科技世界的发展日益依托数据的驱动。对于近期备受关注的大语言模型(LLM)来说尤为如此。大模型往往需要大量的标注数据进行学习和优化，随着数据量的不断增加，标注过程的复杂性也在增加。

这种复杂性可以通过工作流的帮助予以简化。作为一种强大的工具，工作流连接数据采集和标注过程的多个步骤，在提高可扩展性的同时简化整个流程。

工作流与大模型部署

工作流是一组相互关联的任务，包括数据的采集、标注、质检和交付等。工作流的每一步都旨在确保数据的准确性、一致性和高质量。通过按逻辑顺序连接起这些任务，可以提高标注效率和可扩展性，减少大量数据所耗费的时间和精力。

基于大模型训练所需数据量大、对于数据质量要求高、数据流转需求多的特点，工作流对于大模型训练中，确保数据一致、准确和大规模地标注必不可少。

通过使用高质量的工作流来管理整个流程，模型能够很好地学习并生成与任务相关且连贯的文本；企业可以简化大模型和其他生成式 AI 应用的开发，从而能更快、更有效地将新产品和服务推向市场。

工作流有哪些用途

简化数据标注过程

工作流有助于简化和实现数据标注过程自动化，减少标注大量数据所需的时间和精力。

提高一致性和准确性

工作流确保数据标注的一致和准确，这对于开发高质量的 LLM 等 AI 模型至关重要。

提高数据质量

工作流将质量控制与检查集成到标注流程中，可帮助提高数据标注的整体质量。

提高可扩展性

工作流可以根据需要收缩或扩展，以灵活适应数据量或标注需求的变化。

加强协作

工作流有助于促进在同一项目中工作的团队间协作，使团队成员能够更加高效地协同工作。

支持自动化

工作流可以与自动化工具集成，以进一步简化数据标注流程，减少人工干预的需要。

加快 AI 模型的开发

工作流能够通过简化数据标注流程，提高一致性和准确性，从而帮助企业更快、更有效地开发 AI 模型。

澳鹏工作流解决方案

作为提供高质量数据服务的 AI 战略合作伙伴，澳鹏中国自主研发的人工智能辅助数据标注平台 MatrixGo 集成了灵活可视的工作流，用户可以根据项目的具体需求设置数据流转方案。

而近期，澳鹏团队在此前的 2.0 版本上对 MatrixGo 平台工作流再次进行了优化升级。目前已实现的功能优化主要集中在三大方面，更多功能亦在同步开发中。

▲ 升级版澳鹏 MatrixGo 平台工作流

1. 全流程的工作流支持，覆盖数据从采集、标注，到最终模型测试的全流程管理。

新增采集工作流支持

· 支持对数据采集任务、采集数据质检任务及处理脚本进行管理。

· 支持采集完成数据自动化流转到标注工作流。

2. 更灵活的任务执行与数据流转方式，可实现标注与质检并行，提升流转效率。

支持审核任务（私有化版本）：质检人员可自行打包一批数据，整批数据完成质检后统一提交。

支持提前质检（私有化版本-点云拉框模版）：质检人员在标注过程中可提前参与质检，无需等待标注过程完成，节省数据流转时间。

支持跳过操作：标注人员对目前存疑或自身标注有难度的数据可先行跳过，不会因某条数据阻塞而导致无法完成后续任务。

支持设置数据的有效性标签：无效数据可直接跳过。

3. 安全可追溯

数据在工作流中流转全记录：平台工作人员对数据在每个节点的操作，包括标注、打回、删除、导出等均有日志记录可查询。对于异常 ip、高频操作等非正常情况，平台设有预警机制。

工作流不同节点数据操作权限基于角色可定义

在大模型和其他生成式 AI 应用中，工作流用于简化数据标注流程，并确保模型在准确、高质量的数据基础上进行训练。

工作流是管理数据标注流程和提高数据质量的强大工具。它可以通过简化流程，提高数据一致性和准确性，增加可扩展性，并增强团队之间的协作。与自动化工具集成，工作流还可以进一步优化并助力加快 AI 模型的开发。