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通用文本标注工具 labelme
将开发或者产品定义为Owner（专家），将外包同学定义为Labeler（普通标注人员），Owner标注的数据作为Golden Set，Labeler每天的标注数据中掺一定比例的Golden Set，比例可配置 （配置定义中的owner_sample_ratio字段），每天以Golden Set作为正确答案，计算Labeler标注的准确率。 Labeler之间的标注数据不会有交集，见图6，每天分配给Labeler的Golden Set是Labeler没有标注过的，所以一旦Golden Set用完，系统无法计算准确率，需要Owner定期标注一些 Golden Set计算Labeler的准确率。 2.6 报表推送 labelme会向任务的owner和labeler推送报表，报告样本总量，已标数据，剩余数量，每个人前一天标注数量和准确率。
11.7K51发布于 2017-11-09 - 来自专栏新智元
OpenAI魔改大模型，参数减少100倍！13亿参数InstructGPT碾压GPT-3
模型泛化 OpenAI的程序让模型的行为与labeler的偏好保持一致，labeler可以直接生成用于训练模型的数据。 而研究人员则通过书面说明、对特定示例的直接反馈和非正式的对话为labeler提供指导。 它还受到OpenAI的用户和API政策中隐含的偏好影响。 此外还选择了在识别和响应敏感提示的能力的筛选测试中表现良好的labeler。 然而，这些对数据不同的影响来源并不能保证模型符合任何更广泛群体的偏好。 为此，OpenAI进行了两个实验来研究这个问题。 首先，使用没有产生任何训练数据的保留labeler评估GPT-3和InstructGPT，发现这些labeler更喜欢InstructGPT模型的输出，其比率与训练的时候用的labeler大致相同。 其次，根据一个labeler子集的数据来训练奖励模型，发现模型可以很好地泛化到预测不同子集的偏好。这表明模型并没有过度适应训练组labeler的偏好。
1.9K10编辑于 2022-02-24 - 来自专栏数据派THU
ChatGPT/InstructGPT详解
SFT数据一部分来自使用OpenAI的PlayGround的用户，另一部分来自OpenAI雇佣的40名标注工（labeler）。并且他们对labeler进行了培训。 在这个数据集中，标注工的工作是根据内容自己编写指示，并且要求编写的指示满足下面三点： 简单任务：labeler给出任意一个简单的任务，同时要确保任务的多样性； Few-shot任务：labeler给出一个指示 ，以及该指示的多个查询-相应对； 用户相关的：从接口中获取用例，然后让labeler根据这些用例编写指示。 这个损失函数的目标是最大化labeler更喜欢的响应和不喜欢的响应之间的差值。 更喜欢的响应结果， yl 是labeler不喜欢的响应结果。
1.3K110编辑于 2023-03-29 - 来自专栏集智书童
英伟达开源新Backbone涨点方法STL | 让FAN Backbone直接登顶ImageNet-1K等数据集榜单
在第一阶段，训练一个FAN Labeler （FAN-TL）来生成高质量的 Token 标签。 作者对使用异构 Labeler 的训练感兴趣，并进行了消融实验，结果见表8。 对于每个学生模型，作者使用三种不同大小的异构FAN Labeler 进行训练，从小到大排列。 这表明STL对不同的 Labeler 具有鲁棒性。这种鲁棒性使作者能够使用较小的 Labeler 训练较大的学生模型，从而降低训练成本。 作者使用不同的方法训练相同的FAN模型，结果总结在表9中。 可以看到，即使使用相同的學生模型，STL仍然显著优于CNN Labeler 。 类似地，对于 Labeler 的训练， \alpha 也设置为1。
68910编辑于 2024-01-17 - 来自专栏云原生工具箱
使用 Shell-Operator，让 Pod 继承节点标签
配置文件的位置由环境变量 CONFIG_FILE 决定，缺省值为 /etc/auto-labeler/config.yaml 把源码和 Dockerfile 拷贝在一起生成镜像，这里用 Python 编写的脚本 所以需要加入 Python3 的包： FROM flant/shell-operator:latest-alpine3.11 RUN apk --no-cache add python3 ADD auto-labeler.py
67430发布于 2021-02-01 - 来自专栏伪架构师
使用 Shell-Operator，让 Pod 继承节点标签
配置文件的位置由环境变量 CONFIG_FILE 决定，缺省值为 /etc/auto-labeler/config.yaml 把源码和 Dockerfile 拷贝在一起生成镜像，这里用 Python 编写的脚本 所以需要加入 Python3 的包： FROM flant/shell-operator:latest-alpine3.11 RUN apk --no-cache add python3 ADD auto-labeler.py
91510发布于 2021-01-28 - 来自专栏Excel催化剂
个人永久性免费-Excel催化剂功能第77波-专业图表制作辅助之批量维护序列点颜色及数据标签
背景介绍 每一个学习Excel图表的用户，想必都接触过一款插件，XY Chart Labeler，用于对XY散点图的数据标签的绘制，因为微软散点图原生的功能缺陷，催生了这一款经典的插件小功能经久不衰。 今天Excel催化剂站在巨人的肩膀上，开发出比XY Chart Labeler更胜一筹的对数据标签的辅助功能，也为国人的插件开发水平争光无穷，希望日后提及专业图表制作时，Excel催化剂是大家一致的共识的首选工具 数据标签的移动 散点图的数据标签移动，在XY Chart Labeler里，也被高级图表用户大量使用。
2K20发布于 2021-08-19 - 来自专栏CDA数据分析师
分析复联系列电影台词，看看每个英雄说得最多的词是什么
## [13] "Spiderman" "Thor" "Ultron" ## [16] "Vision" 创建一个查询表，将文件名转换为角色名 character_labeler <- Vectorize(*function*(pretty_name){ /# pretty_name = “Vision”/ simple_name <- names(character_labeler )[character_labeler==pretty_name] /# simple_name <- as.vector(simple_name)/ *return*(simple_name) convert_simple_to_pretty <- *function*(simple_name){ /# simple_name = “vision”/ pretty_name <- character_labeler as a title, but with color/ facet_grid(. ~ character, labeller = labeller(character = character_labeler
1.3K40发布于 2019-05-15 - 来自专栏大数据文摘
