首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Mturk:三个任务,但只有一个命中

Mturk是亚马逊众包平台(Amazon Mechanical Turk)的简称,它是一种通过互联网连接人与任务的平台。Mturk允许任务发布者(Requester)将任务分解为小的人力劳动任务(Human Intelligence Tasks,HITs),并通过Mturk平台向工人(Worker)分发这些任务。

Mturk的三个任务中只有一个命中,意味着任务发布者在Mturk平台上发布了三个任务,但只有其中一个任务被工人接受并完成。

Mturk的优势:

  1. 低成本:Mturk提供了一种低成本的方式来获取大规模的人力劳动,相比传统的雇佣方式更加经济高效。
  2. 快速响应:Mturk平台上有大量的工人可以随时接受任务,因此任务可以迅速得到响应和完成。
  3. 弹性和可扩展性:Mturk可以根据任务的需求,灵活地调整工人数量,以适应任务的规模和时间要求。
  4. 多样性:Mturk平台上的工人来自全球各地,具有不同的背景和技能,可以满足各种任务的需求。

Mturk的应用场景:

  1. 数据标注和分类:Mturk可以用于对大量数据进行标注、分类和整理,例如图像识别、文本分类等。
  2. 问卷调查和市场调研:Mturk可以用于进行问卷调查和市场调研,快速获取大量的用户反馈和数据。
  3. 文章翻译和校对:Mturk可以用于文章的翻译和校对,利用全球的工人资源来提高翻译的质量和效率。
  4. 图像识别和语音识别:Mturk可以用于训练和测试图像识别和语音识别模型,通过工人的标注来提供训练数据。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云人工智能平台(https://cloud.tencent.com/product/ai)
    • 该平台提供了丰富的人工智能服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等,可以与Mturk结合使用。
  • 腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
    • 该产品提供了弹性的云服务器实例,可以用于部署和运行Mturk任务。
  • 腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
    • 该产品提供了安全可靠的对象存储服务,可以用于存储Mturk任务所需的数据和结果。

请注意,以上只是腾讯云的一些相关产品和介绍链接,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PNAS | ChatGPT在文本标注任务中表现优于众包工作者

许多自然语言处理(NLP)应用需要进行手动文本标注,用于训练分类器或评估无监督模型的性能,这是一个常见的任务。...根据任务的规模和复杂程度,这些任务可能由众包工作者在MTurk等平台上进行,也可能由经过培训的标注员,比如研究助理,来完成。...作者使用包含六千一百八十三个样本的四个推文和新闻文章数据集,展示了ChatGPT在多个标注任务中的表现优于众包工作者。...虽然一些研究表明ChatGPT可执行描述的文本注释任务作者的工作提供了系统性的评估。...针对只有两个类别(相关/不相关)的相关性任务,ChatGPT在内容审查推文中的准确率为70%,在内容审查新闻文章中为81%,在美国国会推文中为83%,在2023年内容审查推文中为59%。

23620

ChatGPT要把数据标注行业干掉了?比人便宜20倍,而且还更准

研究人员表示,虽然需要进一步研究以更好地了解 ChatGPT 和其他 LLM 如何在更广泛的环境中发挥作用,这些结果表明它们有可能改变研究人员进行数据注释的方式,并破坏 MTurk 等平台的部分业务模型...在上图中 ChatGPT 有优势的四项任务中,在一种情况下(相关性)ChatGPT 略有优势,其性能与 MTurk 非常相似。...对于相关性,有两个类别(相关 / 不相关),ChatGPT 的准确率为 72.8%,而对于立场,有三个类别(正面 / 负面 / 中性)的准确率为 78.7%。...编码器间一致性和准确性之间的关系是正的,很弱(皮尔逊相关系数:0.17)。尽管相关性仅基于五个数据点,但它表明较低的温度值可能更适合注释任务,因为它似乎可以提高结果的一致性而不会大幅降低准确性。...内容审核是一个复杂的主题,需要大量资源。除了立场之外,研究人员还为特定研究目的开发了概念类别。此外,一些任务涉及大量类别,然而 ChatGPT 仍然达到了很高的准确率。

52720

重点关注!大语言模型(LLM)时代,众包数据变得不可靠,呼吁保持数据人性化!

