被大模型刷屏的2023年，數據標注發生了哪些變化？

大模型的熱潮為人工智能開啟了新的篇章，作為人工智能的重要生產要素，數據集的作用更加凸顯。然而，飛速發展的大模型時代，訓練數據供需兩端也在發生轉變，適配于大模型領域的數據處理工具應運而生。

數據堂現有4個大型數據標注基地，通過專業化培訓、針對性考試，不斷提升大模型標注人員的專業理解力、邏輯思維、總結能力，現在500名穩定的大模型專業標注人員，全部通過內部考核

數據堂擁有一支經驗豐富的大模型數據標注團隊，已經過多個項目的實戰。本科及以上學歷占比達95%，覆蓋醫療、IT、金融、教育、設計美學等專業領域的過往從業人員，保障數據集的更高質量要求。

價值對齊是AI安全的一個核心議題。需要確保大模型的能力和行為跟人類的價值、真實意圖和倫理原則相一致，確保人類與人工智能協作過程中的安全與信任。不能輸出帶有歧視性的、有毒有害的、惡意引導性的內容。

數據堂的專業人員可以編寫各種對抗攻擊，如試探性的或者危險性的問題，以發現潛在問題并予以解決。通過紅隊測試，幫助客戶發現其模型在不準確信息（幻覺）、有害內容、虛假信息、歧視、語言偏見等方面的問題。

數據堂作為全球知名的AI訓練數據服務企業，為了更好的推動大模型領域發展，幫助客戶快速解決訓練數據需求，結合多個大模型數據處理案例，開發了更適配于大模型數據的標注工具。

針對現有大語言模型的數據標注，主要分為兩種類型。一種是對已有的問答數據進行評分評估，例如，客戶給定了一個問題以及多個答案，也可以是一個問題，通過外部模型生成答案，然后對答案進行打分、排序、評估敏感信息等。

另一種則是根據提示，自行編寫多輪問答數據，適用于監督微調SFT，例如，客戶只給定了一個指令，需要團隊根據指令去編寫問題與答案。

多輪問答模板操作界面

數據堂LLM文本模型標注平臺針對答案、整體布局、API接口以及評分規則等多個部分進行自有配置，幫助標注人員匹配更適合自己的高效工作版式。

在大模型數據服務方面，數據堂擁有豐富的項目經驗，可以提供高效率、高準確率的數據交付。我們始終采取高標準、完善的數據安全合規管理方案，全力保障客戶權益。從而讓客戶放心無憂的使用我們的服務。