Switchboard-Affect: Emotion Perception Labels from Conversational Speech
了解语音情感数据集管理和标记的细微差别对于评估语音情感识别 (SER) 模型在现实应用中的潜力至关重要。大多数训练和评估数据集包含表演或伪表演语音（例如播客语音），其中情绪表达可能被夸大或以其他方式故意修改。此外，基于人群感知标记的数据集通常缺乏给注释者的指导方针的透明度。这些因素使得理解模型性能和确定需要改进的必要领域变得困难。到...
Can External Validation Tools Can Improve Annotation Quality for LLM-as-a-Judge
对模型响应的成对偏好被广泛收集，以评估和提供大型语言模型（LLMS）的反馈。给定两个对同一输入的替代模型响应，人类或AI注释者选择``更好''响应。这样的数据可以在很难获得传统硬编码指标的域中提供反馈信号（例如，聊天互动的质量），从而帮助衡量模型进度或模型微调（例如，通过从人类反馈中的增强型RLHF学习，RLHF）。但是，对于某些域而言，在…
The ‘Download More Labels!’ Illusion in AI Research
当前机器学习研究中的一种常见观点是，机器学习本身可用于提高AI数据集注释的质量，尤其是旨在用于视觉模型（VLMS）的图像标题。这种思维方式是由人类注释的高成本驱动的，并且监督注释者的增加负担[…]帖子“下载更多标签！” AI研究中的幻觉首先出现在Unite.ai上。
Accelerate custom labeling workflows in Amazon SageMaker Ground Truth without using AWS Lambda
Amazon SageMaker Ground Truth 支持创建高质量、大规模的训练数据集，这对于在包括大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 在内的各种应用程序中进行微调至关重要。通过将人工注释者与机器学习相结合，SageMaker Ground Truth 显着降低了数据标记所需的成本和时间。无论是注释图像、视频还是 […]
How do Off-the-Shelf Training Datasets get your ML projects to a Running Start?
关于使用现成数据集为企业开发高端人工智能解决方案的争论一直存在。但对于没有专门的内部数据科学家、工程师和注释者团队的组织来说，现成的训练数据集可能是完美的解决方案。即使组织拥有大规模 [...] 的团队