如果众包工作人员为了增加收入,使用LLMs来提高他们在众包平台上的生产力,那该怎么办呢?「当众包数据将不再是预期的Gold-standard数据,这将严重削弱众包数据的效用」。...方法介绍  评估众包工作者在文本摘要任务中使用LLMs的程度的主要流程方法如下图所示:  其中,首先使用真正的人工编写的MTurk响应和基于LLMs编写的响应来训练特定地分类器;其次将这个分类器用于真实的...具体的: 「本文摘要任务」 作者引入了一项基于MTurk任务,旨在研究所谓的“电话效应”,即当信息在一个信息级联中从人传递到人时,信息会逐渐丢失或扭曲。...「合成数据检测」 在模型选择方面,作者「使用e5预训练模型作为合成检测的主要模型架构」,该模型使用对比损失进行了预训练,并在微调的分类设置中实现了强大的性能;在数据选择方面,作者使用了三个数据集训练分类器...,所有这些数据集都源自或派生自相关的MTurk任务;在模型训练方面,作者在两个训练/测试设置中训练模型:抽象级拆分和摘要级拆分。

27240

ChatGPT标注数据比人类便宜20倍,80%任务上占优势 | 苏黎世大学

以往,这类工作都是交由人工处理的,比如说MTurk就是专门进行数据标注的一个众包平台。 在MTurk这类众包平台内部,还会有更加精细的分工,比如说会有经过专业训练的数据标注者以及众包工作者。...前者在产出高质量数据上具有优势,自然成本也更高,而后者虽然更便宜质量也会随任务难度波动。...ChatGPT和MTurk分别将推文以“相关性、立场、主题、政策、实用性”这五种任务进行标注。...,在准确性上,ChatGPT有五分之四的任务都要优于MTurk众包工作者。...从大到小依次是: 翻译从业者、文字创作者(包括诗人、作家等)、公关人员、数学家、税务编制人员、区块链工程师、财务工作者、媒体从业者…… △图源:OpenAI 除此之外,OpenAI的CEO奥特曼也不止在一个场合下说过

33420

资源 | Facebook开源人工智能框架ParlAI:可轻松训练评估对话模型

tasks:包含了可来自于 ParlAI 的不同任务的代码。 mturk:包含了设置 Mechanical Turk 的代码和作为样例的 MTurk 任务。...tasks:该目录包含了两个第一版提供的示例 MTurk 任务。...run_mturk.py:用于调用 mturk 核心代码的文件,包含用户指定的任务模块、对话日志模型代理、HIT 的数量和每个 HIT 的回报。...运行示例 MTurk 任务和代理: 在 run_mturk.py 中,去掉任务模块和你想使用的代理类别的注释 对于 create_hits 方法,如有需要,改变 num_hits 和 hit_reward...运行 python run_mturk.py 添加你自己的 MTurk 任务和对话模型: 在 mturk/tasks 目录为你自己的任务创建一个新的文件夹 部署 task_config.py,至少在 task_config

1.6K80

7 Papers & Radios | GPT-4学会反思;ChatGPT数据标注比人便宜20倍

并通过大量实验证实了一个给定 prompt 的内在偏差和它在给定测试集上的平均任务表现之间的相关性。...实验中,研究者将任务作为零样本分类提交给 ChatGPT,并同时给 MTurk 上的众包工作者,然后根据两个基准评估了 ChatGPT 的性能:相对于众包平台上人类工作者的准确性,以及相对于研究助理注释者的准确性...结果发现,在五分之四的任务上,ChatGPT 的零样本准确率高于 MTurk。对于所有任务,ChatGPT 的编码器协议都超过了 MTurk 和训练有素的注释者。...此外在成本上,ChatGPT 比 MTurk 便宜得多:五个分类任务在 ChatGPT(25264 个注释)上的成本约为 68 美元,在 MTurk(12632 个注释)上的成本约为 657 美元。...与 MTurk 上高分标注人相比,ChatGPT zero-shot 的文本标注能力。ChatGPT 在五项任务中的四项中的准确性优于 MTurk

53510

GPT-5将死于GPT-4背刺?牛津剑桥研究警告:AI训AI成「剧毒」,会让模型崩溃!

这背后的一个重要原因是,它们的训练数据大部分来源于过去几十年人类在互联网上的交流。 如果未来的语言模型仍然依赖于从网络上爬取数据的话,就不可避免地要在训练集中引入自己生成的文本。...大名鼎鼎的亚马逊数据众包平台Mechanical Turk(MTurk)从2005年启动时就已经成为许多人的副业选择。 科研人员可以发布各种琐碎的人类智能任务,比如给图像标注、调查等,应有尽有。...而这些任务通常是计算机和算法无法处理的,甚至,MTurk成为一些预算不够的科研人员和公司的「最佳选择」。 就连贝佐斯还将MTurk的众包工人戏称为「人工人工智能」。...对于构建的检测AI数据的方法,研究人员利用原始研究中的答案和用ChatGPT合成的数据,训练了一个定制的「合成-真实分类器」。 然后用这个分类器来估计重新进行的任务中合成答案的普遍性。...具体来讲,研究人员首先使用真正由人类撰写的MTurk回应,和合成LLM生成的回应,来训练特定任务的「合成-真实分类器」。

26010

号称要取代人类的AI技术真的省下了人力吗?

