【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据标注领域，具体来说，涉及一种基于大模型的数据标注方法。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，人们越来越意识到数据在自然语言处理领域中的重要性。高质量且数量众多的数据对于大模型训练和应用起到了至关重要的作用。
2、目前的数据标注方案通常将待标注数据随机分配给标注员，由于大多数标注员只能做到少数有限领域内题目的精准标注，从而面临数据和相应标签不平衡、标签不准确和图像标签错误等问题，导致标注数据的标注质量和效率低；同时人工的参与增加标注成本。
技术实现思路
1、为了解决存在的技术问题，本专利技术提供一种基于大模型的数据标注方法，解决标签不平衡、标签不准确和图像标签错误问题，提高标注质量和效率，降低标注成本。
2、本专利技术所采取的技术方案是：
3、一种基于大模型的数据标注方法，包括具体如下步骤：
4、s1、获取数据及数据预处理得到输入数据；
5、s2、基于任度大模型和输入数据进行模型训练得到预训练任度大模型；
6、s3、将预训练任度大模型进行接口封装，其中所述接口接受标注请求、返回标注结果和标注结果的置信度；
7、s4、对封装后的预训练任度大模型进行微调得到目标任度大模型；
8、s5、获取待标注数据，并将其输入至目标任度大模型进行标注并输出得到标注数据；
9、s6、对预训练任度大模型的微调过程、目标任度大模型的标注过程进行监控反馈并记录得到微调历史数据、待标注历史
10、进一步地，所述步骤s1中的数据预处理具体包括：
11、s11、对获取的数据进行分批数据清洗：
12、利用python中的pandas库识别并去除噪声，纠正数据错误并填补缺失值；
13、s12、对清洗后的数据进行格式化和结构化：
14、编写脚本将清洗后的数据转换成csv格式；
15、将清洗后的数据进行结构化调整以适配任度大模型输入层的维度和类型；
16、s13、对格式化和结构化后的数据进行分批存储并构建索引：
17、利用python中的spark将格式化和结构化后的数据进行分批存储至数据库管理系统并构建索引；
18、s14、对存储后的数据进行增强、扩充和保护：
19、利用图像处理库open cv对存储后的数据进行图像旋转、缩放和剪裁；
20、利用nltk自然语言处理库对存储后的数据进行同义词替换和句子重组；
21、利用aes算法对数据进行加密处理，以确保数据传输和存储的安全性；
22、对数据中的敏感信息进行数据脱敏处理，以实现敏感隐私数据的可靠保护；
23、s15、对增强、扩充和保护后的数据进行整合：
24、通过训练系统的数据导入功能将数据输入至训练系统中；
25、利用数据版本控制工具dvc跟踪数据变更，确保数据与模型训练过程的一致性和可复现性。
26、进一步地，所述步骤s2具体包括：
27、s21、数据加载并进行预处理：
28、利用pytorch的data loader数据加载库批量加载输入数据，并对加载后的输入数据进行归一化、标准化和编码转换预处理；
29、s22、构建任度大模型，其中所述任度大模型为基于类transformer的zann神经网络框架；
30、s23、优化器设置：
31、定义损失函数并利用adam优化器设置学习率和相关超参数；
32、s24、模型正则化与批量归一化处理：
33、将dropout、l1/l2正则化层加入至任度大模型中，以防止过拟合；
34、利用batch normalization进行批量归一化处理，用于加速任度大模型训练过程并提高其稳定性；
35、s25、模型分布式训练和混合精度训练：
36、利用pytorch的distributed data parallel对任度大模型进行分布式训练并将训练任务分配至多个gpu上；
37、利用nvidia的apex对任度大模型进行混合精度训练，减少内存利用并加速训练；
38、s26、模型监控：
39、在模型训练过程，利用callbacks回调函数对其进行监控，包括早停即earlystopping、学习率衰减即learning rate scheduler，并记录训练过程和验证过程中的损失率和准确率；
40、s27、模型评估与调优：
41、在独立的验证集上评估模型性能，利用混淆矩阵指标和roc曲线指标分析模型的预测能力，并根据反馈调整模型结构或超参数得到调优任度大模型；
42、s28、模型保存与部署：
43、在训练完成后，利用pytorch的torch.save进行模型保存，将保存训练好的模型根据需要进行部署得到预训练任度大模型。
44、进一步地，所述步骤s3具体包括：
45、s31、模型封装与接口开发：
46、将预训练任度大模型集成torch serve框架中并部署封装模型；
47、利用fast api web框架开发rest api接口，确保接口能够接收数据标注请求，并与模型进行交互；
48、s32、接口服务的测试与部署：
49、在开发环境中对api进行单元测试和集成测试，确保其功能正确性；
50、利用docker容器并部署到服务器上，确保服务的可访问性和稳定性；
51、s33、请求处理与模型推理：
52、请求处理逻辑，对接收的标注请求进行解析和预处理，将其输入到预训练模型中进行推理；
53、模型推理结果和置信度通过api返回给用户；
54、利用异步处理或消息队列kafka管理高并发请求；
55、s34、性能监控与优化：
56、利用监控工具grafana监控api的性能指标，所述性能指标包括响应时间、系统负载和内存利用情况；
57、根据监控结果对服务进行性能调优，增加资源、优化算法或利用模型量化技术；
58、s35、反馈与模型迭代：
59、建立用户反馈机制，收集用户对标注结果的满意度和具体意见；
60、根据反馈对模型进行迭代优化，包括重新训练、微调或更新模型结构；
61、利用ci/cd流程自动化模型的迭代和部署过程得到封装后的预训练任度大模型。
62、进一步地，所述步骤s4具体包括：
63、s41、数据准备与增强：
64、收集与特定任务相关的标注数据，包括不准确的案例；
65、对数据进行清洗、分词、编码预处理，并应用数据增强技术以丰富本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，包括具体如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，包括具体如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤s1中的数据预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数据标注方...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨学政，
申请(专利权)人：语联网武汉信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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