Основаны ли алгоритмы и прогнозы на данных, полученных от человека?
Связь между вводимыми человеком данными и алгоритмами машинного обучения, особенно в области генерации естественного языка (NLG), глубоко взаимосвязана. Это взаимодействие отражает основополагающие принципы того, как модели машинного обучения обучаются, оцениваются и развертываются, особенно на таких платформах, как Google Cloud Machine Learning. Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо различать типы задействованных вводимых человеком данных, этапы, на которых они включаются, и влияние этих вводимых данных на результирующие алгоритмы и их прогностические возможности.
1. Человеческий вклад в алгоритмы машинного обучения
Человеческий вклад существенно влияет на алгоритмы машинного обучения на разных этапах:
– Сбор данных и маркировка: Начальная фаза любого контролируемого проекта машинного обучения включает сбор и аннотацию данных. В NLG это означает курирование больших наборов текстовых данных, которые могут быть взяты из книг, статей или пользовательского контента. Люди отвечают за выбор соответствующих корпусов и, при необходимости, аннотируют их метками, указывающими на настроение, тему или другую метаинформацию.
– Особенности проектирования: Хотя методы глубокого обучения сократили необходимость в ручном проектировании признаков, выбор входных переменных (признаков) и формулировка самой проблемы остаются под контролем человека. Например, в задаче реферирования текста человек решает, генерировать ли извлекаемые или абстрактные рефераты, что в свою очередь влияет на архитектуру модели и подход к обучению.
– Предварительная обработка и нормализация: Шаги предварительной обработки, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и обработка слов, не входящих в словарный запас, управляются человеческим опытом. Эти решения определяют, как необработанный входной текст преобразуется в формат, подходящий для поглощения модели.
– Выбор модели и проектирование архитектуры: Хотя инструменты автоматизированного машинного обучения (AutoML) могут предлагать модели, окончательный выбор архитектуры модели, например, моделей на основе трансформаторов для NLG, зависит от человеческого знания требований и ограничений задачи.
– Настройка гиперпараметров: Люди обычно определяют пространство поиска гиперпараметров и выбирают стратегии оптимизации, что влияет на способность модели обучаться на основе данных.
2. Влияние на прогнозы
Прогнозы, сделанные алгоритмами машинного обучения в NLG, напрямую зависят от характера и качества входных данных, предоставленных человеком:
– Качество обучающих данных: Если данные обучения содержат предубеждения или ошибки, внесенные людьми-аннотаторами, они будут отражены в прогнозах модели. Например, модель генерации языка, обученная на новостных статьях из определенного региона или политических взглядов, может выдавать результаты, отражающие эти предубеждения.
– Целевые функции и показатели оценки: Люди выбирают целевые функции (например, максимизация правдоподобия, потеря кросс-энтропии) и метрики (например, оценка BLEU для задач перевода, оценка ROUGE для резюмирования), используемые для руководства и оценки обучения модели. Выбор метрики может изменить поведение модели — оптимизация для ROUGE имеет тенденцию поощрять извлекающее резюмирование, в то время как оптимизация для оценок человеческой оценки может поощрять более абстрактные результаты.
– Подсказки и выводы: В современных системах NLG, особенно тех, которые используют большие языковые модели, приглашение на ввод, созданное человеком, играет важную роль в определении сгенерированного вывода. Фразировка, специфика и контекст в приглашении могут изменить стиль, содержание и точность сгенерированного текста.
3. Примеры на практике
Чтобы проиллюстрировать вышеизложенные положения, рассмотрим несколько практических сценариев в Google Cloud Machine Learning с использованием NLG:
– Чат-боты для обслуживания клиентов: Команда курирует набор данных предыдущих взаимодействий с клиентами, обеспечивая разнообразные и репрезентативные запросы и ответы. Люди-аннотаторы маркируют намерение и настроение каждого сообщения. Способность модели генерировать полезные и релевантные ответы в производстве проистекает из разнообразия и качества этих курируемых людьми примеров.
– Резюме документа: Для резюмирования юридических документов люди разрабатывают руководящие принципы того, что составляет «хорошее» резюме. Они аннотируют документы с помощью стандартных резюме перед обучением модели. Предсказания модели напрямую коррелируют с ясностью и согласованностью этих целей, сгенерированных человеком.
– Машинный перевод: Переводчики-люди готовят параллельные корпуса, переводя текст с одного языка на другой. Полученная модель точна настолько, насколько точны и точны эти человеческие переводы.
4. Роль машинного обучения Google Cloud
Google Cloud Machine Learning предоставляет инструменты и инфраструктуру для упрощения рабочего процесса NLG, но не заменяет необходимость человеческого участия:
– Управляемые конвейеры данных: Такие инструменты, как Dataflow и Dataprep, помогают в предварительной обработке данных, но управлять их конфигурацией и обеспечивать целостность данных должны люди.
– Естественный язык AutoML: Хотя AutoML автоматизирует выбор модели и настройку гиперпараметров, он опирается на предоставленные человеком данные и определения задач.
