Топ‑5 мифов о разметке для языковых моделей (и что с ними не так)
Вместе с экспертами зимней конференции Conversations 2025 развеиваем заблуждения и мифы. Думаете, аннотация для LLM и SLM — это очередная задачка для инхаус-разметки? Но именно такой подход может испортить все: от стиля ответов модели до ее безопасности для пользователей.
Ребята из Data Light за несколько лет реализовали 120+ проектов для языковых моделей, поэтому собаку съели на разметке и знают о ней очень многое. Александр Громов, CBDO в Data Light, делится опытом и развенчивает самые популярные мифы об экспертной разметке.
Миф первый
Реальность
Вы можете иметь огромный опыт в CV, транскрибации, но это не гарантирует успеха с языковыми моделями. Именно поэтому, когда мы несколько лет назад зашли в LLM-проекты, мы… провалили семь пилотов подряд!
После чего полностью сменили подход и начали с найма:
- Ищем специалистов с образованием: копирайтеров, журналистов, редакторов
- Жёсткий отбор: три этапа, до работы доходят всего 5–10% лучших исполнителей
- С наставником каждый проходит три этапа обучения с корнер-кейсами
- Новый редактор выходит на таргетные показатели уже за неделю
Миф второй
«Можно обойтись и без экспертной разметки для обучения языковой модели»
Реальность
Тогда зачем OpenAI нанял финансистов за $ 150/час; а Grok увеличил штат экспертной разметки в 10 раз?
Разметка — это 70% качества модели, с LLM и SLM от нее зависят:
- стиль и формат ответа
- корректность фактов
- юридическая чистота
- экспертные знания в каждой области
- способность модели работать в реальных сценариях
Миф третий
«Аннотацию для языковых моделей выполняют такие же разметчики»
Реальность
Разметить людей bounding box или подготовить естественные, грамотные реплики для чат-бота — совершенно разные задачи. Хорошему AI-редактору нужно:
- проводить тщательную проверку фактов и обеспечивать безопасность контента
- обладать критическим мышлением
- ориентироваться на высокие стандарты качества
- гибко адаптироваться к быстро меняющимся задачам и требованиям
Миф четвертый
«Разметку для языковых моделей можно организовать и инхаус»
Реальность
Инхаус-команды часто работают для классических задач — но LLM- и SLM -разметка требует:
- многоступенчатый отбор
- методологов, способных писать инструкции на 10–40 страниц
- команду экспертов: например, редакторов и юристов
- специальные процессы валидации
Миф пятый
«С Red Teaming справится любой — просто задаёшь модели каверзные вопросы»
Реальность
С языковыми моделями любая ошибка может стоить дорого, а на кону часто стоит репутация компании.
Например, недавно мы проверяли поведение LLM/SLM, RAG-систем и AI-агентов на соответствие законодательству РФ и внутренней политике компании.
- Для каждого промта важно было учесть 40 (!) типологий.
- За 2 месяца пришлось обработать 20 000 кейсов.
Поэтому эффективный Red Teaming невозможен без опыта и методологии.
Остались вопросы? Александр Громов будет рад ответить — вот его телеграм @allgrom
