
网站详情
基本信息
- 收录时间 2025-05-20
- 所属国家 中国
- 全球排名 #-
- 语言支持 中文
- 费用类型 免费 + 高级订阅
功能评分
易用性
9.0/10
功能丰富度
8.8/10
内容质量
9.2/10
性价比
8.5/10
标签分类
多模态标注
大模型标注
对话标注
数据标注
医疗数据标注
数据标注工具
LLM 驱动标注
多模态标注平台
自动化标注解决方案
法律文本标注
教育行业数据标注
详情介绍
站点名称:LabelLLM
站点 URL:https://github.com/opendatalab/LabelLLM
Title
LabelLLM:LLM 驱动的多模态数据标注平台
Keywords
数据标注工具,LLM 驱动标注,多模态标注平台,自动化标注解决方案,医疗数据标注,法律文本标注,教育行业数据标注
Description
LabelLLM 是一款专为大模型训练设计的开源数据标注平台,支持文本、图像、音频、视频等多模态数据标注,结合 AI 辅助标注技术,显著提升标注效率与质量。平台提供灵活配置、实时任务监控和团队协作功能,适用于独立开发者、中小型研究团队及医疗、法律、教育等垂直领域,有效降低人工成本,加速模型训练数据准备流程。
站点简介
LabelLLM 是由 OpenDataLab 开源的智能数据标注平台,专为优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程而设计。平台突破传统标注工具的局限性,通过整合大语言模型技术,实现多模态数据(文本、图像、音频、视频)的高效标注。其核心价值在于将 AI 预标注与人工精细化标注结合,例如支持预标注数据一键载入,用户可在此基础上快速调整完善,使标注效率提升 50% 以上。
平台采用模块化架构,提供任务管理、进度监控、质量评估等全流程功能,尤其适合对话数据采集、偏好排序、内容分类等复杂标注场景。无论是大模型训练所需的多轮对话标注,还是医疗影像、法律文书等专业领域的数据处理,LabelLLM 均能通过灵活配置满足需求。作为开源工具,其代码可定制性强,已被广泛应用于学术研究、企业级数据生产及行业解决方案中。
核心功能
多模态数据标注支持
LabelLLM 打破单一模态限制,支持文本、图像、音频、视频等多类型数据标注。在文本场景中,可完成命名实体识别、情感分析、对话采集等任务;图像标注涵盖目标检测、语义分割、关键点标注;音频与视频标注则支持内容分类、时序对齐等功能。例如,医疗领域用户可通过平台对 CT 影像进行自动分割标注,结合人工修正后生成高质量标注数据,效率较传统方法提升 100 倍。
AI 辅助标注与智能预标注
平台集成大语言模型技术,提供智能预标注功能。用户上传数据后,系统自动生成初步标注结果,如对话数据的意图分类、图像中的目标框选等,用户仅需在此基础上进行微调即可完成标注。这种 “人机协同” 模式大幅减少人工工作量,尤其在大规模数据集处理中,可将标注周期缩短 70% 以上。
全流程任务管理与质量控制
LabelLLM 内置任务管理系统,支持从任务创建、分配到进度监控的全生命周期管理。管理员可实时查看标注进度、质量指标(如标注一致性、准确率),并通过可视化分析工具定位问题。例如,在法律文书标注场景中,团队可通过平台实时协作,确保多标注员对合同条款的理解一致,避免人工沟通成本。
灵活配置与团队协作
平台支持自定义标注规则、工具组合及工作流,用户可根据项目需求快速搭建专属标注系统。同时,多人协作功能允许团队成员在线同步操作,支持数据版本管理和冲突解决,适合跨地域、跨部门的协作项目。例如,教育机构可通过该功能组织教师团队对教学视频进行多维度标注,为智能辅导系统提供数据支持。
特点优势
技术领先性
LabelLLM 创新性地将大语言模型技术深度融入标注流程,其 AI 预标注模块基于 GLM 等主流模型开发,支持通过 Promot 定制化生成标注结果,适应不同场景需求。与传统工具(如 Label Studio)相比,其标注效率提升 30%-50%,尤其在复杂语义理解任务中表现突出。
行业适配性
针对医疗、法律、教育等垂直领域,LabelLLM 提供专业解决方案。例如,医疗场景中可结合医学影像分割大模型 MISM,实现头颈、胸部等解剖部位的精准标注,标注一致性达 91% 以上;法律领域支持合同条款实体识别、案件事件标注,助力智能法律检索和文书生成。
开源生态与可扩展性
作为开源项目,LabelLLM 提供完整的前后端代码和 Docker 部署方案,用户可根据需求二次开发。其模块化设计允许无缝集成第三方工具(如 SAM 模型用于图像分割),并支持与主流数据格式(VOC、YOLO、COCO)兼容。此外,平台与 OpenDataLab 生态中的 MinerU、XTuner 等工具深度联动,形成从数据提取到模型训练的全链路支持。
适用人群
AI 研究者与算法工程师
LabelLLM 为大模型训练提供高质量标注数据,尤其适合对话模型、多模态模型的开发者。例如,研究团队可通过平台采集多轮对话数据并进行偏好排序,为模型对齐训练提供基础。
数据标注团队与企业
