Присоединяйтесь к событию, которым доверяют лидеры предприятия в течение почти двух десятилетий. VB Transform объединяет людей, строящих реальную стратегию ИИ предприятия. Узнать больше
Человек, фирма, стоящая за широко используемой студией Label с открытым исходным кодом для маркировки данных, расширяет свои усилия сегодня с запуском фреймворта Adala с открытым исходным кодом для автономных агентов по маркировке данных.
Людиньин ранее был известен как Heartex и переименован в себя в июне 2023 года, чтобы привлечь внимание к своему основному ценному предложению добавления людей в петлю для обучения машинного обучения (ML). Маркировка данных является основополагающей деятельностью для тренировочных моделей, и в прошлом была очень трудоемкий процесс. С помощью Label Studio ученые данных получают инструменты для маркировки различных типов данных, включая текст и видео. С быстрой развитием машинного обучения, человеческий сигнал стремится сформировать будущее надежной, эффективной обработки данных через свою новую структуру Adala с открытым исходным кодом.
Адала — аббревиатура для Аутономо Дюймовыйата ЛАбельгинг АGent и это подход, который использует агенты ИИ, новым способом помочь ускорить и улучшить процесс маркировки данных.
«Мы начали спрашивать себя, что это будет означать, чтобы построить то, что мы называем надежным агентом ИИ, которому вы можете доверять», — сказал VentureBeat, вы можете доверять Майкл Малук, соучредитель и генеральный директор HumanSignal. «Adala — это наш ответ и предназначен для того, чтобы помочь создать автономные надежные агенты, которые ориентированы на задачи обработки данных».
Как работает Adala, чтобы помочь ускорить процесс маркировки данных
Агенты Adala предназначены для изучения и улучшения в задачах данных, таких как классификация и маркировка, когда они предоставляются с названием наборов данных по истине. Набор данных о названии истины является основой для определения меток данных и может быть разработан с использованием технологии Label Studio.
Малюк объяснил, что в рамках Адала есть концепция среды, которая в основном определяет, как агент учится с основной истиной, являющейся частью окружающей среды. Агент Adala будет взаимодействовать с окружающей средой, учиться у нее, и после того, как он прошел несколько итераций обучения, агент становится двигателем прогнозирования. В первоначальном варианте использования целевого использования для ADALA прогнозы используются для применения маркировки данных к остальной части набора данных, который еще не помечен.
Агенты Adala оснащены тем, что Малюк называют временем выполнения, которая в основном является большой языковой моделью (LLM). Средство выполнения выполняет задачу, которая была назначена для агента и предоставляет ответы обратно.
Николай Лиубимов, технический директор Humansignal, объяснил, что часть архитектуры Adala Framework является требованием для какой -либо формы хранения, которая, как правило, является векторной базой данных. Он отметил, что процесс получения метки данных, которая может быть применена к новым данным, во многих отношениях похож на то, как работает извлечение дополненного поколения (RAG) для LLMS.
Адала не только о маркировке данных
Malyuk отметил, что сообщество пользователей Label Studio просит обо всех видах автоматизации.
Первоначальная способность ADALA, включенная ADALA, — это маркировка данных, но он подчеркнул, что она может быть обобщенным агентом для различных задач обработки данных. С проектом Adala в качестве открытого исходного кода он надеется, что пользователи будут вносить идеи и код за то, как они хотят расширить Adala.
«Через год они станут разными типами агентов с различными типами навыков, которые могут взаимодействовать и получать обратную связь от разных типов среды», — сказал Малук. «И это чрезвычайно мощный подход, которым мы хотим поделиться с более широким сообществом».
Источник
