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实用教程：结合大型语言模型与人参与的标注
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了机器学习模型训练中的人工标注成本与时间问题，提出了合成训练数据、主动学习和混合标注等优化策略。研究表明，混合标注显著提高了标注效率和数据集质量。
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关键要点
- 本研究探讨了机器学习模型训练中的人工标注成本与时间问题。
- 提出了合成训练数据、主动学习和混合标注等优化策略。
- 研究表明，混合标注显著提高了标注效率和数据集质量。
- 通过实际案例分析说明了各策略的优缺点及最佳实践。
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