Big Data Science [RU]

😎Как в Spotify ускорялась разметка данных для ML в 10 раз

Spotify поделился, как ускорил разметку данных для моделей машинного обучения, используя крупные языковые модели (LLM) совместно с работой аннотаторов. Автоматическая первичная разметка LLM значительно сократила время обработки, позволяя аннотаторам фокусироваться на сложных или неоднозначных случаях. Это комбинированное решение увеличило производительность процесса в три раза и позволило снизить затраты. Такое масштабируемое решение особенно актуально для быстро растущей платформы и используется для мониторинга соблюдения правил и политик сервиса.

💡Стратегия разметки данных в Spotify основана на трех основных принципах:

✅Масштабирование человеческой экспертизы: аннотаторы проверяют и уточняют результаты, чтобы повысить точность данных.

✅Инструменты для аннотации: создание эффективных инструментов, которые упрощают работу аннотаторов и позволяют быстрее интегрировать модели в процесс.

✅Фундаментальная инфраструктура и интеграция: платформа разработана так, чтобы обрабатывать большие объемы данных параллельно и запускать десятки проектов одновременно.

Этот подход позволил Spotify запускать множество проектов одновременно, снизить затраты и сохранить высокую точность.
Более подробную информацию о решении Spotify можно найти в их официальной статье.

Spotify Engineering

How We Generated Millions of Content Annotations

How We Generated Millions of Content Annotations - Spotify Engineering

www.tgoop.com/bdscience_ru/638

483 viewsNov 6 at 15:59

😎Как в Spotify ускорялась разметка данных для ML в 10 раз

Spotify поделился, как ускорил разметку данных для моделей машинного обучения, используя крупные языковые модели (LLM) совместно с работой аннотаторов. Автоматическая первичная разметка LLM значительно сократила время обработки, позволяя аннотаторам фокусироваться на сложных или неоднозначных случаях. Это комбинированное решение увеличило производительность процесса в три раза и позволило снизить затраты. Такое масштабируемое решение особенно актуально для быстро растущей платформы и используется для мониторинга соблюдения правил и политик сервиса.

💡Стратегия разметки данных в Spotify основана на трех основных принципах:

✅Масштабирование человеческой экспертизы: аннотаторы проверяют и уточняют результаты, чтобы повысить точность данных.

✅Инструменты для аннотации: создание эффективных инструментов, которые упрощают работу аннотаторов и позволяют быстрее интегрировать модели в процесс.

✅Фундаментальная инфраструктура и интеграция: платформа разработана так, чтобы обрабатывать большие объемы данных параллельно и запускать десятки проектов одновременно.

Этот подход позволил Spotify запускать множество проектов одновременно, снизить затраты и сохранить высокую точность.
Более подробную информацию о решении Spotify можно найти в их официальной статье.

BY Big Data Science [RU]