– Системы «человек в цикле»: Для задач, требующих высокой точности или постоянного контроля качества, таких как модерация контента или создание медицинских отчетов, Google Cloud поддерживает рабочие процессы, в которых люди-рецензенты проверяют и корректируют выходные данные модели.
5. Ограничения и сферы влияния человека
Существует несколько ограничений алгоритмических прогнозов, которые определяются человеческим вкладом:
– Адаптация домена: При развертывании моделей NLG в новых областях необходимы эксперты в этой области, которые будут курировать и аннотировать новые наборы данных, гарантируя адаптацию модели к определенному жаргону, контексту или требованиям.
– Этические соображения и смягчение предвзятости: Люди должны проверять данные обучения и прогнозы, чтобы выявлять и устранять смещения, гарантируя, что системы NLG будут выдавать справедливые и равноправные результаты.
– Интерпретируемость и объяснимость: Эксперты-люди интерпретируют выходные данные модели, особенно когда прогнозы используются в областях с высокими ставками, таких как здравоохранение или юриспруденция. Они могут анализировать веса внимания, вероятности выходных данных или поколения примеров, чтобы понять поведение модели.
6. Циклы обратной связи и непрерывное обучение
Современные системы NLG часто включают в себя циклы обратной связи, где выходные данные проверяются людьми, а их обратная связь используется для переобучения или тонкой настройки моделей. Это распространено в производственных средах:
– Обратная связь с пользователем: Пользователи могут оценивать качество сгенерированного текста (например, поисковые подсказки или ответы чат-бота). Эти оценки суммируются и используются для постоянного улучшения базовых моделей.
– Экспертиза: В таких областях, как резюмирование новостей или техническая документация, эксперты-редакторы дорабатывают черновики, созданные машиной, перед публикацией. Правки служат новыми учебными примерами, улучшая будущие поколения.
7. Примеры алгоритмической зависимости от человеческого вклада
– Тонкая настройка больших языковых моделей: Предварительно обученная языковая модель часто настраивается на основе данных, специфичных для предметной области, таких как медицинские записи или юридические заключения. Выбор и обработка этих данных тонкой настройки людьми определяют область действия и точность модели в новой предметной области.
– Быстрая инженерия: В задачах, где модель подсказывается инструкциями (например, «Кратко изложите следующий абзац одним предложением»), точная формулировка подсказки, созданной человеком, может существенно повлиять на результат. Инженерия подсказок стала специализированной практикой, использующей человеческую интуицию относительно языка и контекста.
8. Алгоритмическая автоматизация против человеческого контроля
Хотя достижения в области автоматизации сократили часть ручных издержек в рабочих процессах машинного обучения, человеческий контроль по-прежнему незаменим:
– Алгоритмическая автоматизация: Инструменты могут автоматизировать такие аспекты, как настройка гиперпараметров или развертывание модели, но критерии успеха и интерпретация результатов в конечном итоге являются обязанностью человека.
– Модель управления: Организациям необходимо человеческое управление для разработки политик конфиденциальности данных, безопасности и соответствия требованиям, особенно при работе с конфиденциальными данными на естественном языке.
9. Человеческий вклад и обобщение
Способность модели NLG обобщать данные, выходящие за рамки видимых, ограничена разнообразием и репрезентативностью обучающих данных, курируемых человеком. Если обучающие данные узкие или нерепрезентативные, прогнозы модели, скорее всего, будут ненадежными в новых ситуациях. Таким образом, для надежного обобщения необходимо постоянное участие человека в расширении и уточнении наборов данных.
10. Настройка и персонализация
Системы NLG могут быть адаптированы к индивидуальным пользователям или конкретным организационным потребностям. Эта настройка часто включает в себя процессы с участием человека, такие как:
– Персонализация: Сбор данных о пользователях (с их согласия) и их обработка для обучения модели или точной настройки.
– Контекстуализация: Внедрение баз знаний или онтологий, ориентированных на конкретную область, разработанных экспертами в данной области.
11. Оценка результатов NLG человеком
Автоматизированные метрики для оценки результатов естественного языка, хотя и полезны, являются несовершенными заменителями человеческого суждения. Человеческие оценки — посредством экспертного обзора, пользовательских исследований или краудсорсинга — остаются золотым стандартом для оценки таких качеств, как беглость, связность и информативность сгенерированного текста.
12. Примеры человеческого влияния на решения Google Cloud NLG
– Контакт-центр ИИ: Контактный центр Google AI использует NLG для поддержки разговорных агентов. Успех зависит от тщательно разработанных разговорных потоков, определений намерений и протоколов эскалации — все это управляется людьми.
– API генерации контента: API для создания описаний продуктов или маркетинговых текстов требуют от людей определения тональности бренда, правил стиля и политик контента, которые кодируются в виде ограничений или шаблонов для системы NLG.
13. Вопросы нормативного соответствия и соответствия
Нормативные рамки, такие как GDPR или HIPAA, влияют на то, какие данные могут использоваться для обучения и как обрабатываются результаты. Для обеспечения соответствия необходим человеческий надзор, особенно при использовании конфиденциальной или персонально идентифицируемой информации в обучении моделей NLG.
