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来自悉尼大学的研究团队提出了一种通过自监督生成标注的框架,旨在解决数据标注任务中的成本、偏见、评估和标注难度等问题。
GPT Self-Supervision for a Better Data Annotator的特点:
1. 利用大语言模型作为优化器
2. 循环迭代提升标注质量
3. 解决数据标注成本较高的问题
4. 减轻标注过程中的偏见
5. 提高数据标注的评估能力
GPT Self-Supervision for a Better Data Annotator的功能:
1. 生成高质量的数据-标注对
2. 优化数据标注模板
3. 循环更新标注流程
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