人工智能训练数据的真实成本：如何为高质量数据集有效预算

开发人工智能 (AI) 系统是一个复杂且资源密集的过程。从获取数据到训练模型，这一过程涉及许多挑战，这些挑战可能会对成本和时间表产生重大影响。精心规划的 AI 训练数据预算对于确保您的 AI 计划取得成功至关重要，无论是在功能方面还是在投资回报率 (ROI) 方面。

在本文中，我们将探讨在制定 AI 训练数据预算时必须考虑的因素以及与数据采购、注释和管理相关的隐性成本。这份全面的指南将帮助您有效地分配资源并避免 AI 开发中的常见陷阱。

制定 AI 训练数据预算时需要考虑的关键因素

1. 所需数据量

   数据量直接影响 AI 训练的成本。Dimensional Research 的一项研究强调，大多数组织需要大约 100,000 个高质量数据样本才能实现有效的 AI 模型性能。虽然大量数据必不可少，但质量绝不能妥协。

   例如：

   • 计算机视觉用例： 需要大量的图像和视频数据。
   • 对话式AI： 专注于音频和文本数据集。

   定义您的具体用例并了解所需的数据类型和数量将帮助您更有效地分配预算。

2. 数据质量与数量

   将低质量或不相关的数据输入到您的 AI 系统可能会导致结果失真、资源浪费和时间延长。虽然 100,000 个劣质数据样本最初可能成本较低，但与 200,000 个干净、注释良好的数据样本相比，它们最终可能导致更高的费用。

   不良数据可能会带来偏见，导致产品上市时间延迟，并因反复的反馈循环和纠正措施而降低团队士气。从一开始就投资高质量数据可确保获得更好的结果和更快的投资回报。

3. 数据源成本

   获取数据集的成本取决于以下因素：

   • 地理位置： 从某些地区获取数据可能会更加昂贵。
   • 用例复杂性： 复杂的用例可能需要高度具体和精心策划的数据集。
   • 数量和即时性： 更大的数量和更短的时间表通常会增加成本。

   您还需要在以下选项之间做出选择：

   • 开源数据： 虽然免费，但开源数据集通常需要大量时间进行清理、注释和构建。
   • 数据供应商： 它们提供高质量、可立即使用的数据，但前期成本较高。

人工智能训练数据的隐性成本

1. 采购和注释

   获取相关数据集可能非常耗时，尤其是对于小众市场或新兴市场而言。获取数据后，必须清理和注释数据，使其可供机器读取，这进一步延迟了训练过程。

   采购和注释的间接成本包括：

   • 劳动力（数据收集者和注释者）
   • 设备和基础设施
   • SaaS 工具和专有应用程序

2. 不良数据的影响

   不良数据不仅仅是一个技术问题；它会产生切实的业务后果：

   • 延长时间表： 重新启动数据收集和注释过程可以使您的产品上市时间加倍。
   • 团队士气低落： 由于结果不佳而屡屡失败可能会打击您的团队的积极性。
   • 倾斜算法： 在您的模型中引入偏见和不准确性可能会导致声誉风险和功能下降。

3. 管理费用

   行政和管理成本通常是人工智能开发中最大的开支。这些成本包括协调团队、跟踪进度和管理资源的成本。如果没有适当的规划，这些成本可能会失控。

解决方案：外包数据收集和注释

外包是降低成本和简化获取高质量训练数据流程的有效方法。通过与经验丰富的数据供应商合作，您可以：

• 节省采购、清理和注释的时间。
• 避免与不良数据相关的风险。
• 释放资源以专注于核心业务目标。

供应商喜欢 夏普 专门提供根据您的独特用例量身定制的精选高质量数据集，确保更快的部署和更高的准确性。

人工智能训练数据的定价策略

不同类型的数据集具有独特的定价模型：