Large Language Models for Data Annotation: A Survey

最新推荐文章于 2025-11-24 16:27:57 发布
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分类专栏： Survey Paper 文章标签： 自然语言处理 语言模型
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本文探讨了大型语言模型（LLM）如何改变数据标注，减轻传统标注的高昂成本和复杂性。文章重点介绍了LLM在数据标注、评估其生成的标注以及在学习中使用这些标注的应用，同时分析了相关挑战、局限性和未来发展方向。

本文是LLM系列文章，针对《Large Language Models for Data Annotation: A Survey》的翻译。

数据注释的大型语言模型综述

摘要

数据注释是用相关信息对原始数据进行标记或标签，对提高机器学习模型的功效至关重要。然而，这一过程既费力又昂贵。以GPT-4为例的高级大型语言模型（LLM）的出现，为彻底改变和自动化复杂的数据注释过程提供了前所未有的机会。虽然现有的调查广泛涵盖了LLM体系结构、训练和一般应用程序，但本文独特地关注了它们在数据注释中的特定用途。这项调查有助于三个核心方面：基于LLM的数据注释、评估LLM生成的注释和使用LLM生成注释进行学习。此外，本文还对使用LLM进行数据注释的方法进行了深入的分类，全面回顾了使用LLM生成的注释的模型的学习策略，并详细讨论了使用LLMs进行数据注释所面临的主要挑战和局限性。作为一项关键指南，这项调查旨在指导研究人员和从业者探索最新LLM在数据注释方面的潜力，促进这一关键领域的未来发展。我们在提供全面的论文列表https://github.com/Zhen-Tan-dmml/LLM4Annotation.git.

