თიხა

Argilla-ს ძირითადი ინფორმაცია

რა არის არგილა?

თიხა არის უფასო, ღია კოდის მონაცემთა ანოტაციისა და ადამიანის უკუკავშირის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია AI ინჟინრები და დარგის ექსპერტები, რომლებსაც მაღალი ხარისხის მონაცემთა ნაკრებების შექმნა სჭირდებათ. თავდაპირველად, როგორც დამოუკიდებელი ინსტრუმენტი, Argilla ახლა მისი ნაწილია. სახეზე ჩახუტება ეკოსისტემა. ის მხარს უჭერს ფართო სპექტრს AI დავალებები, მათ შორის ტექსტის კლასიფიკაცია, დასახელებული ერთეულების ამოცნობა, LLM-ის დახვეწა ზედამხედველობითი სწავლების გზით და RLHF პრეფერენციების მონაცემების შეგროვება. 

პლატფორმა იყენებს Python SDK-ს და ბრაუზერზე დაფუძნებულ ინტერფეისს, რომელიც გუნდებს საშუალებას აძლევს, ფილტრების გამოყენებით მონიშნონ, შეაფასონ, რანჟირება გაუკეთონ და გადახედონ მონაცემთა ჩანაწერებს. AI დახმარებით შემოთავაზებული შემოთავაზებები და მსგავსების ძიება. Argilla მთლიანად თვითჰოსტინგია სავალდებულო გამოწერის გარეშე, რაც მას იდეალურს ხდის გუნდებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ მონაცემთა სრული საკუთრება და კონტროლი. ის მუშაობს Hugging Face Spaces-ზე ან Docker კონტეინერებზე და მხარს უჭერს პროგრამულ მონაცემთა ნაკრებების მართვას მოდელის უწყვეტი გაუმჯობესების სამუშაო პროცესებისთვის.

Argilla-ს ძირითადი მახასიათებლები

RLHF და პრეფერენციების მონაცემთა შეგროვება

Argilla ამარტივებს ადამიანის პრეფერენციების მონაცემების შეგროვებას გაძლიერების სწავლებისთვის ადამიანის უკუკავშირიდან. ანოტატორებს შეუძლიათ შეაფასონ და დაახარისხონ მრავალი მოდელის პასუხი ერთ მოთხოვნაზე, რაც ქმნის შედარების მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებიც საჭიროა ჯილდოს მოდელის ტრენინგისთვის. ეს მას ერთ-ერთ ყველაზე ხელმისაწვდომს ხდის. ღია კოდის ინსტრუმენტები დიდი ენობრივი მოდელების ადამიანურ ღირებულებებთან შესაბამისობაში მოსაყვანად.

მოქნილი უკუკავშირის კითხვების შაბლონები

პლატფორმა მხარს უჭერს შეფასების, რანჟირების, ტექსტური, ერთეტიკეტიანი, მრავალეტიკეტიანი და სპონტანური კითხვების ტიპებს. გუნდებს შეუძლიათ ამ შაბლონების შერწყმა და შეხამება. მორგებული ანოტაციების სამუშაო პროცესები რომლებიც პრაქტიკულად ნებისმიერ შემთხვევას ერგება. ეს მოქნილობა ნიშნავს, რომ ერთ მონაცემთა ნაკრებში შესაძლებელია უკუკავშირის რამდენიმე ფორმის ერთდროულად აღრიცხვა, რაც ანოტატორის დროს ზოგავს და მონაცემთა სიმდიდრეს აუმჯობესებს.

Native Hugging Face Hub-ის ინტეგრაცია

მონაცემთა ნაკრებების იმპორტირება და ექსპორტი შესაძლებელია პირდაპირ Hugging Face Hub-დან და მასში UI-ის ან Python SDK-ის საშუალებით. ეს მჭიდრო ინტეგრაცია აადვილებს ვერსიის კონტროლის პროექტების ანოტაციების შექმნას, მონაცემთა ნაკრებების საზოგადოებასთან გაზიარებას ან პოპულარული ღია კოდის მონაცემთა ნაკრებების სწრაფი ექსპერიმენტებისთვის გამოყენებას. Hugging Face Spaces-ზე ერთი დაწკაპუნებით განლაგება Argilla-ს სრულ ინსტანციას ხუთ წუთზე ნაკლებ დროში გაუშვებს.

