本予算を投入する前にデータパイロットを実行する方法

パイロットの実際の目的は何ですか？

仕様が何を言っていないかを見つけることです。すべてのルーブリックにはギャップがあり、パイロットはそれを発見する最も安価な方法です。価値のある成果物は、指示から解決できなかったケースのリストです。

スループットでパイロットを評価することは逆効果です。クリーンなパイロットを最適化するベンダーは、曖昧さを黙って解決します。これはまさに望まない行動であり、本番まで見えません。

摩擦のないパイロットが悪い兆候である理由は？

仕様がそれほど良くないからです。誰の最初のルーブリックもそうではありません。パイロットが高い合意率と曖昧さの指摘がゼロで戻ってきた場合、最も可能性が高い説明は、指示が完全であったのではなく、アノテーターが一貫して推測したということです。

フラグを見せてもらいましょう。フラグを出せないベンダーは、それを収集しなかったか、抑制したかのどちらかです。

パイロットデータはどのようにサンプリングすべきですか？

スライスによって、難しいと予想される部分を意図的に過重サンプリングします。パイロットのランダムサンプリングは、主に問題のない簡単な多数派クラスを提供します。

正解が既にわかっている項目を含めます。パイロットでのゴールドアイテムはコストがかからず、合意統計よりも多くの情報を提供します。

• 難しいスライスを意図的に過重サンプリングする
• 正解が既にわかっているゴールドアイテムを含める
• 開始前に受け入れ基準に合意する
• すべての曖昧さのフラグを確認する
• 実際の意見の相違で紛争プロセスをテストする

データ以外に何をテストすべきですか？

紛争プロセスです。誤ってラベル付けされたと思われる項目を1つ取り上げ、適切に反論します。ベンダーがその単一のケースをどのように処理するかは、パイロットの主要な数字よりも本番をはるかによく予測します。

また、仕様の明確化がアノテーターにどれだけ迅速に伝わるかをテストします。本番では、その遅延が古い指示の下でどれだけの作業が行われるかを決定します。

データアノテーションパイロットの目的は何ですか？

仕様が答えない質問を見つけることです。主な成果物は曖昧さのリストであり、完成したデータの量ではありません。

曖昧さが指摘されないパイロットは良い結果ですか？

いいえ。通常、アノテーターが曖昧さを黙って解決したことを意味し、ルーブリックが完全であったことを意味しません。それらの黙った解決は本番で一貫性がありません。

パイロットデータはどのようにサンプリングすべきですか？

スライスによって、難しいと予想される部分を過重サンプリングし、正解が既にわかっているゴールドアイテムを含めます。ランダムサンプリングは主に簡単な多数派クラスを返します。