1 引言

2 符号和前言

3 基于LLM的数据标注

4 评估LLM生成的标注

5 使用LLM生成的注释进行学习

6 挑战

7 结论

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Large Language Models for Data Annotation and Synthesis: A Survey 中文翻译
自闭啦~~
03-28 817
数据标注和合成通常是指用相关信息对原始数据进行标记或生成，这可以用于提高机器学习模型的效能。然而，这一过程劳动密集且成本高昂。先进的大型语言模型（LLMs）的出现，以GPT-4为例，提供了前所未有的机会来自动化复杂的数据标注和合成过程。尽管现有的调查已经广泛涵盖了LLM的架构、训练和一般应用，但我们独特地关注它们在数据标注方面的特定用途。本调查贡献于三个核心方面：基于LLM的标注生成、LLM生成的标注评估以及LLM生成的标注利用。
NLP深入学习：《A Survey of Large Language Models》详细学习（四）
日常学习与专研的记录
02-08 1259
本文主要根据《A Survey of Large Language Models》介绍 Adaption of LLMs（LLMs 适应性）章节
大型语言模型综述，非常详细，格局打开！A Survey of Large Language Models
大模型天花板
04-18 9534
从图灵测试开始讲起，人类一直在探索用机器掌握语言智能的方法。在过去20年，语言模型得到了广泛研究。从统计语言模型到了基于神经网络的语言模型（LSTM等）。最近这些年，通过在大规模语料库（数据集）上对Transformer模型的预训练，提出了预训练语言模型（PLMs），在解决各种自然语言处理（NLP）任务方面显示出了很强的能力。
论文速读| A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language Models
科研笔记
01-21 2363
大型语言模型 （LLM） 的成功与用于训练和评估的大量、多样化和高质量数据的可用性有着内在的联系。然而，训练数据集的扩展明显超过了高质量数据的增长率，导致迫在眉睫的数据耗尽危机。这凸显了提高数据效率和探索新数据源的迫切需求。在这种情况下，合成数据已成为一种很有前途的解决方案。目前，数据生成主要包括两种主要方法：数据增强和合成。本文全面回顾和总结了LLM 整个生命周期中的数据生成技术，包括数据准备、预训练、微调、指令调整、偏好对齐和应用。
《Large Language Models for Generative Information Extraction:A Survey 》综述 论文阅读笔记 超全版！！！
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10-15 1084
一篇文章讲透大语言模型在信息抽取中的应用
A Survey of Large Language Models（个人笔记）
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07-31 770
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Trends in Integration of Vision and Language Research: A Survey of Tasks, Datasets, and Methods
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Trends in Integration of Vision and Language Research: A Survey of Tasks, Datasets, and Methods NLP任务的扩展： 视觉描述生成：给定非语言的信息，目标是生成人类可阅读的文本短句，它描述输入 Visual Storytelling： Visual Question Answering： Diverse Image Description Generation： Controllable Image.
用于表格检测和结构识别的深度学习研究综述-Deep learning for table detection and structurerecognition: A survey
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01-27 2401
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笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
Working harder, getting stronger!
03-27 2479
Sutton, S.Schuh, K.Lomeli, L.Mann, E.Perez, N.5547–5569.[Online].[152] J.Austin, A.Odena, M.I.Nye, M.353–355.[177] P.V.ACM, 2022.559–578.Drain, S.Fort, D.4582–4597.Yih, Eds.8410–8423.[240] Q.Zhang, M.Chen, A.He, Y.Cheng, W.
走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角
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如果真要靠大语言模型（LLM）走向人工通用智能（AGI），缺的到底是什么？arXiv作者的态度很明确：今天的多模态大模型已经很强，但“聪明得很表面”，距离真正的“通用智能”还差一大截。
NLP基础(十)_词向量
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11-23 711
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InstructBLIP：面向通用视觉语言模型的指令微调技术解析
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m0_65010824的博客
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Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models
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大规模语言模型（LLMs）驱动了以ChatGPT为代表的新一代交互式AI应用。这类应用的交互特性要求LLM推理具备低延迟特性。现有LLM服务系统对推理任务采用运行至完成的处理模式，存在队头阻塞问题且导致延迟较高。本文提出FastServe——一个面向LLMs的分布式推理服务系统。该系统利用LLM推理的自回归特性，实现了以单个输出令牌为粒度的抢占机制。通过采用具备跳过连接功能的多级反馈队列调度器，FastServe运用抢占式调度策略有效降低延迟。
NLP基础(九)_N-gram模型
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11-22 488
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【论文阅读19】-用于PHM的大型语言模型：优化技术与应用综述
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一种基于海量文本数据训练的、拥有数十亿甚至更多参数的深度学习模型，能够理解、生成和处理自然语言。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
