Human-annotated dataset — набор данных, размеченный людьми: инструкции, ответы, предпочтения, классификации, структурные теги и другие метки, используемые для обучения управляемому поведению LLM.
Определение
Human-annotated dataset — это корпус, полностью или частично размеченный вручную экспертами или обученными аннотаторами. В нем содержатся инструкции, ответы, предпочтения, классификации, reasoning-трейсы, политики безопасности и любые другие формы разметки, которые невозможно корректно получить автоматически. Такие датасеты задают модели стандарты поведения, форматы вывода, критерии качества и обеспечивают высокую точность на сложных задачах.
Как работает
Создание human-annotated dataset включает несколько технических шагов:
- Сбор сырого материала — выбор тем, задач, доменов, инструкций.
- Аннотация — эксперты пишут ответы, размечают ошибки, выставляют предпочтения, создают reasoning-шаги, формируют примеры политики безопасности.
- Валидация — дополнительные аннотаторы проверяют качество разметки; применяется многоуровневая модерация.
- Нормализация — форматирование под структуру модели: system/user/assistant, токенизация, сегментация.
- Балансировка — распределение задач по доменам, стилям, уровням сложности.
- Финальная сборка корпуса — шардирование, дедупликация, фильтрация токсичности, разметка метаданными.
Human-annotated data используется как базовый слой SFT и RLHF. В крупных моделях эта часть может быть относительно небольшой по объёму, но критически важной по качеству: она задает поведенческие нормы и формирует способность модели следовать указаниям.
Где применяется
- SFT (supervised fine-tuning) диалоговых моделей.
- RLHF и другие методы preference learning.
- Создание эталонных ответов при обучении reasoning-моделей.
- Корпоративные модели с чёткими политиками и форматами вывода.
- Обучение моделей кода: разметка корректных решений и объяснений.
Практические примеры использования
Крупные компании формируют собственные human-annotated datasets: инструкции, ответы, предпочтения, примеры безопасного поведения, разметка reasoning-шагов, шаблоны аналитики и структурированных отчётов. Такие датасеты трудозатратны, но обеспечивают модели способность работать в сложных доменах: юридические консультации, программирование, медицина, анализ документов.
Корпоративные команды создают специализированные наборы: интерпретация договоров, формирование отчётов, классификация инцидентов, поддержка клиентов. Именно human-annotated слой делает ответы модели точными и адаптированными под конкретные процессы.
Ключевые свойства
- Высокая точность, невозможная для синтетической генерации.
- Содержит экспертные знания и доменные правила.
- Определяет формат поведения и стандарты качества модели.
- Используется на ключевых этапах обучения — SFT, RLHF, DPO.
- Служит эталоном для оценки корректности синтетических данных.
Проблемы и ограничения
- Высокая стоимость аннотации.
- Необходимость многоуровневой валидации качества.
- Риск несогласованности между аннотаторами.
- Ограниченный масштаб — сложно покрыть все домены вручную.
- Ошибки аннотаторов напрямую переносятся в модель.
Преимущества и ограничения
- Плюс: обеспечивает модели высокое качество и управляемость.
- Минус: сложно масштабируется и дорого в производстве.
Связанные термины
- Instruction dataset
- Preference dataset
- SFT (supervised fine-tuning)
- RLHF
- Synthetic dataset