同样,虽然大多数用户可能会认为他们的 Facebook 新闻流是由算法管理的,其实 Facebook 也在增加人力调节员的数量,以捕捉通过网络中 —— 如 YouTube 上的色情暴力视频。...人工智能很多时候都能准确地完成一个明确的任务,这种介入能将用户快速分类,比服务代理更便宜。...该公司使用 MTurk 的众包来识别对服装的主观评论数据,然后输入他们的模型。 MTurk 不是唯一的玩家。...其中一个例子就是 IBM 的 Watson 肿瘤,它作为一个数据驱动的人工智能系统销售,用于提供癌症治疗建议。...同时,这些众包工作大部分是单调、收入不高且孤立的。 由于受到人类工作者训练的机器在各种任务中都有了较好的表现,这种弥补其在能力差距上越来越小的零散工作可能会更加普遍。

58380

业界 | 百度提出Deep Speaker:可用于端到端的大规模说话人识别

、以及最后使用一个分类器来进行识别任务。...我们在三个不同的数据集上演示了 Deep Speaker 的有效性,其中既包括依赖于文本的任务,也包含独立于文本的任务。...比如,在一个独立于文本的数据集上,Deep Speaker 在说话人验证任务上达到了 1.83% 的等错误率(EER),并且还在有 100 个随机采样的候选者的说话人识别任务上得到了 92.58% 的准确度...图注:我们在实验中使用的三个数据集分别是 UIDs、XiaoDu 和 MTurk。其中 UIDs 和 XiaoDu 是普通话数据集,MTurk 是英语数据集。...UIDs 和 MTurk 是独立于文本的数据集,XiaoDu 是依赖于文本的数据集——基于百度的唤醒词。

1.2K80

两个Bot自创新语言!Facebook机器人纽约自由行导航定位碾压人类

---- 新智元报道 来源:TechCrunch,Arxiv 作者:文强 【新智元导读】在FAIR和蒙特利尔大学合作的最新研究中,研究人员首次将实验中将感知、行动和使用自然语言交互达成目标这三个任务结合在一起...在实验中,他们将游客Bot随机放到纽约市的一个街角,再让一个导游Bot将前者引导到2D地图上的某个位置。...研究人员表示,Talk the Walk是首个将所有三个要素结合在一起的任务:感知(游客Bot观察世)、行为(游客Bot在环境中导航),以及语言交互达成目标(导游Bot为游客Bot提供引导帮助其实现目标...首次将感知、行动和使用自然语言交流达成目标结合在一起 实验中使用的街景地图数据,是MTurk众包手动收集的几个纽约市街区的360°视图。...这些街景环境被整合到ParlAI中,这是Facebook的一个用于训练AI的框架,支持很多任务,包含的数据集包括SQuAD, bAbI tasks, MS MARCO, MCTest, WikiQA,

45100

自动路损检测器

这就引出了一个问题:计算机视觉可以提供帮助吗?...数据:之前的相关研究主要依赖于特写图像或与路面正交的图像,这些图像与安装在仪表板上的摄像机传输的图像明显不同,因此不能使用这些数据训练或校准。...(3)尝试使用Mechanical Turk(MTurk)众包注释,这是Amazon提供的一项服务,参与者可以执行简单的任务来换取金钱。...我们的任务:通过从下拉菜单中选择相应的严重性标签来标注图像中的油漆损坏。我们选择以下简单的严重等级: •1-轻度损坏 •2-中等/中度损害 •3-严重损坏 图4为 MTurk标注界面的示例。...图5:通过MTurk标注的图像的标注协议得分的分布。这显示了标记任务的高度主观性以及为什么众包困难。 结果:最终选择自己标记数据。

79420

一次只要0.003美元,比人类便宜20倍!ChatGPT让数据标注者危矣

美元,比MTurk便宜20倍。...而且,无论这些任务使用什么具体方法(监督、半监督或无监督),都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。...通常情况下,训练有素的标注者先创建一个相对较小的黄金标准数据集,然后雇用众包工作者来增加标注数据的数量,进行重复性工作。...在以往的认知中,机器并不擅长这类「慢工出细活」的任务出乎意料的是,「数据标注」这件事已经让 ChatGPT 完成了,而且比大多数人做得还更好。...ChatGPT 零样本文本数据标注表现 值得一提的是,ChatGPT 的每个标注成本只有不到 0.003 美元,而比数据标注平台便宜约 20 倍。

52250

ImageNet分类器可以泛化到ImageNet上吗?