对于中小型标注企业,LabelLLM 可降低人工成本,提升项目交付效率。例如,某团队使用 LabelLLM 处理小语种视觉问答数据集,构建周期缩短 4 万人天,成本节省约 2000 万元。
垂直行业从业者
医疗、法律、教育等领域的专业人士可通过平台解决数据标注难题。例如,医院影像科医生可利用平台的智能预标注功能,快速完成 CT 影像分割,为疾病诊断模型训练提供数据支持;律师事务所可通过标注合同文本中的权利义务关系,赋能智能合同审查系统。
开源技术爱好者
开发者可基于 LabelLLM 的开源代码进行定制化开发,例如添加新的标注工具、集成自有模型等。其 Docker 化部署方案也便于在本地或云端快速搭建标注环境。
使用指南
快速上手步骤
- 环境准备:安装 Docker 和 Docker Compose,克隆 LabelLLM 仓库至本地。
- 启动服务:执行
docker-compose up -d
命令启动前后端服务,默认端口为 3000。 - 任务创建:登录平台后,在 “任务管理” 模块创建标注任务,选择数据类型(如文本、图像)、标注工具及输出格式。
- 数据导入:上传待标注数据,系统自动生成预标注结果(若启用 AI 辅助功能)。
- 标注与审核:分配任务给标注员,标注完成后由管理员审核,支持在线讨论和版本回溯。
- 数据导出:任务完成后,可导出为 JSON、CSV 等格式,直接用于模型训练。
高级功能配置
- 自定义标注规则:在后台配置文件中定义标注类目、属性及关联关系,满足个性化需求。
- 模型集成:通过修改后端代码,可替换或新增 AI 预标注模型,例如接入 LLaMA、InternLM 等大模型。
- 多团队协作:创建子团队并分配权限,支持跨团队数据共享与任务协同。
常见问题及解决方案
Q1:预标注结果不准确怎么办?
A1:可通过以下方式优化:
- 调整 Promot 参数:在任务配置中修改 AI 预标注的 Promot 指令,例如增加上下文约束或示例。
- 模型微调:使用自有标注数据对预标注模型进行微调,提升领域适配性。
- 人工校准:将预标注结果作为参考,由专业标注员进行精细化修正。
Q2:多模态数据标注时如何同步不同模态的标注结果?
A2:LabelLLM 支持多模态数据关联标注,例如在视频标注中,可同步关联音频文本与图像帧标注。具体操作步骤如下:
- 在任务设置中启用 “多模态关联” 功能。
- 上传视频、音频及配套文本文件。
- 标注时通过时间轴同步调整不同模态的标注结果,系统自动生成关联后的标注文件。
Q3:团队协作中出现标注标准不一致如何解决?
A3:建议采取以下措施:
- 制定标注规范:在任务创建阶段明确标注标准,提供示例数据和说明文档。
- 预标注一致性校验:启用系统内置的一致性检测功能,对标注结果进行自动比对,差异超过阈值时触发审核流程。
- 实时沟通机制:通过平台内置的评论功能,标注员与管理员可实时讨论标注争议点。
相关产品推荐
LabelU
- 特点:多模态标注工具,支持图像、视频、音频的精细化标注,提供丰富的标注工具组合和多人协作功能。
- 适用场景:适合需要处理复杂图像分割、视频时序标注的场景,如自动驾驶数据采集、工业质检。
MinerU
- 特点:一站式文档解析工具,专注于从 PDF、网页等非结构化文档中提取结构化数据,支持与 LabelLLM 联动构建标注数据集。
- 适用场景:法律合同解析、学术文献处理等需要文本提取与标注结合的场景。
XTuner
- 特点:大模型微调工具包,支持参数高效微调(PEFT)和领域适应微调,可与 LabelLLM 标注数据无缝对接,加速模型落地。
- 适用场景:医疗、金融等垂直领域的模型定制化开发。
FarAI 平台
- 特点:集成 OCR、计算机视觉、语音识别等模块,提供 AI 驱动的标注工具,尤其适合金融票据识别、医疗病历结构化等场景。
- 适用场景:金融风控、医保审核等对数据合规性要求较高的领域。
以上工具与 LabelLLM 形成互补,用户可根据具体需求选择组合使用,构建从数据采集、标注到模型训练的全流程解决方案。
特色功能
AI图片生成
支持自由姿势的商品种草图生成,批量产出差异化、氛围感的商拍图
AI文案优化
基于商品信息自动生成高转化率的种草文案,适配不同平台风格
虚拟模特训练
提供丰富的商用AI模特库,支持用户训练专属虚拟模特形象
图片处理工具
集成一键美图、换装、去水印、高清修复等功能,快速提升图片品质
相关推荐
用户评论 (2,348)
张伟
2023-10-10
•
这是我用过最好的AI对话工具!写作助手功能太强大了,帮我节省了大量时间。特别是写报告和邮件时,它能快速生成高质量内容。
李婷
2023-10-08
•
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王教授
2023-10-05
•
我在教学中使用ChatGPT作为辅助工具,它能快速生成测验问题和解释复杂概念。但学生需要学会批判性思考,不能完全依赖AI的答案。
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