De acordo com Jiazi Guangnian, o círculo de rotulagem de dados está enfrentando o risco de involução da indústria e de ser substituído pela IA. Por um lado, o aumento na demanda por rotulagem direta de dados levou ao influxo de um grande número de trabalhadores e intermediários de rotulagem, e o preço unitário foi reduzido. Os praticantes disseram que durante a epidemia em 2022, se você desenhar o quadro (enquadrar o objeto selecionado com uma caixa) por 6 horas por dia, poderá ganhar de 4 a 5.000 yuanes por mês. Agora, como toda a indústria está em involução, a renda mensal é de apenas 2 a 3 mil yuans. Por outro lado, a IA treinada por rotuladores de dados está aprendendo e se rotulando sob supervisão humana. No relatório da pesquisa da Universidade de Zurique, os pesquisadores descobriram que a capacidade de processamento do ChatGPT em 15 tarefas de rotulagem era maior do que a do pessoal de crowdsourcing. A barra de progresso para incorporar grandes modelos em plataformas de crowdsourcing também foi acelerada. Pesquisas subsequentes do Instituto Politécnico Federal em Lausanne descobriram que mais de 30% dos anotadores de crowdsourcing usaram modelos grandes ao processar anotações de texto.
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De acordo com Jiazi Guangnian, o círculo de rotulagem de dados está enfrentando o risco de involução da indústria e de ser substituído pela IA. Por um lado, o aumento na demanda por rotulagem direta de dados levou ao influxo de um grande número de trabalhadores e intermediários de rotulagem, e o preço unitário foi reduzido. Os praticantes disseram que durante a epidemia em 2022, se você desenhar o quadro (enquadrar o objeto selecionado com uma caixa) por 6 horas por dia, poderá ganhar de 4 a 5.000 yuanes por mês. Agora, como toda a indústria está em involução, a renda mensal é de apenas 2 a 3 mil yuans. Por outro lado, a IA treinada por rotuladores de dados está aprendendo e se rotulando sob supervisão humana. No relatório da pesquisa da Universidade de Zurique, os pesquisadores descobriram que a capacidade de processamento do ChatGPT em 15 tarefas de rotulagem era maior do que a do pessoal de crowdsourcing. A barra de progresso para incorporar grandes modelos em plataformas de crowdsourcing também foi acelerada. Pesquisas subsequentes do Instituto Politécnico Federal em Lausanne descobriram que mais de 30% dos anotadores de crowdsourcing usaram modelos grandes ao processar anotações de texto.