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2.7 Transformer与大语言模型：从自注意力到ChatGPT
yonggeit的博客
11-23 95
摘要 本文深入探讨了Transformer架构与大语言模型的核心技术。首先介绍了2017年提出的Transformer架构，它基于自注意力机制，摒弃了传统循环和卷积结构。重点解析了自注意力机制的计算公式(Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V)及其Python实现，包括缩放点积注意力的计算过程。随后介绍了多头注意力机制，展示了如何在多个表示子空间中并行处理信息。文章通过可视化代码示例演示了注意力权重的计算和应用，为理解现代大语言模型(如BERT、GPT)奠定了基础。这些技术
python实现AI中自然语言处理
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文章摘要：本文以教“外星大脑”理解人类语言为例，形象地拆解了AI处理自然语言的四个关键步骤：分词、词性标注、句法分析和语义理解。重点阐释了现代AI通过词向量（如Word2Vec）将词语转化为数字表示，利用神经网络捕捉语义关系的核心原理。通过Python代码演示了中文分词和简易词向量训练过程，展示了词语在向量空间中的相似性计算和类比推理能力。全文生动说明了AI如何将人类语言转化为数学表达来实现语义理解。（149字）
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(androidx.annotation:annotation:1.3.0) and annotation-jvm-1.7.0.jar -> annotation-jvm-1.7.0 (androidx.annotation:annotation-jvm:1.7.0) Duplicate class androidx.annotation.UiThread found in modules annotation-1.3.0.jar -> annotation-1.3.0 (androidx.annotation:annotation:1.3.0) and annotation-jvm-1.7.0.jar -> annotation-jvm-1.7.0 (androidx.annotation:annotation-jvm:1.7.0) Duplicate class androidx.annotation.VisibleForTesting found in modules annotation-1.3.0.jar -> annotation-1.3.0 (androidx.annotation:annotation:1.3.0) and annotation-jvm-1.7.0.jar -> annotation-jvm-1.7.0 (androidx.annotation:annotation-jvm:1.7.0) Duplicate class androidx.annotation.WorkerThread found in modules annotation-1.3.0.jar -> annotation-1.3.0 (androidx.annotation:annotation:1.3.0) and annotation-jvm-1.7.0.jar -> annotation-jvm-1.7.0 (androidx.annotation:annotation-jvm:1.7.0) Duplicate class androidx.annotation.XmlRes found in modules annotation-1.3.0.jar -> annotation-1.3.0 (androidx.annotation:annotation:1.3.0) and annotation-jvm-1.7.0.jar -> annotation-jvm-1.7.0 (androidx.annotation:annotation-jvm:1.7.0) Go to the documentation to learn how to Fix dependency resolution errors. 怎么解决
10-18
<think>首先，用户的问题是：解决Android开发中出现的Duplicate class androidx.annotation相关类重复问题，具体是annotation-1.3.0.jar和annotation-jvm-1.7.0.jar中的类重复问题。 用户提供了几条引用，但这些引用并不直接相关。引用[1]是关于强制依赖版本的解决方法，引用[2]、[3]是关于Scala编译器错误，引用[4]是关于插件未找到的错误。用户说这些引用仅供参考，不是真正的需求，我需要参考用户上一次的问题和我的回答。但我没有之前的上下文，所以基于当前问题回答。 关键点是：Duplicate class错误，涉及两个库：annotation-1.3.0.jar和annotation-jvm-1.7.0.jar。这些库可能有相同的类，导致冲突。 在Android开发中，常见的解决方案是： 1. **排除冲突的依赖**：使用Gradle的exclude语句排除特定的依赖。 2. **强制依赖版本**：就像引用[1]中提到的那样，强制使用一个特定的版本。 3. **检查依赖树**：找出为什么会引入这两个库，并解决冲突。 用户提到的库：annotation-1.3.0.jar可能是androidx.annotation:annotation:1.3.0，而annotation-jvm-1.7.0.jar可能是kotlin-stdlib的一部分，因为kotlin-stdlib包含kotlin-annotation-jvm。 在Kotlin项目中，kotlin-stdlib-jdk8或类似依赖可能包含kotlin-annotation-jvm，而Android项目可能直接依赖androidx.annotation。如果版本不匹配，可能导致重复类错误。 解决方案步骤： 1. **检查依赖树**：运行命令查看依赖树，找出冲突的来源。 - 在终端运行：`./gradlew :app:dependencies` 或针对特定模块。 2. **排除冲突模块**：在Gradle文件中排除重复的依赖。 - 例如：exclude group: 'org.jetbrains.kotlin', module: 'kotlin-annotation-jvm' 3. **强制统一版本**：使用resolutionStrategy强制使用一个版本。 - 类似引用[1]，但针对具体的库。 用户的问题是关于androidx.annotation和annotation-jvm。annotation-jvm可能是kotlin.annotation.jvm或类似的。 一个常见的原因是Kotlin版本和AndroidX库的版本不兼容。例如，Kotlin插件版本可能引入了annotation-jvm，而Android项目依赖了androidx.annotation。 具体步骤： - 确认项目使用的Kotlin版本。如果使用Kotlin，确保kotlin-stdlib的版本与AndroidX兼容。 - 在build.gradle中添加排除规则。 例如： ```groovy dependencies { implementation('some-library') { exclude group: 'org.jetbrains.kotlin', module: 'kotlin-annotation-jvm' } } ``` 或者，全局强制版本： ```groovy configurations.all { resolutionStrategy { force 'androidx.annotation:annotation:1.7.0' // 或所需的版本 // 或者 force 'org.jetbrains.kotlin:kotlin-annotation-jvm:某个版本' } } ``` 但需要确保版本兼容。 