Prodigy

Prodigy 是一款专为数据科学家和机器学习从业者设计的 AI 工具，旨在简化注释流程。它提供一系列功能，可以实现高效的数据收集、模型训练和评估。借助 Prodigy，用户可以快速迭代自己的项目，利用最少的示例训练生产质量的模型，并受益于主动学习技术。

主要特性：

1. 命名实体识别：Prodigy 允许用户注释文本数据中的命名实体，例如名称、概念和短语。此功能有助于从非结构化文本中提取有价值的信息。 2. 跨度分类：用户可以使用此功能对文本文档内的重叠或嵌套跨度进行分类。它可以对文本内的特定部分或片段进行精确标记。 3. 文本分类：Prodigy 便于对短文本和长文本进行标记，以便进行分类。此功能适用于情感分析或主题分类等任务。 4. 依赖关系和关系：借助此功能，用户可以将单词和短语连接起来，以表示句子或文档中它们之间的依赖关系或关系。 5. 计算机视觉：Prodigy 将其注释功能扩展到文本数据之外，允许用户对图像进行准确分类和分割。 6. 音频和视频标注：该软件支持音频和视频文件注释，使用户能够有效标记这些媒体类型中的不同部分。 7. 模型训练：Prodigy 提供工具，可根据通过其注释工作流生成的注释数据快速训练新的 AI 模型。 8. A/B 评估：用户可以通过使用 Prodigy 界面支持的 A/B 评估技术，对不同版本的模型进行比较，从而进行快速而严格的实验。 9. 任务路由：该软件允许在团队成员之间高效分配注释任务，同时保持注释的一致性。 10. 提示工程：用户可以创建测试和锦标赛作为提示工程策略的一部分，以提高模型性能。 11. 大型语言模型：Prodigy 支持使用 prodigy 和 spacy-llm 训练的大型语言模型。

用例：

1. 数据注释：Prodigy 简化了为训练机器学习模型注释数据的过程。它使用户能够标记命名实体、对跨度进行分类、对文本进行分类、定义依赖关系和关系，以及注释图像、音频文件和视频。 2. 快速原型制作：借助 Prodigy 高效的注释工作流和主动学习技术，数据科学家可以通过在短时间内收集注释数据，快速测试新的想法或假设。 3. 模型训练：该软件允许用户使用通过其注释工作流生成的注释数据训练 AI 模型。此功能在使用有限的标记示例时特别有用，因为迁移学习技术可以使用最少的训练数据生成生产质量的模型。 4. 实验：Prodigy 支持 A/B 评估技术，可帮助用户快速而严格地比较不同版本的模型。这有助于进行实验以提高模型性能。 5. 团队协作：Prodigy 使团队能够在团队成员之间高效分配注释任务，同时保持注释的一致性。

结论：

Prodigy 是一款先进的 AI 工具，它通过为各种类型的数据（例如文本、图像、音频文件和视频）提供高效的注释工作流，从而增强了数据科学家和机器学习从业人员的能力。其命名实体识别、跨度分类、文本分类以及依赖关系和关系标记等功能简化了为模型训练目的创建高质量注释数据集的过程。该软件能够支持快速原型制作，实现快速的想法测试，并且与大型语言模型兼容，使其成为 AI 开发领域的一项宝贵资产。Prodigy 通过与现有基于 Python 的环境无缝集成，简化了从原型到生产的整个工作流程。其用户友好的界面结合强大的自定义选项，使其适用于想要有效利用 AI 技术的技术专家和普通用户。