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LabelLLM

LabelLLM

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更新: 2025-05-20
访问: 153,020次
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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


  1. 环境准备：安装 Docker 和 Docker Compose，克隆 LabelLLM 仓库至本地。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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）。
  5. 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。
  6. 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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：

  1. 在任务设置中启用 “多模态关联” 功能。
  2. 上传视频、音频及配套文本文件。
  3. 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

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百度掘金

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百度掘金是百度旗下基于 AI 技术的众包任务平台，提供数据标注、内容审核、百科创作等海量微任务，支持学生、宝妈等人群利用...

内容审核
腾讯搜活帮

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腾讯搜活帮是腾讯旗下正规众包平台，提供海量兼职任务，包括数据标注、音频采集、内容审核等，支持手机 / 电脑操作，任务简单...

简单任务

用户评论 (2,348)

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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。

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李婷

2023-10-08 •

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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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