我们分析了复仇者联盟系列所有台词，看看英雄们最爱说什么？没有剧透！
character_labeler <- c(`black_panther` = "Black Panther", `black_widow` = "Black convert_pretty_to_simple <- Vectorize(function(pretty_name){ # pretty_name = "Vision" simple_name <- names(character_labeler )[character_labeler==pretty_name] # simple_name <- as.vector(simple_name) return(simple_name) }) convert_simple_to_pretty <- function(simple_name){ # simple_name = "vision" pretty_name <- character_labeler as a title, but with color facet_grid(. ~ character, labeller = labeller(character = character_labeler
1.6K20发布于 2019-05-13 - 来自专栏深度学习框架
根据译文片段预测翻译作者
DIRECTORY_URL + name) parent_dir = pathlib.Path(text_dir).parent list(parent_dir.iterdir()) def labeler tf.data.TextLineDataset(str(parent_dir/file_name)) labeled_dataset = lines_dataset.map(lambda ex: labeler
41730发布于 2021-07-28 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | SFT & PPO原理&代码实现】
将奖励模型作为奖励函数，通过PPO最大化奖励机制微调SFT后的模型1️⃣ Supervised fine-tuning (SFT)这一阶段的数据标注是 prompt + labeler 写的回答在这一阶段 2️⃣ Reward modeling (RM)这一阶段的数据标注是 prompt + 多个回答 + labeler 排序.
1.2K21编辑于 2025-07-22 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
【R语言】高维数据可视化| ggplot2中会“分身术”的facet_wrap()与facet_grid()姐妹花
labeler：默认情况下使用label_value()。 as.table：如果为真，则默认情况下，facet的布局类似于在右下方具有最高值的表。
3.4K31发布于 2020-08-05 - 来自专栏机器之心
开放的一天，吴恩达、谷歌、Facebook纷纷开源数据集
作者设计了一个标注工具（labeler），它能够从放射报告文本中提取观察结果并使用不确定性标签捕捉报告中存在的不确定性。 ? 我们设计了一个标注工具（labeler）来自动检测影像报告中的 14 种观察结果，并捕捉影像解释中固有的不确定性。
68630发布于 2019-04-30 - 来自专栏量子位
吴恩达发布了大型X光数据集，斯坦福AI诊断部分超越人类 | AAAI 2019
团队已经把标注工具开源了： https://github.com/stanfordmlgroup/chexpert-labeler 人类医师验证一下 数据集要成为合格的Benchmark，测试集给的标准答案就要有说服力
90840发布于 2019-04-24 - 来自专栏智能生信
TMI | Inf-Net：自动COVID-19 肺部CT图像感染区域分割方法
因此，作者设计Inf-Net有两个网络成分，locator和labeler。PPD作为locator产生一个全局map Sg得到粗糙的定位。作者提出的过程性的框架作为labeler。
2.6K10发布于 2021-02-04 - 来自专栏NLP/KG
GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。
点击 随机 prompt 按钮可以从 prompt池 中随机选择一个 prompt（prompt池可以在 ranklist_labeler.py 中修改 MODEL_CONFIG['random_prompts 数据集将存储在 data/human_labeled/total_dataset.tsv 中（可在 ranklist_labeler.py 中修改 MODEL_CONFIG['dataset_file'
58821编辑于 2023-10-11 - 来自专栏量子位
大模型RLHF不必非得靠人，谷歌：AI反馈效果一样好
“考试”一共包括下面的三项内容： AI Labeler Alignment：AI偏好相对于人类偏好的精确程度 Pairwise Accuracy：训练好的奖励模型与人类偏好数据集的匹配程度 Win Rate
57020编辑于 2023-09-08 - 来自专栏大数据文摘
天才创业者：4 年时间 Google 收购了他的 2 家公司
创办的三个科技公司均是基于这个主线：2005 年的时候，还是卡内基梅隆大学博士生的他想到了一个游戏点子，在该游戏中他让人查看并标记图片从而去改善图片的搜索（之后被 Google 收购，并将其重命名为 Image Labeler
74650发布于 2018-05-23 - 来自专栏机器之心
工程与产品的胜利，深度剖析ChatGPT和聪明地设计基础架构
在此基础上， InstructGPT 的文章当中提到了很有意思的一点： Starting with a set of labeler-written prompts and prompts submitted through the OpenAI API, we collect a dataset of labeler demonstrations. of the desired model behavior
52510编辑于 2023-02-23 - 来自专栏量子位
百度造手机/ 巴菲特称ChatGPT堪比原子弹/ iPhone15静音键变了…今日更多新鲜事在此
他表示： 人可以设计出他想要的任何神经网络，可以让所有的研究人员都参与进来进行开发，但如果没有我们这些labeler，是不可能有ChatGPT的。
29910编辑于 2023-05-12
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