赌你一定想要！OpenDataLab首款大模型多模态标注平台Label-LLM正式开源

2024-08-16 3238

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简介： Label-LLM 是一款专为大模型训练设计的多模态文本对话标注工具，支持团队协作，让标注工作变得简单高效。它不仅涵盖丰富的任务类型，如回答采集、偏好收集和内容评估等，还支持多模态数据标注，包括图像、视频和音频。Label-LLM具备预标注载入功能，能大幅提升工作效率，并提供全方位的任务管理与可视化分析，确保标注质量。快来体验这款强大的标注平台吧！[部署文档](https://github.com/opendatalab/LabelLLM)

你是否曾为大模型训练数据的标注工作感到头痛？
是否在寻觅一款简单、好用、免费的开源的多模态文本对话标注工具？
是否急需一款能团队协作标注的管理平台？
别慌，超好用的标注平台Label-LLM拯救你！

大模型的训练离不开高质量的标注数据，正是这些数据的精准标注，为模型的进化与演变提供了坚实的基础。这其中，以ChatGPT为代表的大语言模型的爆火，激发了研究人员和开发者对于多轮对话标注的强烈需求。然而，数据标注的过程往往繁琐且耗时，尤其是在多轮对话和多模态数据的标注上，挑战更是层出不穷。

为了更好地满足个人及团队等对文本对话的各类标注、管理需求，OpenDataLab团队继多模态标注工具LabelU之后，全新开源了一款面向大模型训练的多模态标注平台——Label-LLM。

这款平台不仅支持多人协作轻松完成多模态数据的标注任务，还能通过智能化的工具和高效的工作流，显著提升标注质量和效率。无论是纯文本，还是图像、视频、音频等交错问答、对话标注，Label-LLM都能提供全面的支持。现在，让我们一起深入了解这个强大的工具，看看它如何在大模型训练的标注过程中，大显身手。

Label-LLM的主要功能及特色

Label-LLM是一款能够让你轻松愉快完成标注任务的利器！接下来，让我们用2分钟时间，来快速了解一下它的主要功能及特色。

01 丰富的任务类型

作为一款面向大模型训练数据标注平台，Label-LLM集成了多种常见标注工具，并支持用户进行自由灵活的个性化配置。Label-LLM支持对整段对话以及对话中的提问或回复进行标注，可适配现有大语言模型训练中绝大部分的数据标注任务需求。如：
● 回答/指令采集：根据要求扮演AI助手解答给定的问题，或向AI助手发出符合要求的指令，包括常识问答、文本分类、文本重写、开放性问答等。
● 偏好收集：根据提供的问题和评估标准，为AI生成的多条回答进行排序。
● 内容评估：基于给定的评价准则与问题，评估回答的质量、相关度或者是否包含敏感信息。
● 分类标注：支持对数据进行分类标注，为模型的分类任务提供准确的训练数据。