垂类大模型：领域专家参与的重要性

随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。

然而近年，AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能，如推理和总结，旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始数据，还需要精细的理解和细致的调整——这些能力是领域专家所独有的。现代AI输出的内容越来越复杂，以至于经常只有对领域知识非常了解的人才能够发现其中的错误。

领域专家：垂类大模型不可或缺的支持

对于生成式AI（Generative AI），领域专家的专业知识变得至关重要。大语言模型（LLMs）被发现会“产生幻觉”，可能生成看似连贯但实际上包含不准确或误导性信息的回应。而针对某些具体领域的大模型，普通用户基本很难区分其中的逻辑错误或者“一本正经地胡说八道”。

因此，深入的行业知识和对特定挑战的敏锐洞察对确保AI模型的准确性、语境相关性和伦理对齐至关重要。领域专家是优化AI输出、增强功能性并减少偏见的关键。他们在充分发挥生成式AI潜力、优化复杂应用程序性能以及确保在现实环境中负责任地实施方面发挥着核心作用。

当前面临的挑战

由于大模型，尤其是专业领域的大模型，对行业领域专家的需求非常强烈，在项目中需要多位专家同时参与的情况也越来越多。然而我们通过调研和与多位客户探讨发现，现在在大型企业中，领域专家总是只在特定范围内，使用各自的工具和流程来工作，很难产生高效的多部门沟通，从而导致项目协作、人员邀请和知识共享仍有许多困难。管理数据工作、创建Prompts、评估Response、进行A/B测试，以及在各种LLM模型之间进行基准测试等任务，均需要高程度的协调调度及一致性，来保证效果。没有获得足够专家见解的生成式AI，在输出结果的一致性及专业性上会有较大缺陷。

针对此问题，澳鹏的数据标注平台在平台共享、多任务反馈等方面做出多种调整，旨在高效利用内部领域专家和全球领域专家的专业知识。

通过AI数据平台弥合差距

虽然领域专家的参与至关重要，但有效管理他们在多个生成式AI项目中的贡献是一个很难的事情。这使得“指挥”平台成为关键组件，充当人类专业知识和人工智能能力之间的桥梁。 AI数据平台通过简化协作、通过丰富的见解丰富AI模型以及优化项目工作流程，为客户提高生成式人工智能解决方案的质量和可靠性。

澳鹏数据标注平台可以释放领域专家在生成人工智能方面的全部潜力。因为它作为一个中心枢纽，可以简化和标准化人工智能部署的整个生命周期。此外，我们还为领域专家提供有效应用其领域专业知识所需的工具，从快速数据准备和生成到响应评估和模型基准测试。

澳鹏的集中式环境促进了领域专家、人工智能开发人员和其他利益相关者之间的协作。它还为领域专家提供了在生成式AI的整个开发和部署生命周期中贡献知识、验证结果并提供反馈的工具。

澳鹏数据平台特点

• 协作开发和持续改进：协作工具使领域专家和AI开发人员能够通过监控和反馈循环无缝地分享见解，从而提高生成式AI解决方案的性能和准确性。
• 数据解决方案：通过跨各种数据类型（包括文本、图像、语音和视频）集成数据收集、处理、分类、基准测试和红队，优化大模型。
• 稳健的治理：提供全面的治理和控制机制，以遵守数据隐私法和组织政策，并维持最高的数据完整性和安全性标准。
• 人工智能基础设施：可扩展的架构满足不断发展的技术和业务需求，并与现有系统无缝集成，以确保适应性和可持续性。
• 全球专家：除了我们的内部专业知识外，我们还支持来自全球专家的各种语言、观点和见解。它还提高了各种市场和应用程序中数据的质量和适用性。

澳鹏的AI数据平台不仅具备上述所有关键特性，还能优化您的内部数据，帮助您定制LLM并提高数据管道效率。

使用案例

医疗

某医疗保健企业利用澳鹏的 AI 数据平台开发基于生成人工智能的虚拟助手来帮助患者。为了实现这一目标，来自各个医疗保健行业的领域专家与人工智能开发人员合作，提供特定领域的知识并验证响应。 Eppen 的平台支持知识库和医疗文档的医疗标签，包括包含医学术语和药物的自定义词汇表。它还支持医学成像，例如 CT 扫描图像标记和类似用例。

制造业

一家全球制造公司利用澳鹏的 AI 数据平台部署用于预测性维护的生成式人工智能解决方案。工程和运营团队的领域专家与人工智能开发人员合作，提供专业知识并训练模型，以确保准确的预测。最终，通过减少停机时间和优化维护计划，显着节省了成本。

结论

随着生成式AI继续重塑行业，领域专家在应对现实世界部署的复杂性方面变得越来越关键。Appen的AI数据平台通过有效地弥合人类专业知识和AI能力之间的差距，为客户提供支持，释放生成式AI的全部潜力，同时保持负责任的监督和领域专业知识。

现在需要一种积极利用领域专家贡献的协作方法。通过连接专家、数据、多样化的劳动力和人工智能模型并将它们集成到一个通用平台中，公司可以充分利用协同效应。在生成式AI时代，拥抱这种多元化整合的公司将能够比其他任何人更快地获得竞争优势。