要約:
- データ注釈は、機械学習（ML）モデルの性能を向上させるために、生データに関連情報を割り当てることを指します。
- 大規模言語モデル（LLM）の出現により、データ注釈の自動化が可能になりましたが、タスクの不明確さや主観的な人間の判断による複雑さなど、課題があります。
- Appenでは、LLMによる出力を精緻化し、監督するために人間の専門知識を注釈プロセスの重要な段階に統合しています。
感想:
LLMのみを使用する際の課題や、人間の専門知識とLLMの組み合わせの重要性について示唆されています。データ注釈において人間とLLMの能力をバランスよく活用することが、注釈の品質とコスト効率の両面で重要であることが強調されています。