本文通过实验证明,准确率下降的原因是模型无法泛化到比原始测试集中更难分类的图像上。 机器学习的首要目标是生成泛化模型。我们常通过测量模型在测试集上的性能来量化模型的泛化能力。...实际上,原始测试集上的准确率每提高一个百分点都意味着新测试集上更大的改进。因此,虽然后来的模型本可以更好地适应测试集,但它们的准确率下降较小。...该表显示了结果数据集中的平均 MTurk 选择频率,以及与原始验证集相比模型准确率的平均变化。所有三个测试集的平均选择频率都超过 0.7,模型准确率仍然相差很大。...相比之下,在 MTurk 实验中,原始 ImageNet 验证集的平均选择频率为 0.71。在 top-1 和 top-5 中,平均准确率的变化分别为 14%和 10%。...在 MTurk 工作人员最常选择图像的 TopImages 上,模型的性能比在原始测试集上提高了 2%。两个数据集的准确率都遵循线性函数规律,类似于图 1 中的 MatchedFrequency。

82820

ChatGPT背后的指令学习是什么?PSU发布首篇「指令学习」全面综述

这出现了两个问题:首先,收集特定于任务的标记示例,不适用于任务可能太复杂或太昂贵而无法注释,或系统需要立即处理新任务的场景;其次,这对用户来说并不友好,因为最终用户可能更愿意在使用系统之前提供任务描述...因此,社区对NLP的一种新的监督寻求范式付出了越来越大的兴趣:从任务指令中学习。尽管取得了令人印象深刻的进展,社区仍面临一些共同的问题。...因此,一个数据集由三个元素组成: Input (X):实例的输入;它可以是一段文本(如情感分类)或一组文本(如文本蕴涵、问题回答等)。...不同的指令最初是为不同的目标设计的(例如,Mturk指令最初是为人类标注者理解而创建的,提示是为了控制PLM)。...虽然特定于NLP领域,通用语言模型应该是一个优秀的多任务助手,能够以完全零样本/少样本的方式熟练处理各种现实世界的NLP任务和不同的语言。

71111

GPT-4o攻破ARC-AGI无法被挑战的神话!71%准确率成新SOTA

ARC-AGI的数据集由视觉问题组成,输入输出示例是由彩色单元格组成的网格,任务是猜测从输入到输出的转换规律,然后补全缺失的网格。...不过,公共测试集中的任务要难得多,对于人类来说,也会有些棘手,并非不可解决。 每一项ARC-AGI任务都是经过人工验证的,包括公共测试集,确保ARC-AGI的所有任务都可以由人类解决。...毕竟这是一个通用人工智能基准,如果连人类自己都难倒了,那拿去测试LLM也说不过去。...据报道,亚马逊土耳其机器人( Amazon Mechanical Turk,MTurk) 训练分布的人类基线是85%,没有针对公开测试集的人类基线,不过我们已知的是,公开测试集更难,那么针对公开测试集的人类基线应该会更低...70% 的可能性:一个由3名顶尖ML工程师组成的团队,通过微调GPT-4o(包括 SFT 和 RL)、1000万美元的计算量和1年的时间,可以使用 GPT-4o 超越MTurk 85%的人类基线(简单训练集

6410

在警察领域高级人脸识别技术的一致性

所有警官都完成了五项测试:一项新的人脸记忆测试,该测试采用了cfmt范式,包括目标缺席试验,这是人脸匹配任务三个新版本,以及一种测试,要求参与者在同时呈现的显示人群的图像(“人群”任务)中决定是否存在一个复合目标脸...第一个因素来自于目标当前的措施:命中了PMT的三个块,命中了MMT,以及CFMT的总体性能。第二个因素来自三个匹配块的正确的拒绝分数,以及来自CFMT的总体分数。...总之,这一分析表明:(A)两种目标-现在的记忆测量是相关的,目标-缺失记忆性能应该独立考虑;(B)匹配测试的三个块是相关的,目标-现在和目标-缺失的测试应该再次被独立地考虑;而且(C)在人群测试中,...值得注意的是,在任何一个板块,只有一名官员没有超过控制标准,只有两名官员超过了任何一个板块的控制标准(见下图e)。两名警官超过了所有三个板块的控制业绩,五个超过了任何两个板块(见下图f)。...总体而言,30名警官中只有5人在所有三个板块都表现出一贯的高绩效,而24人在任何一次尝试中都超过了标准。