პროგრამული Python SDK

Argilla SDK ინჟინრებს სრულ კონტროლს აძლევს მონაცემთა ნაკრების შექმნაზე, ჩანაწერების მართვაზე, მომხმარებლის ადმინისტრირებასა და მონაცემთა ექსპორტზე. ყველაფერი, რისი გაკეთებაც UI-ში შეიძლება, ასევე შეიძლება დაიწეროს Python-ში, რაც საშუალებას იძლევა შეიქმნას ავტომატიზირებული მილსადენები, რომლებიც ანოტაციის სამუშაო პროცესებს მოდელის სასწავლო ციკლებთან აკავშირებენ. SDK მხარს უჭერს Python 3.9-დან 3.13-მდე და პიდანტიკი v2.

AI დამხმარე შემოთავაზებები და ჭკვიანი ფილტრაცია

Argilla გუნდებს საშუალებას აძლევს, ჩანაწერებს მოდელის პროგნოზები წინადადებების სახით დაურთონ, რათა ანოტატორებს შეეძლოთ მათი მიღება, შეცვლა ან უარყოფა ნულიდან მონიშვნის ნაცვლად. სემანტიკური ძიებისა და მეტამონაცემების ფილტრებთან ერთად, ეს მნიშვნელოვნად ამცირებს ანოტაციის დროს. ანოტატორები თავიანთ ძალისხმევას ყველაზე მნიშვნელოვან ჩანაწერებზე ამახვილებენ, მონაცემებზე ბრმად მუშაობის ნაცვლად.

Webhook-ზე დაფუძნებული სამუშაო პროცესის ავტომატიზაცია

ვერსია 2.5-ში დანერგილია webhook-ის მხარდაჭერა, რაც გარე სისტემებს საშუალებას აძლევს რეალურ დროში რეაგირება მოახდინონ Argilla-ს შიგნით მომხდარ მოვლენებზე. როდესაც ჩანაწერი დასრულებულია ან მონაცემთა ნაკრები იცვლება, Argilla-ს შეუძლია გაააქტიუროს შემდგომი პროცესები, როგორიცაა სამუშაოების გადამზადება ან ხარისხის შემოწმება. ეს Argilla-ს აქცევს წარმოების MLOps მილსადენის ცოცხალ კომპონენტად და არა დამოუკიდებელ ანოტაციის ინსტრუმენტად.

Argilla-ს ფასების გეგმები

Argilla-ს საკუთარ ინფრასტრუქტურაზე განთავსება

მკაცრი მონაცემთა მართვის მოთხოვნების მქონე გუნდებისთვის, Argilla-ს განთავსება შესაძლებელია მთლიანად კერძო ინფრასტრუქტურაზე Docker-ის გამოყენებით. ეს უზრუნველყოფს სრულ კონტროლს შენახვის ბექენდებზე (PostgreSQL პლუს Elasticsearch ან OpenSearch), მომხმარებლის ავთენტიფიკაციასა და ქსელურ წვდომაზე. სერვერი მხარს უჭერს გარემოს ცვლადების კონფიგურაციას OAuth2 პროვაიდერებისთვის, SSL-სა და ბაზის URL მარშრუტიზაციისთვის. 

Kubernetes-ის განლაგებისთვის ხელმისაწვდომია Helm დიაგრამები, რაც ანოტაციების ტევადობის არსებულ ML ინფრასტრუქტურასთან ერთად მასშტაბირებას მარტივს ხდის. რადგან პლატფორმა MIT-ის ლიცენზირებულია, თვითჰოსტინგ ინსტანციებზე არ არსებობს გამოყენების საფასური, ადგილების შეზღუდვა ან ფუნქციების კარიბჭეები.

დადებითი და უარყოფითი მხარეები

არგილა და ჩახუტებული სახის ეკოსისტემა

Argilla Hugging Face-ს 2024 წელს შეუერთდა და უდიდეს ღია კოდის სისტემაში ანოტაციების ფენის როლი განამტკიცა. AI საზოგადოება. ეს შენაძენი Hugging Face მონაცემთა ნაკრებებთან, Transformers-თან და Hub-თან უფრო მჭიდრო ინტეგრაციას ნიშნავს. მომხმარებლებს შეუძლიათ ანოტირებული მონაცემთა ნაკრებები პირდაპირ Hub-ზე გადაიტანონ ვერსიის კონტროლისა და საზოგადოებისთვის გაზიარებისთვის. 

იმავე გუნდის Distilabel ბიბლიოთეკა ავსებს Argilla-ს სინთეზური მონაცემების გენერირებით, რომლებსაც ანოტატორები შემდეგ კურატორობენ. ერთად, ეს ინსტრუმენტები ქმნიან უკუკავშირის მარყუჟს, სადაც სინთეზური გენერაცია და ადამიანის მიერ დადასტურება პარალელურად მიმდინარეობს, რაც აჩქარებს მონაცემთა ნაკრების შექმნას. LLM პროექტები ხარისხის შეწირვის გარეშე.

არგილას საუკეთესო ალტერნატივები