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Hands-On Tutorial: Labeling with Large Language Models and Human Participation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了通过合成训练数据、主动学习和混合标注等策略，降低机器学习模型训练中的人工标注成本和时间。研究表明，混合标注设置能有效提高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和时间问题。
- 提出了合成训练数据、主动学习和混合标注等策略来优化数据标注。
- 通过实际案例分析，展示了各策略的优缺点及最佳实践。
- 研究发现，混合标注设置能有效提高标注效率和数据集质量。
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