2024 年大模型时代下数据标注的变革趋势

斯坦福大学李飞飞等人在相关研究论文中指出，实现可信 AI，数据的设计、改进和质量评估是关键。以数据为中心的人工智能将重点转移到训练数据的治理和增强，高质量的训练数据集、完备的数据应用策略将会更好地服务于模型的开发与应用。

大模型的热潮为人工智能开启了新的篇章，作为人工智能的重要生产要素，数据集的作用更加凸显。然而，飞速发展的大模型时代，训练数据供需两端也在发生转变，适配于大模型领域的数据处理工具应运而生。本文将深入探讨在 2024 年及未来，数据标注领域发生的深刻变化。

一、标注需求的变化：从客观到主观

与以往的传统标注工序不同，以大模型为代表的新兴技术对标注提出了全新的要求。

1. 传统标注 vs 大模型标注

传统标注：以自动驾驶数据标注为例，主要是对图像或者点云数据进行拉框、标点、标线、标多边形等操作。这类工作通常有明确的物理边界，需要严格按照客户给定的标注规范进行，标注要求偏客观，标准统一性强。
大模型标注：主要涉及回答质量评估，如排序、打分、修正等，以及多轮对话的构建。大模型生成的多个结果哪个更接近满分答案，每个标注员的标准是不一样的，标准对齐较难，因此标注过程更具主观性。

2. 核心任务类型

在大模型数据处理中，标注任务主要分为以下几类：

偏好排序（Preference Ranking）：给定一个问题，模型生成多个答案，标注人员需根据准确性、有用性、安全性等维度对答案进行排序。
指令微调（SFT）编写：根据给定的指令或提示，人工编写高质量的问题与答案对，用于监督微调。
安全评估：识别并标记可能包含幻觉、有害内容、虚假信息、歧视或语言偏见的内容。

二、标注人员的变化：从劳动密集转向知识密集

区别于传统的数据标注，大模型数据标注对标注人员的要求变得更高，呈现出明显的知识密集型特征。

1. 能力素质要求

学历背景：通常要求本科及以上学历，具备更强的理解能力和逻辑思维能力。
专业领域：不再局限于单一领域，而是覆盖金融、医疗、科技、文学创作等多个垂直行业。标注人员需要具备特定领域的专业知识，才能准确评估模型输出的专业性。
主观判断力：能够处理模糊性问题，在缺乏标准答案的情况下做出合理的价值判断。

2. 团队构成

专业的标注团队通常由经过严格筛选和培训的人员组成。通过专业化培训和针对性考试，不断提升标注人员的专业理解力、逻辑思维、总结能力。稳定的专业标注人员队伍是保障数据集高质量的关键。

三、价值观的变化：负责任的大模型

价值对齐是 AI 安全的一个核心议题。随着大模型能力的增强，确保其能力和行为跟人类的价值、真实意图和伦理原则相一致变得尤为重要。

1. 安全与信任

内容合规：不能输出带有歧视性的、有毒有害的、恶意引导性的内容。
协作安全：确保人类与人工智能协作过程中的安全与信任，防止模型被滥用。

2. 对抗测试与红队演练

专业人员可以编写各种对抗攻击，如试探性的或者危险性的问题，以发现潜在问题并予以解决。通过红队测试（Red Teaming），帮助发现模型在不准确信息（幻觉）、有害内容、虚假信息、歧视、语言偏见等方面的问题。这是构建负责任大模型不可或缺的一环。

四、标注工具的变化：更适配大模型数据处理需求

为了推动大模型领域发展，帮助快速解决训练数据需求，业界开发了更适配于大模型数据的标注工具。

1. 问答质量评估模板

针对现有大语言模型的数据标注，一种常见类型是对已有的问答数据进行评分评估。例如，客户给定了一个问题以及多个答案，也可以是一个问题，通过外部模型生成答案，然后对答案进行打分、排序、评估敏感信息等。工具需提供灵活的评分规则和布局配置。

2. 多轮问答模板

另一种则是根据提示，自行编写多轮问答数据，适用于监督微调 SFT。例如，客户只给定了一个指令，需要团队根据指令去编写问题与答案。工具需支持上下文管理、历史对话记录查看等功能。

3. 平台化配置

现代 LLM 文本模型标注平台针对答案展示、整体布局、API 接口以及评分规则等多个部分进行自有配置，帮助标注人员匹配更适合自己的高效工作版式。自动化辅助功能（如预标注、相似度检测）也逐渐成为标配，以提升效率。

结语

在大模型数据服务方面，行业拥有丰富的项目经验，可以提供高效率、高准确率的数据交付。我们始终采取高标准、完善的数据安全合规管理方案，全力保障客户权益。从而让客户放心无忧地使用我们的服务。

随着技术的演进，数据标注将从简单的体力劳动转变为高价值的智力活动。高质量的数据不仅是模型性能的基石，更是 AI 向善发展的保障。未来，随着合成数据、主动学习等技术的发展，数据标注的效率和质量将迎来新的飞跃。