Использование AI на платформе Elementary от VS Robotics в 3 раза увеличило скорость разметки данных

Команда платформы Elementary (проект VS Robotics) запустила систему авторазметки с нейросетевыми моделями, позволяющую существенно облегчить последующую разметку данных AI-тренерами. Значительного ускорения удалось добиться в наиболее рутинных задачах, ресурсозатратных для человека, но легко и быстро решаемых фундаментальными нейромоделями.

Elementary представляет собой универсальную платформу для мультимодальной разметки большого массива любой сложности данных, которые в дальнейшем будут использованы для совершенствования алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Большое количество штатных AI-тренеров ежедневно размечают огромные массивы данных, например, этические аспекты работы создаваемых голосовых моделей, сравнивают генеративные изображения или переводят аудио в текст.

Система авторазметки, включающая в себя набор нейросетей и LLM (больших языковых моделей) для решения конкретных задач, позволила ускорить процесс разметки данных в 3 раза. Это стало возможным благодаря предварительной обработке датасета и последующей корректировке его людьми, что сократило необходимость в полностью ручном труде.

«Использование нейросетевых технологий не только ускорило процесс разметки на платформе, но и позволило нашей команде сосредоточиться на более важных задачах, таких как улучшение качества и точности данных. Это позволяет нам более эффективно использовать ресурсы, а клиентам получать более точные и полезные данные для развития своих проектов в области искусственного интеллекта», – комментирует руководитель VS Robotics Максим Колосков.