当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > ChatGPT标注数据比人类便宜20倍,80%任务上占优势

ChatGPT标注数据比人类便宜20倍,80%任务上占优势

来源:51CTO.COM 2023-05-02 08:51:50 0浏览 收藏

学习知识要善于思考,思考,再思考!今天golang学习网小编就给大家带来《ChatGPT标注数据比人类便宜20倍,80%任务上占优势》,以下内容主要包含等知识点,如果你正在学习或准备学习科技周边,就都不要错过本文啦~让我们一起来看看吧,能帮助到你就更好了!

又一“人类饭碗”被AI抢走,还是和训练AI息息相关的:

数据标注。

苏黎世大学研究发现,在ChatGPT面前,无论成本还是效率,人类可以说是毫无优势:

  • 成本上,ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元,比众包平台便宜20倍;
  • 效率上,在相关性、立场、主题等任务中,ChatGPT也是以4:1的优势“碾压”人类。

图片

论文发出后,有网友调侃,“生成训练数据需要人工”的说法已经成为过去式了。

图片

还有人直呼“古籍修复数字化工作是不是有希望提速了”。

图片

还有人看热闹不嫌事大,直接发推称:

这是直接端了平台工作者的饭碗。

图片

话说回来,ChatGPT是怎么抢了数据标注工作者的“饭碗”的?

ChatGPT在80%任务上占优势

首先得先了解下数据标注工作的具体内容。

简单来讲,数据标注就是给社交媒体上的内容数据贴标签,将其以不同主题或者概念进行分类,或是对其立场以及情绪进行判别。

这些经过标注的数据就可以用作NLP模型的训练集或是评估标准。

以往,这类工作都是交由人工处理的,比如说MTurk就是专门进行数据标注的一个众包平台。

在MTurk这类众包平台内部,还会有更加精细的分工,比如说会有经过专业训练的数据标注者以及众包工作者。

前者在产出高质量数据上具有优势,但自然成本也更高,而后者虽然更便宜但质量也会随任务难度波动。

于是研究团队就开始着手研究大语言模型(LLM)在这方面的潜力,并且对比了没有额外训练(zero-shot)的ChatGPT(基于GPT-3.5)和MTurk在数据标注上的性能。

这项对比基于研究团队此前收集到的2382条推文样本。

ChatGPT和MTurk分别将推文以“相关性、立场、主题、政策、实用性”这五种任务进行标注。

评估的标准有两条:

  • 准确性:ChatGPT和MTurk众包工作者相较于正确标注的百分比;
  • 编码者间的一致性信度:用ChatGPT、MTurk众包工作者以及专业数据标注者任意二者之间的一致性来计算;

结果呢也显而易见,在准确性上,ChatGPT有五分之四的任务都要优于MTurk众包工作者。

在一致性信度上,ChatGPT全部任务都超过了专业数据标注者。

图片

成本方面,开头也已经提过,ChatGPT平均每条比人工便宜20倍,何况AI还能24*7无休。

图片

不过对于研究团队得出的这个结论并不是所有网友都买账,有人表示:

这五条任务都太单一了,难度也是。仅凭这一点就得出这样的结论可靠性存疑。

图片

甚至还有网友嘲讽了起研究样本太少来:

(竟然)只用2382条推文做样本。

图片

“饭碗威胁”不止数据标注

现在,AI会不会完全取代某一类工作还不好说,但它会在一定程度上影响人类工作是毋庸置疑的。

上周,OpenAI就发布过一份分析报告,称有80%的工作都会在一定程度上受到ChatGPT的影响,19%的岗位会受到ChatGPT的严重冲击。

并且薪资越高的职业受到的冲击就越大。

OpenAI还进一步列出了会被影响的具体职业,从大到小依次是:

翻译从业者、文字创作者(包括诗人、作家等)、公关人员、数学家、税务编制人员、区块链工程师、财务工作者、媒体从业者……

图片

△图源:OpenAI

除此之外,OpenAI的CEO奥特曼也不止在一个场合下说过“AI会取代现有的部分工作”。

前不久,MidjourneyV5大升级也是让不少人类画师直呼饭碗不保。

图片

emmmmmm,你觉得你的饭碗还保得住吗?

论文地址:​​https://arxiv.org/abs/2303.15056​​​
参考链接:​​​https://twitter.com/arankomatsuzaki/status/1640521970608402435​​

今天关于《ChatGPT标注数据比人类便宜20倍,80%任务上占优势》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于ChatGPT,数据,标注的内容请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
垂直智能可应对商业人工智能和数据挑战垂直智能可应对商业人工智能和数据挑战
上一篇
垂直智能可应对商业人工智能和数据挑战
无人机将如何帮助智慧城市变得更智能
下一篇
无人机将如何帮助智慧城市变得更智能
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    411次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    492次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    499次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    448次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    276次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码