7、训练数据工具的综合解析

训练数据工具的综合解析

1. 注解接口

人类需要一个接口来指导和监督机器，基于门户和嵌入式的注解接口都在不断发展。虽然在某些方面，这些接口的功能集趋于相似，但这仍是一个主观性较强的领域。重要的是接口如何良好地嵌入并呈现给最终用户，以便用户在最相关的上下文中提供有意义的监督。

1.1 接口复杂度与预期差异

接口类型的复杂程度以及尚未标准化的各种预期，使得关于注解接口的讨论颇具挑战性。例如，围绕属性的注解（如常规表单）通常比视频和 3D 系统更直接，但“表单”本身也可能相当复杂。在视频领域，从仅能播放视频作为参考，到标注特定时刻，甚至更复杂的情况，其预期范围在规模上都有所不同。

1.2 项目规模与接口定制

对于小型项目，整体的风格感受和开箱即用的体验可能很重要。而对于大型项目，嵌入式接口将进行定制，更可能根据特定需求进行设计，如选择哪些组件显示在何处、颜色和样式（CSS 主题）等。所以，对于大型项目，工具的可定制性、可工程化和进一步开发的能力至关重要。

2. 建模集成

训练数据系统需要与机器学习建模系统进行通信。通过 API 集成或工作流可以实现这一点。虽然有时建模系统可能会呈现一些表面上相似的视图，如带有边界框的输出，但它们通常不支持严肃的训练数据工作。建模集成与流式数据相关，但它们是不同的概念。

3. 多用户与单用户系统

现代系统（如 Diffgram）默认是多用户的。单用户系统（如 sloth）通常不属于现代训练数据范式，可能更侧重于纯用户界面部分。需要多用户功能的主要原因是便于获取专业知识和处理更大的数据量。系统可以由单用户作为有限的原型进行