大模型数据标注平台及AI数据飞轮工程系统

项目概述

本项目旨在构建一个高效、智能的大模型数据标注平台，通过自动化工具链和AI预标注技术，显著提升数据标注效率和质量。

核心功能

1. 自动化标注工具链

   • 多算法选优器
   • 多人标注可靠性判别器(t≥3标注者置信区间筛选)
   • 基于强化学习(Q-Learning)的动态阈值调整模块
   • Kubernetes容器化编排 + Airflow DAG调度
   • 动态资源调度算法(DRF策略)

2. PDF版面解析优化

   • SAM智能拉框补全
   • SORT算法优化长文本跟踪
   • Re-ID特征融合多目标关联

3. AI预标注训练架构

   • Few-shot Learning与增量学习融合
   • GPT预标注→人工校准双重校验
   • 闭环训练链路：GPT标注-人工校准-私有模型训练

4. 两阶段分层训练框架

   • 80%通参量预训练 + 20%领域LoRA微调
   • 思维链标注(CoT)技术
   • 动态Prompt分析历史错误案例

5. LLM双引擎质检体系

   • 生成器(GPT-4 Turbo)与评估器(LLaMA3-70B)角色分离
   • 多维度一致性评估(Dice/F1/Cosine)

技术指标

• 系统吞吐量：50万标注单元/天
• 数据流转效率提升：40%
• PDF标注人工量降低：70%
• 预标注准确率：97%(+19pp)
• 标注一致性：92%
• 质检效率提升：30%

项目结构

├── README.md
├── data
│   ├── raw_data
│   ├── processed_data
│   └── models
├── notebooks
│   ├── data_preprocessing.ipynb
│   ├── model_training.ipynb
│   └── inference.ipynb
├── src
│   ├── data_processing.py
│   ├── model_training.py
│   ├── inference.py
│   └── utils.py
├── config
│   ├── config.yaml
│   └── model_config.yaml
├── requirements.txt
├── setup.py
├── tests
│   ├── test_data_processing.py
│   ├── test_model_training.py
│   └── test_inference.py
├── .gitignore
├── LICENSE
└── Dockerfile

技术实现细节

核心算法模块

• Q-Learning阈值调整器：基于强化学习的动态阈值调整算法，通过ε-greedy策略平衡探索与利用
• SAM智能标注：集成Segment Anything Model实现PDF智能拉框，减少70%人工标注量
• DRF资源调度：Kubernetes集群采用Dominant Resource Fairness算法优化资源分配

部署架构

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动Kubernetes集群 (需要预先安装minikube)
minikube start --driver=docker --cpus=4 --memory=8192

# 部署应用
kubectl apply -f kubernetes/

运行项目

python main.py

测试项目

pytest