OpenAI的領先策略

在全球的大模型領域中，OpenAI處于領先地位。它在模型研發方面擁有領先的技術，同時在數據標注上也有一套獨特的方法。例如，它采用RLHF技術，先構建預訓練模型，隨后結合強化學習和人工反饋進行優化。為了完成標注工作，OpenAI不僅合作了多家數據公司，還組建了一個由數十名哲學博士組成的質檢團隊，以確保質量嚴格把控。

據了解，OpenAI在成立后的8年間，投入了高達10億美元用于模型訓練。這筆巨資的投入，凸顯了他們對數據標注工作的極大重視，同時也使得OpenAI在大模型領域擁有了更明顯的優勢。

上一代標注特點

上一代的數據標注工作主要是通過“打點”和“畫框”來完成。這就像教機器去識別“人臉”和“障礙物”，操作必須遵循客戶提供的具體標準。標注的標準較為客觀，簡單來說，就是正確與錯誤要清晰區分。

這種標注屬于基礎性的工作，對標注人員的個人意見要求不高，只需依照固定的規范來執行。然而，隨著科技的進步，這種標注方法已經無法滿足更高級別模型的需求了。

標注標準的轉變

現在標注規范由客觀轉向主觀，使得標注任務變得更加復雜。為此，標注人員需充分調動主觀能動性，運用邏輯思考來應對問題。此外，他們還需擁有寬廣的知識儲備。

過去那種簡單的操作方式已經不再適用，標注人員需要更深入地掌握任務要求。他們需要考慮如何使數據更貼近人們的日常思維，以及達到或超過專業領域的知識水平。這表明標注工作不再只是簡單的任務，而是變得更加復雜和具有挑戰性。

通識大模型標注

現在市場上的大多數大型模型產品都是通識型大模型，而相關的標注任務則大多是非結構化的。以百度智能云在海口設立的標注基地為例，那里全部員工都是本科學歷，他們主要負責進行通識類的標注工作。

這類標注要求標注者具備出色的自然語言運用能力和寬廣的知識視野，需對眾多話題有所涉獵，這樣才能精確地進行數據標注，從而使通識大模型更有效地服務于用戶。

領域大模型標注要求

領域內的大型模型標注對標注人員的要求更為嚴格，這要求他們必須是具備相應領域知識的專家。在金融、醫療、科技等特定行業，標注人員需處理相關領域的問題，并生成符合專業邏輯的高質量數據。

企業所需的標注師需具備專業知識，例如金融領域的標注師需掌握金融術語和行業規則。唯有如此，標注出的數據方能滿足大型模型對精確度的要求。

數據標注的未來建議

針對那些正在從事或打算投身數據標注行業的人，這里提供兩點切實可行的建議。首先，要緊跟大模型的發展潮流，一旦有機會，就應積極轉向大模型領域。如果沒有現成的機會，那就自己創造機會。這對于普通的標注員來說，可能是一個難得的發展良機。

將來，數據標注的崗位將會越來越細分化。例如，模型評估員、指令工程師等職位將會不斷增多，崗位需求也將隨之上升。據預測，未來五年內，數據標注相關領域的專業人才缺口可能會達到百萬級別。因此，我們應當盡早規劃自己的職業路徑。

數據標注在大型模型時代發生了巨大變革，那么你認為未來哪個具體崗位會有更大的發展前景？歡迎在評論區留言、點贊以及轉發這篇文章。