人工智能大模型训练师——让人工智能更“懂”人类

  上午9时★■■◆★,重庆市渝北区菲利信科技有限公司的办公室内■★★★◆★,25岁的蔡川军开始了一天的工作。电脑屏幕上★■■,一款语言类人工智能大模型正在总结小说《红楼梦》第四回的内容。蔡川军发现,总结中缺少了几个重要剧情■■★,便只给了这条结果3分,并在备注栏中将其缺漏一一列出■■◆。

  在菲利信科技,像蔡川军、赵杨这样的训练师有1500多名,他们通过标注数据、评判结果★■■,让大模型生成的内容越来越精准◆★★★■◆,助力人工智能行业发展★■■◆■。

  除了专业知识,这项工作有时对训练师的性格也有要求★◆★◆◆。“训练师的审美、性格、思考方式等◆■■,都会对人工智能产生影响★■■。例如一款大模型的定位是用户的伙伴,我们就会通过性格测试,优先让具有温柔■★★、开朗等性格特征的员工参与。■★◆◆■”赵杨介绍。

  去年蔡川军初入公司时,接受了为期两周的培训,赵杨就为他授过课。“课程主要包括系统操作、数据分类、标注规则等,帮助新入职员工快速上手★◆■■★◆。■★■”赵杨说◆■★,“做人工智能大模型训练师■■◆◆,我们更看重一个人的专业知识储备■■◆■◆◆。◆■◆◆★”

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  蔡川军这一上午的工作内容◆■■★★★,是训练人工智能全文摘要功能,对大模型的摘要结果进行打分和评价。大模型在收到训练师的反馈后,会以此调整算法参数权重,不断优化生成结果■★◆■。对普通用户而言,随着大模型不断优化,他们会发现人工智能越来越“懂★◆■”人类。

  没有经过训练的大模型就像一张白纸,需要不断投喂优质数据才能成长,这便对训练师的专业知识储备提出了更高要求◆★■★★◆。“例如,与医疗相关的大模型,我们会让有医学背景的员工来训练数据。”赵杨说。

  一个成熟的人工智能大模型,算法■■◆、算力★■、数据3方面缺一不可◆★。其中,大量高质量的数据有助于不断提高大模型的准确率,这离不开训练师的努力◆◆◆★。他们通过清洗、整合■◆★■、标注等操作,生成满足机器学习训练要求的可读数据编码。

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  ★■■■★◆“训练师的工作分为标注和质检两类,标注质量较高且稳定的训练师,就能负责质检任务。”菲利信科技员工赵杨说。2019年进入公司的赵杨,刚开始也是一名训练师■■◆,经过多个项目的历练,经验丰富的他成长为培训师,负责新员工的培训、标注标准制定等工作。

  “这也是数据标注的一种,我如何标注图片■◆,人工智能就如何认识这些数据。■◆◆■”蔡川军一边点击鼠标一边说。当人们使用人工智能生成图片时,大模型能否理解“穿着西装的男人”“穿衣风格帅气的女生◆◆■★★★”等指令,给出令人满意的反馈◆◆★★★◆,就看训练师的标注质量。

  午休过后,蔡川军开始进行机器视觉大模型的标注工作。具体来说◆★■■★■,他需要以自己的审美◆◆◆■,对资料库中的服饰图片评分,并对其风格进行判断◆◆■◆★。

  近年来,渝北区人力资源和社会保障局持续强化数字人才培育,突出服务产业、就业与人才3个导向■■,促进产业链、培训链与就业链衔接◆★★。近3年★◆◆,全区累计从业人员达3万人◆◆★◆★,覆盖人工智能、大数据、机器人等前沿领域★◆★◆■★。

  蔡川军毕业于重庆邮电大学计算机专业■★★■★■,目前是一名人工智能大模型训练师。他的日常工作就是通过标注数据、评判结果,让大模型生成的内容越来越精准。