数据标注：大模型背后的秘密武器，你了解多少？

OpenAI的领先策略

在全球的大模型领域中，OpenAI处于领先地位。它在模型研发方面拥有领先的技术，同时在数据标注上也有一套独特的方法。例如，它采用RLHF技术，先构建预训练模型，随后结合强化学习和人工反馈进行优化。为了完成标注工作，OpenAI不仅合作了多家数据公司，还组建了一个由数十名哲学博士组成的质检团队，以确保质量严格把控。

据了解，OpenAI在成立后的8年间，投入了高达10亿美元用于模型训练。这笔巨资的投入，凸显了他们对数据标注工作的极大重视，同时也使得OpenAI在大模型领域拥有了更明显的优势。

上一代标注特点

上一代的数据标注工作主要是通过“打点”和“画框”来完成。这就像教机器去识别“人脸”和“障碍物”，操作必须遵循客户提供的具体标准。标注的标准较为客观，简单来说，就是正确与错误要清晰区分。

这种标注属于基础性的工作，对标注人员的个人意见要求不高，只需依照固定的规范来执行。然而，随着科技的进步，这种标注方法已经无法满足更高级别模型的需求了。

标注标准的转变

现在标注规范由客观转向主观，使得标注任务变得更加复杂。为此，标注人员需充分调动主观能动性，运用逻辑思考来应对问题。此外，他们还需拥有宽广的知识储备。

过去那种简单的操作方式已经不再适用，标注人员需要更深入地掌握任务要求。他们需要考虑如何使数据更贴近人们的日常思维，以及达到或超过专业领域的知识水平。这表明标注工作不再只是简单的任务，而是变得更加复杂和具有挑战性。

通识大模型标注

现在市场上的大多数大型模型产品都是通识型大模型，而相关的标注任务则大多是非结构化的。以百度智能云在海口设立的标注基地为例，那里全部员工都是本科学历，他们主要负责进行通识类的标注工作。

这类标注要求标注者具备出色的自然语言运用能力和宽广的知识视野，需对众多话题有所涉猎，这样才能精确地进行数据标注，从而使通识大模型更有效地服务于用户。

领域大模型标注要求

领域内的大型模型标注对标注人员的要求更为严格，这要求他们必须是具备相应领域知识的专家。在金融、医疗、科技等特定行业，标注人员需处理相关领域的问题，并生成符合专业逻辑的高质量数据。

企业所需的标注师需具备专业知识，例如金融领域的标注师需掌握金融术语和行业规则。唯有如此，标注出的数据方能满足大型模型对精确度的要求。

数据标注的未来建议

针对那些正在从事或打算投身数据标注行业的人，这里提供两点切实可行的建议。首先，要紧跟大模型的发展潮流，一旦有机会，就应积极转向大模型领域。如果没有现成的机会，那就自己创造机会。这对于普通的标注员来说，可能是一个难得的发展良机。

将来，数据标注的岗位将会越来越细分化。例如，模型评估员、指令工程师等职位将会不断增多，岗位需求也将随之上升。据预测，未来五年内，数据标注相关领域的专业人才缺口可能会达到百万级别。因此，我们应当尽早规划自己的职业路径。

数据标注在大型模型时代发生了巨大变革，那么你认为未来哪个具体岗位会有更大的发展前景？欢迎在评论区留言、点赞以及转发这篇文章。