用户提到annotation-1.3.0.jar和annotation-jvm-1.7.0.jar，所以androidx.annotation可能是1.3.0，而kotlin.annotation-jvm是1.7.0。建议升级androidx.annotation到1.7.0或更高版本以匹配，或者降级Kotlin版本。 最佳实践是更新到兼容版本。 在回答结构中，需要清晰、逐步解决。使用中文回答。 生成相关问题：在结束时生成相关问题。 引用标识：在回答中自然添加引用标识。用户提供的引用[1]是关于强制依赖的，可以引用它。 回答结构： 1. 解释问题：简述Duplicate class错误的原因。 2. 解决方案步骤： - 步骤1：检查依赖树。 - 步骤2：排除冲突依赖或强制版本。 - 步骤3：同步项目。 3. 代码示例：提供Gradle配置代码。 4. 生成相关问题。 使用系统级指令： - 行内表达式用$...$，例如依赖版本。 - 独立公式不需要，因为没有数学公式。 - LaTeX语法正确。 - 中文回答。 最终回答草稿： ### 解决Duplicate class错误 在Android开发中，当遇到Duplicate class错误，尤其是涉及androidx.annotation和annotation-jvm时，通常是由于依赖冲突造成的。annotation-1.3.0.jar对应androidx.annotation库，而annotation-jvm-1.7.0.jar可能来自Kotlin标准库的kotlin-annotation-jvm模块。由于使用了不同的命名空间但相同的类名，导致冲突。 #### 解决方法 1. **检查依赖树**: 首先，查看项目的依赖树，找出哪些库引入了冲突的模块。 - 在终端运行命令： ``` ./gradlew :app:dependencies ``` 这会显示所有依赖项，搜索androidx.annotation和kotlin-annotation-jvm。 2. **排除冲突模块**: 在build.gradle文件中，排除引起冲突的依赖。 - 例如，如果kotlin-stdlib引入了kotlin-annotation-jvm，可以修改依赖： ```groovy dependencies { implementation('org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib') { exclude group: 'org.jetbrains.kotlin', module: 'kotlin-annotation-jvm' } // 其他依赖 } ``` 3. **强制依赖版本**: 或者，使用resolutionStrategy强制使用统一的版本，就像引用中提到的[^1]。 - 在app的build.gradle中添加： ```groovy android { // 配置 } configurations.all { resolutionStrategy { force 'androidx.annotation:annotation:1.7.0' // 强制使用1.7.0版本 // 确保版本兼容 } } ``` 这样确保所有依赖都使用相同的androidx.annotation版本。注意：如果annotation-jvm是必需的，可能需要排除或匹配其版本。 4. **更新依赖版本**: 确保所有依赖使用兼容的版本。建议更新androidx.annotation到最新的稳定版，如1.7.0或更高。 5. **同步项目**: 修改后，同步Gradle并清理构建（如运行./gradlew clean build）。 #### 注意事项 - 如果项目使用Kotlin，检查Kotlin插件版本，确保与AndroidX库兼容。 - 强制版本可能会导致其他兼容性问题，测试应用以确保功能正常。 §§相关问题§§ 1. 如何解决Android开发中的其他依赖冲突问题? 2. Kotlin与AndroidX库的版本兼容性如何管理? 3. 有哪些工具可以帮助分析Gradle依赖树? </think>### 解决Android开发中Duplicate class androidx.annotation类重复问题 在Android开发中，当遇到`Duplicate class`错误（涉及`annotation-1.3.0.jar`和`annotation-jvm-1.7.0.jar`时），通常是因为Kotlin标准库的`kotlin-annotation-jvm`模块与AndroidX的`androidx.annotation`库存在冲突。两者都包含`androidx.annotation`命名空间下的相同类（如`NonNull`、`Nullable`），但版本或实现不同，导致Gradle构建失败。以下是系统化的解决方案： #### 解决步骤 1. **检查依赖树，定位冲突源** 运行Gradle命令分析依赖关系： ```bash ./gradlew :app:dependencies --configuration releaseRuntimeClasspath ``` 搜索输出中的`androidx.annotation`和`org.jetbrains.kotlin:kotlin-annotation-jvm`，确认哪个库引入了冲突版本[^1]。 2. **排除冲突模块（推荐方法）** 在`app/build.gradle`的`dependencies`块中，对引入`kotlin-annotation-jvm`的库添加排除规则： ```groovy dependencies { implementation('org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib') { exclude group: 'org.jetbrains.kotlin', module: 'kotlin-annotation-jvm' } // 其他依赖项，例如： implementation 'androidx.annotation:annotation:1.7.0' // 统一使用较新版本 } ``` 此操作显式移除`kotlin-annotation-jvm`，保留AndroidX的注解库。 3. **强制统一依赖版本** 如果排除无效，使用全局版本强制策略（参考引用[^1]）： ```groovy configurations.all { resolutionStrategy { force 'androidx.annotation:annotation:1.7.0', // 强制AndroidX版本 'org.jetbrains.kotlin:kotlin-annotations-jvm:1.7.0' // 对齐Kotlin版本 // 检查兼容性：确保Kotlin插件版本 ≥ 1.7.0 } } ``` 4. **更新Kotlin和AndroidX版本** 在项目根目录的`build.gradle`中，确保使用兼容版本： ```groovy buildscript { ext.kotlin_version = '1.7.0' // 建议 ≥ 1.7.0 dependencies { classpath "org.jetbrains.kotlin:kotlin-gradle-plugin:$kotlin_version" } } ``` 同步后，清理构建缓存： ```bash ./gradlew clean ``` #### 注意事项 - **版本兼容性**：AndroidX Annotation 1.7.0 需搭配 Kotlin ≥ 1.7.0，否则可能引发新问题[^1]。 - **验证修复**：构建后检查日志，确认错误是否变为`warning`或消失。 - **备选方案**：若冲突持续，临时移除`kotlin-stdlib`依赖，仅保留`androidx.annotation`。
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