferentes servicios y soluciones del mercado y no se apresure a tomar una decisión.
Palabra final
Contar con los mejores proveedores de servicios de anotación de texto a su alrededor es una excelente inversión para industrializar sus procesos de desarrollo de inteligencia artificial. Sin embargo, antes de confiar en alguien con esta experiencia, lo invitamos a conocer el mercado de la anotación y sus prácticas.
Al invertir en datos de calidad, garantiza el rendimiento y la fiabilidad de sus modelos de IA y se diferencia de sus competidores al ofrecer soluciones innovadoras y eficaces. Pero no pase por alto la selección de su socio, que producirá estos datos a pedido. Tómese el tiempo para aprender sobre el mercado de las anotaciones y sus prácticas, con el fin de elegir un proveedor de confianza que comparta sus valores y objetivos. No dude en formule preguntas sobre su metodología, herramientas y procesos de control de calidad, para garantizar que sus servicios cumplan con sus necesidades y requisitos.
En Innovatiana estamos convencidos de que la calidad de los datos depende sobre todo de la competencia y la experiencia de nuestros equipos de etiquetadores de datos. Por eso invertimos en su formación, bienestar y desarrollo profesional, a fin de permitirles producir datos de alta calidad, adaptados a sus necesidades y desafíos.
Así que no esperes más para impulsar tus proyectos de IA y confía en Innovatiana para tus necesidades de anotación de texto. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para obtener más información sobre nuestros servicios y nuestras soluciones a medida. Estaremos encantados de apoyarlo en su proceso de innovación y ayudarlo a alcanzar sus objetivos en términos de inteligencia artificial.