80620

--009-ChatGPT详述指令学习关键问题

因此,社区对NLP的一种新的监督寻求范式付出了越来越大的兴趣: 从任务指令中学习。尽管取得了令人印象深刻的进展,社区仍面临一些共同的问题。...因此,一个数据集由三个元素组成: Input (X): 实例的输入;它可以是一段文本(如情感分类)或一组文本(如文本蕴涵、问题回答等)。...不同的指令最初是为不同的目标设计的(例如,Mturk指令最初是为人类标注者理解而创建的,提示是为了控制PLM)。...3.3 以人为本指示 以人为本的指令基本上是指在人类注释平台上用于众包的指令(例如Amazon MTurk指令)。...虽然特定于NLP领域,通用语言模型应该是一个优秀的多任务助手,能够以完全零样本/少样本的方式熟练处理各种现实世界的NLP任务和不同的语言(Arivazhagan等人,2019;Pratap等人,2020

26120

每周学点大数据 | No.76 众包算法实践——认识 AMT

Mechanical Turk 是 Amazon Web Service(AWS)的组成部分之一,是一个非常典型的众包平台,它的网址是 https://www.mturk.com/mturk/welcome...我们可以先到众多的任务中去找一个自己感兴趣的任务,然后选择工作时间,一般我们都是利用业余时间来完成众包任务,而且多数时候都是在家里完成的。在完成之后,我们可以得到任务发布者提供的报酬。...从题目中不难看出,任务的提供者希望工人能从购物小票中提取出客户购买的商品。在下面我们可以看到这个任务的请求者名字、任务的截止日期等,并且还给出了完成一个 HIT 需要的时间。...小可 :Reward 一定就是任务的报酬了,看来该网站以美元结算。这个任务每完成一个HIT,就可以收到 9 美分的回报。 Mr....王 :弹出的这个新页面是预览一个任务,一般用于给工人提供一个任务的例子,并且说明如何完成这个任务,并给出完成一个任务的要求等。 ?

1.7K90

CPU流水线详解

我们先对流水线的级数与其周期的关系给出一个公式,一个k级流水线,处理n个任务总共需要花费“k+(n-1)”个周期,这是因为先是处理第一个任务就需要k个时钟周期,k个周期后流水线被装满,剩余n-1个任务只需...此例虽然选取12s为整条流水线的周期,这样又带来了另一个问题,在每个周期内车轮流水线与组装流水线为了等待车门流水线而造成了一定时间上的闲置,具体到CPU内部的流水线也同样存在这个问题,当然我们可以通过合理分配流水线和增加缓存来缓解此问题...右图模拟的是不采用流水线时一辆汽车的生产流程,由3个工人分别负责完成3个任务,从图上可以明确看到在每段时间内只有一个工人在工作,其余两个处于闲置状态,对比上例的两个图示我们发现流水线正是充分利用了这段闲置的时间...具体到CPU流水线,问题就不这么简单了,CPU的工作基理可以大致分为指令寻址,指令分析,指令执行,以及指令上报,假设一旦指令流水线中的某个指令的地址出错,是无法像换轮胎一样用另一个地址来顶替的,因为每条指令只唯一的对应一个地址...,就要浪费大约230个周期到内存中去读取数据 也就是说,即使命中率是99%,每一百个周期有一次没命中,就要再空闲230个周期,即330个周期里只有99个周期是在工作,性能损失2/3以上,这就是P4

44930

AI也用思维导图:教它像人类一样高效规划

分层表示降低了规划的计算成本 Solway等人对最佳分层结构(optimal hierarchy)做出了一个正式的定义,没有具体说明大脑是如何认识到最佳分层结构的[2]。...我们向参与者展示了以下的任务和相关图: 假设你在一个巨大的金矿里工作。金矿由多个独立矿山和隧道组成。金矿的布局如下图所示(每个圆圈代表一个矿井,每条线代表一条隧道)。...前三个状态簇的模型输出结果如下图所示(左侧部分)。前三个结果均相同,表明该模型以高置信度(high confidence)识别出彩色分组。...5.1 设置 该实验是在网页上进行的,使用了亚马逊土耳其机器人(MTurk)。实验参与者要执行下述任务: 想象你是一名矿工,在由隧道连接的网状金矿中工作。每个矿每天会产出一定数量的黄金(用数值表示)。...然而,奖励的分组在试验中保持不变:节点1、2和3的奖励值始终只有一个,节点4、5和6的奖励值不同,节点7、8、9和10有第三个奖励值。

56040
领券