天纪标注平台TLP：用大模型赋能高质量数据标注
天纪标注平台TLP介绍
天纪数据标注平台，支持大模型、传统机器学习数据集标的注，包含图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注。内置丰富的标注模版，并提供大模型自动化标注功能，帮助用户更好的完成标注工作。
大模型数据标注介绍
数据标注是机器学习和人工智能领域中构建高质量训练数据的核心环节，尤其对大模型而言，标注数据的质量直接影响模型的性能和泛化能力。数据标注是指为原始数据添加结构化标签或注释的过程。例如：
文本标注：为句子添加情感标签（如“正面”“负面”）、实体识别（如人名、地点）或意图分类（如“查询天气”）。
图像标注：通过框选、分割或分类标注目标物体（如行人、车辆）、场景（如“公园”“街道”）或关键点（如人脸关键点）。
音频标注：为语音数据标注关键词、语种或情感。
视频标注：结合时间戳和空间位置，标注动态目标的轨迹或行为（如“奔跑”“摔倒”）。
大模型通常需要海量标注数据来学习复杂模式，因此标注的规模和多样性至关重要。
大模型对数据标注的特殊需求
数据规模：大模型（如GPT、DeepSeek）依赖数十亿级标注数据，需高效标注工具和众包协作。
数据质量：标注需高度准确，避免噪声干扰模型学习。例如，文本标注中的歧义或图像标注中的边界偏差可能导致模型错误。
数据多样性：覆盖多场景、多语言、多领域，以增强模型的泛化能力。
标注一致性：通过标准化标注指南和审核机制，确保不同标注者对同一任务的标注结果一致。
数据标注是大模型训练的基石，其核心目标是为模型提供结构化、高质量的训练数据。随着自动化工具和众包平台的发展，数据标注效率显著提升，但仍需结合人工审核确保最终质量。未来，随着自监督学习和小样本学习技术的进步，标注需求可能向更高效、半自动化的方向演进。
标注任务
天纪数据标注平台同时提供大模型及传统机器学习标注任务的创建。在大模型标注中，用户可以创建有监督微调（SFT）和强化学习DPO两种类型数据集的标注。根据实际的训练场景，用户可以选择不同的标注模板。依据团队人员的规模，选择具体的标注人员，设置标注策略；选择审核人员，设置审核策略；做到灵活可配置。
在标注阶段，用户可以看到标注进度百分比，在标注完成后可见将数据集保存到指定的位置。
标注过程
创建完标注任务后，标注人员即可收到分配的标注任务。在标注任务列表中，点击“开始标注”，进入标注详情页面。
在标注详情页中，点击“开始标注”，进入具体的标注操作界面
用户可以手动填写数据中的答案部分（output），也可以修改数据中的问题部分（input）。点击“保存”即可进入下一条；点击“跳过”可跳过本条数据，并在后面的标注数据中可再次标注。
标注审核
在标注过程中，或标注完成后，审核员可以进入到审核页面。点击“开始审核”，进入审核详情页，点击“通过”或“打回”完成即可对一条数据进行审核。当任务进度为100%时，审核完成。
自动标注
为了节约标注时间，提升标注效率，平台提供了自动标注功能。用户需先设置自动标注，选项进行标注的大模型，填写prompt、设置温度、最大生成长度等参数。在标注页面，点击“自动标注”按钮，大模型即可自动进行标注。根据项目实践，自动标注相对手动标注，能提升60%以上的效率。
标注平台使用地址：https://zyun.360.cn/product/tlp