14. Человеческий вклад в неконтролируемое и полуконтролируемое обучение
Даже в неконтролируемых или полуконтролируемых сценариях, где модели обучаются на основе необработанного текста без явных меток, люди определяют:
– Выбор корпуса: Выбор источника текста (например, Википедия, медицинские журналы, отзывы клиентов) определяет язык и концепции, которые изучает модель.
– Проект оценки: Люди разрабатывают оценочные задания для оценки качества модели, такие как тесты на закрытие или суждения о человеческих предпочтениях.
15. Технические примеры решений, принимаемых человеком, в трубопроводах NLG
– Увеличение данных: Люди могут разрабатывать стратегии дополнения, такие как перефразирование или обратный перевод, для увеличения разнообразия обучающих данных.
– Фильтрация и предварительная подготовка: При предварительной подготовке больших языковых моделей люди устанавливают пороговые значения качества данных и правила фильтрации, чтобы исключить некачественный или неприемлемый контент.
– Безопасность и модерация: В таких приложениях, как автоматическая генерация ответов, люди определяют запрещенные темы или фразы, реализуемые в виде правил фильтрации или ограничений модели для предотвращения ненадлежащих результатов.
16. Взаимодействие человека и машины в NLG
Наиболее эффективные системы NLG часто используют взаимодействие человека и машины:
– Создание и редактирование черновиков: Машины генерируют первоначальные черновики текста, которые затем проверяются и редактируются людьми. Этот подход используется в журналистике, техническом письме и креативных индустриях.
– Поддержка при принятии решения: Системы NLG могут предоставлять предложения или резюме для оказания помощи лицам, принимающим решения, которые сохраняют за собой окончательное право принятия решений или публикации.
17. Тенденции исследований и разработок
Недавние исследования в области NLG подчеркивают необходимость оценки, ориентированной на человека, и итеративного улучшения:
– Совместное создание человека и искусственного интеллекта: Исследования показали, что совместное написание текста людьми и системами NLG дает более качественные результаты, чем работа каждого из них по отдельности.
– Интерактивное обучение: Системы, которые могут запрашивать у пользователей разъяснения или исправления в процессе генерации, со временем совершенствуются благодаря естественным циклам обратной связи.
18. Проблемы и будущие направления
Несмотря на то, что автоматизация продолжает развиваться, остается ряд проблем, требующих постоянного участия человека:
– Понимание контекста: Машинам по-прежнему трудно дается глубокое понимание контекста и здравый смысл — области, в которых человеческая интуиция имеет решающее значение.
– Этические суждения: Определение уместности или деликатности сгенерированного текста часто требует тонкого человеческого суждения.
– Культурное и языковое разнообразие: Люди необходимы для того, чтобы гарантировать, что системы NLG соблюдают культурные нормы и точно моделируют менее распространенные языки или диалекты.
19. Дидактическая ценность и образовательная значимость
Понимание неотъемлемой роли человеческого вклада в системах NLG имеет значительную дидактическую ценность. Оно подчеркивает важность междисциплинарного сотрудничества — объединения опыта в лингвистике, науке о данных, этике и знаниях предметной области — для достижения высококачественного, надежного и ответственного машинно-генерируемого текста.
Для студентов и практиков признание этого взаимодействия подчеркивает необходимость развития как технических навыков (для создания и поддержки моделей NLG), так и гибких навыков (для курирования данных, оценки и этического надзора). Это также подчеркивает, что системы машинного обучения не являются автономными образованиями, а инструментами, которые усиливают и отражают человеческие решения и ценности.
20. Повторение через иллюстративный пример
Рассмотрите возможность развертывания генератора часто задаваемых вопросов на базе NLG для крупной платформы электронной коммерции с использованием Google Cloud Machine Learning:
– Эксперты собирают вопросы и ответы клиентов, обеспечивая охват всех продуктов и услуг.
– Специалисты по обработке данных выполняют предварительную обработку данных, удаляя дубликаты, исправляя ошибки и стандартизируя форматы.
– Модель обучается на этом корпусе с гиперпараметрами, установленными инженерами на основе эмпирических данных.
– Во время развертывания представители службы поддержки клиентов отслеживают результаты, отмечая неточности или неуместные предложения.
– Обратная связь включается в последующие циклы обучения, постоянно совершенствуя поведение модели.
Каждый шаг демонстрирует зависимость алгоритмов и их прогнозов от человеческого вклада — от сбора данных и предварительной обработки, обучения и оценки до реального развертывания и мониторинга.
Алгоритмы и прогнозы в генерации естественного языка, особенно при реализации через такие платформы, как Google Cloud Machine Learning, в основе своей формируются человеческим вкладом на каждом этапе. Качество, репрезентативность и уместность данных, архитектурные и проектные решения, механизмы оценки и обратной связи, а также этические и нормативные рамки определяются человеческим опытом и контролем. Технологическая сложность современных систем NLG не устраняет необходимость человеческого участия; скорее, она повышает важность информированного, ответственного и совместного человеческого управления на протяжении всего жизненного цикла этих систем.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning