WandB（Weights & Biases）是一款用于机器学习实验跟踪和管理的工具，在机器学习领域应用广泛，有诸多实用功能：
实验跟踪：记录训练过程中各种指标，如损失函数值、准确率、精确率、召回率等。在PyTorch或TensorFlow等框架中，通过简单代码就能实时记录指标变化，方便对比不同模型和参数设置的效果。
可视化：将记录的指标数据以直观图表展示，如折线图、柱状图、散点图等，还能可视化模型架构、数据样本等，便于理解模型行为和数据特点。
超参数调优：帮助管理和调整超参数，通过记录不同超参数组合的实验结果，找出最优参数设置，提高模型性能。
数据集管理：可记录数据集版本、来源、统计信息等，跟踪数据变化，确保实验可重复性。
团队协作：支持团队成员共享实验结果、评论和讨论，方便团队协作，提高开发效率。
模型管理：记录模型训练过程、保存模型文件，方便版本控制和复用。
例如在一个图像分类项目中，使用WandB记录训练时的损失和准确率，可视化训练过程，调整超参数提升模型性能，同时团队成员可通过WandB平台共享结果并讨论优化方向。
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1 个月前
数据标签业务（Data Annotation / Data Labeling）是人工智能（AI）产业链中的重要环节，主要为机器学习模型提供高质量的训练数据。随着人工智能技术的广泛应用，中国的数据标注行业迎来了巨大的商业机遇，同时也面临一系列挑战。本文将从市场需求、政策环境、技术发展、产业竞争等多个维度进行分析。 一、数据标签业务的商业机遇 1. AI产业高速发展带动数据需求增长 中国人工智能产业正在快速发展，自动驾驶、智能客服、智能安防、医疗AI等领域对高质量数据标注的需求不断增长。例如： 自动驾驶：需要海量的图像、视频数据进行道路标注，如车道线、行人、交通标志等。 智能医疗：需要专业医学影像数据标注，如CT、MRI图像的病变区域标注。 电商与内容推荐：需要大量的文本、语音、图像数据进行分类、情感分析等标注。 数据质量直接决定了AI模型的性能，因此高质量的数据标注服务成为AI企业的刚需。 2. 中国具备全球领先的“数据优势” 中国的互联网和移动应用市场庞大，数据量丰富，包括社交、购物、金融、交通、医疗等多个领域的数据资源。相比欧美国家对数据隐私的严格监管，中国本土市场的数据可获取性更强，为数据标注业务提供了丰富的原材料。 3. 人力成本相对较低，适合规模化发展 尽管中国的劳动力成本逐年上升，但相比欧美仍然较低，特别是在三、四线城市和农村地区。大量低技术工人可以通过简单培训参与数据标注工作，形成规模化的数据加工产业链。 4. 政策支持及人工智能发展战略 中国政府高度重视人工智能发展，出台多项支持政策，如《新一代人工智能发展规划》，鼓励企业布局AI数据相关业务。此外，地方政府也在推动“AI+产业”落地，为数据标注公司提供政策支持、产业园区资源等。 5. 行业逐步向标准化、自动化升级 随着AI技术的发展，数据标注行业正在向更高效的方向演进： 半自动化标注：利用预训练AI模型辅助人工标注，提高效率。 智能质量控制：采用机器学习算法对标注数据进行自动审核，减少人工错误。 行业标准化：政府与企业推动建立统一的标注标准，提高数据质量。 这些趋势有助于降低成本、提高效率，使数据标注企业更具竞争力。 二、数据标签业务的商业挑战 1. 低端市场竞争激烈，价格战严重 数据标注行业进入门槛较低，导致大量小公司涌入市场，尤其是低端手工标注业务竞争激烈，利润率较低。许多企业通过压低价格争夺订单，导致行业整体盈利能力下降。行业集中度低，超500家中小标注企业竞争，图像标注单价从0.5元/张降至0.2元/张（2020-2023年），毛利率普遍低于15%。 2. 数据隐私与安全监管趋严 随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的实施，数据使用的合规性要求提高，许多企业在数据收集和处理过程中需要满足严格的合规要求。这对数据标注企业提出更高的合规成本，如： 数据脱敏处理：需要去除敏感信息，增加处理成本。 数据存储合规性：要求数据存储在国内，并满足安全要求。 3. 业务同质化，缺乏技术壁垒 目前市场上的数据标注公司大多依赖人力，缺乏自主技术创新，难以形成核心竞争力。随着AI自动化标注技术的进步，传统的纯人工标注模式可能被取代，低端数据标注公司面临淘汰风险。 4. AI自动化标注技术的冲击 AI本身的发展正在威胁传统人工数据标注市场。例如： 计算机视觉：自动图像识别和标注技术正在进步，减少人工标注需求。 自然语言处理（NLP）：自动文本分析工具可以降低文本标注的人工需求。 虽然完全替代人工标注还需时间，但对于低难度标注任务，AI已经可以大幅减少人工参与。 5. 客户集中度高，议价能力低 目前中国数据标注市场的大客户主要是科技巨头（如BAT、华为、字节跳动等），这些企业的议价能力极强，小型标注公司难以获取高利润订单。此外，大型科技公司正在自建数据标注团队，减少对外部供应商的依赖，使数据标注企业的市场空间进一步压缩。 三、未来发展方向与建议 1. 向高价值标注业务转型 企业应避免陷入低端市场的价格战，转向更专业化、高价值的标注领域，如： 医疗AI标注（高精度医学影像、基因数据） 自动驾驶高精度3D点云标注 金融数据标注（信用风险评估、反欺诈分析） 这些领域要求专业知识，竞争相对较小，利润率更高。 2. 发展智能标注平台，提高自动化水平 企业应开发自有标注平台，结合AI自动化工具，提升标注效率。例如： 采用预标注+人工审核模式，提高效率。 发展众包平台，让自由职业者参与标注任务，降低成本。 引入区块链溯源技术，提高数据可信度。 3. 加强数据安全与合规管理 数据合规是未来发展的关键，建议： 采用数据脱敏技术，确保用户隐私安全。 获得ISO 27001信息安全认证，增强市场信任度。 避免使用敏感数据，规避法律风险。 4. 拓展海外市场 相比中国市场竞争激烈，欧美市场的数据标注需求仍然较大，且愿意支付更高的价格。可以通过合作或跨境平台提供数据标注服务，拓展海外业务。 5. 与AI企业深度合作，提供定制化服务 与AI企业建立深度合作，提供更符合客户需求的标注服务，如： 嵌入式标注服务（在AI开发平台上直接提供标注服务） 数据增强+标注（同时提供数据扩增和标注服务） SaaS模式标注平台（提供在线标注工具，企业自行标注） 四、结论 中国的数据标签行业正处于快速发展阶段，市场潜力巨大，但也面临激烈竞争和技术变革带来的挑战。未来，企业应摆脱低端市场竞争，向高价值、智能化、合规化方向发展，才能在行业中占据更有利的位置。同时，通过国际化布局和技术创新，也能进一步拓展市场空间，实现长期增长。 (图片来源：levity.ai)
2 个月前
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年发布的一种预训练语言模型，基于Transformer架构，用于自然语言处理（NLP）任务。它的双向（Bidirectional）上下文理解能力使其在文本理解、问答系统、文本分类等任务中表现卓越。 BERT的核心特点 1. 双向上下文理解 传统语言模型（如GPT）通常是单向的（从左到右或从右到左）。 BERT采用Masked Language Model（MLM，掩码语言模型），即在训练过程中随机遮挡部分词语，并让模型根据上下文预测这些被遮挡的词，从而实现双向理解。 2. 预训练+微调（Pre-training & Fine-tuning） 预训练（Pre-training）：在海量无标注文本数据（如维基百科、BooksCorpus）上进行训练，使BERT学会通用的语言知识。 微调（Fine-tuning）：针对具体任务（如情感分析、问答系统、命名实体识别）进行轻量级训练，只需少量数据，即可获得良好效果。 3. 基于Transformer架构 BERT使用多层Transformer编码器，通过自注意力（Self-Attention）机制高效建模文本中的远程依赖关系。 Transformer结构相比RNN和LSTM，更适合并行计算，处理长文本能力更强。 BERT的两大核心任务 Masked Language Model（MLM，掩码语言模型） 在训练时，随机遮挡输入文本中的15%单词，让模型根据上下文预测这些词。 这种方法使BERT学习到更深层次的语言表示能力。 Next Sentence Prediction（NSP，下一句预测） 让模型判断两个句子是否是相邻句： IsNext（相关）：句子A和B是原始文本中相连的句子。 NotNext（无关）：句子B是随机选择的，与A无关。 这一任务有助于提高BERT在问答、阅读理解等任务中的能力。 BERT的不同版本 BERT-Base：12层Transformer（L=12）、隐藏层768维（H=768）、12个自注意力头（A=12），总参数110M。 BERT-Large：24层Transformer（L=24）、隐藏层1024维（H=1024）、16个自注意力头（A=16），总参数340M。 DistilBERT：更小更快的BERT变体，参数量约为BERT的一半，但性能接近。 RoBERTa：改进版BERT，去除了NSP任务，并采用更大数据量进行训练，提高了性能。 BERT的应用 BERT可以应用于多种NLP任务，包括： 文本分类（如垃圾邮件检测、情感分析） 命名实体识别（NER）（如人名、地名、组织识别） 阅读理解（QA）（如SQuAD问答） 文本摘要 机器翻译 搜索引擎优化（SEO）（Google已将BERT用于搜索算法） BERT的影响 推动NLP进入预训练时代：BERT的成功引发了NLP领域的“预训练+微调”范式（如GPT、T5、XLNet等）。 提升搜索引擎性能：Google 在搜索引擎中使用BERT，提高查询理解能力。 加速AI技术发展：BERT的开源推动了自然语言处理技术在学术界和工业界的广泛应用。 总结 BERT是Transformer架构的双向预训练模型，通过MLM和NSP任务学习通用语言知识，在NLP领域取得巨大突破。它的成功奠定了现代大模型预训练+微调的范式，被广泛用于搜索、问答、文本分类等任务。
2 个月前
模型微调（Fine-tuning）与模型蒸馏（Knowledge Distillation）的比较 1. 定义与核心思想 模型微调 在预训练模型的基础上，通过目标任务的数据调整模型参数（通常仅调整部分层或全网络），使其适应新任务。例如，将ImageNet预训练的ResNet用于医学图像分类时，微调全连接层。 模型蒸馏 将大型教师模型（Teacher）的知识迁移到更小的学生模型（Student），使学生模仿教师的输出或中间特征。核心是通过软化输出（如带温度的Softmax）或特征对齐传递知识，实现模型压缩或性能提升。 2. 共同点 迁移学习：均利用已有模型的知识，避免从头训练。 依赖预训练模型：微调依赖预训练权重初始化，蒸馏依赖教师模型的输出作为监督信号。 提升目标性能：两者均旨在提升模型在目标任务上的表现。 3. 核心差异 -- 4. 优缺点对比 模型微调 ✅ 优点： 简单直接，快速提升目标任务性能 保留预训练模型的表征能力 ❌ 缺点： 模型大小与计算成本不变 小数据任务易过拟合 模型蒸馏 ✅ 优点： 生成轻量级模型，降低推理成本 软标签提供类别间相似性信息 ❌ 缺点： 依赖高质量教师模型 知识迁移设计复杂 5. 应用场景 模型微调： 目标任务与预训练任务相似（如不同领域的图像分类） 数据量中等，需快速适配新任务 模型蒸馏： 资源受限的部署场景（移动端、边缘设备） 利用教师模型提升小模型性能 6. 协同使用 微调教师模型：在目标任务上微调大型模型（如BERT） 蒸馏到学生模型：将知识迁移到轻量学生模型（如TinyBERT） 👉 兼顾性能与效率，适用于工业级部署 7. 总结 选择微调：保持原结构 + 数据充足 选择蒸馏：压缩模型 + 降低计算成本 联合使用：先微调教师，再蒸馏学生
7 个月前
Covision Lab专注于计算机视觉和机器学习的公司，致力于将最先进的技术应用于工业领域的挑战，包括制造业、电子商务、印刷、农业和移动性等行业。
7 个月前
AI视频生成模型的主要技术原理包括多种深度学习和机器学习技术，尤其是生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和自然语言处理（NLP）。
9 个月前
加州理工学院 (Caltech) 开发了一种机器人，即使受到严重损伤，也能继续有效地游泳，就像受伤的鱼一样，这是通过使用人工智能 (AI) 和仿生适应技术实现的。
9 个月前
在大模型（如深度学习模型）中，微调（Fine-Tuning）是指在预训练模型的基础上，对模型进行进一步的训练，以适应特定任务或数据集的需求。
9 个月前
LoRA 通过低秩近似的方式，在保持模型性能的同时，显著降低了微调大语言模型的计算和存储成本，提高了训练效率和灵活性。
9 个月前
GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）:基于图谱的检索增强生成, 是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。
9 个月前
GraphRAG 过程涉及从原始文本中提取知识图谱，构建社区层次结构，为这些社区生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。
