В мире искусственного интеллекта постоянно появляются новые термины. Один из последних и самых громких — AI-тренер. Компании объявляют о наборе «тренеров для нейросетей», а онлайн-курсы обещают сделать из вас востребованного специалиста. Но кто это на самом деле? Маркетинговая уловка или новая профессия?

Давайте разберемся, в чем суть этой работы, почему она важна, и как это связано с уже знакомым процессом разметки данных, о котором мы говорили в наших предыдущих статьях, например, о составлении правильного ТЗ и оценке стоимости датасета.

Кто такой AI-тренер и чем он отличается от разметчика?

Если коротко, AI-тренер — это специалист, который обучает большие языковые и генеративные модели (вроде ChatGPT или Midjourney) общаться с пользователем: быть понятными, точными, этичными и полезными. В отличие от инженеров, они не пишут код и не создают архитектуру моделей. Они работают с поведением ИИ: проверяют, корректируют и «воспитывают» его.

В чем же разница между AI-тренером и опытным разметчиком данных? 

По большому счету, AI-тренер — это и есть высококвалифицированный разметчик, обладающий узкоспециализированными навыками для решения конкретной бизнес-задачи.

Термин был придуман в основном для того, чтобы выделить специалистов, работающих с современными генеративными моделями. Если для классической задачи (например, распознавания объектов на фото) нужен просто внимательный разметчик, то для обучения чат-бота требуется специалист с более широким кругозором, отличным знанием языка и аналитическими способностями.

Важно: когда говорят, что AI-тренер — это «профессия будущего», стоит помнить о специфике. Как только конкретная модель обучена под узкую задачу клиента, потребность в большом штате тренеров для этой модели снижается. Работа носит скорее проектный характер. Это не минус, а особенность, которую нужно понимать.

Что конкретно делают AI-тренеры?

Обязанности этих специалистов напрямую определяют, насколько точной, устойчивой и предсказуемой будет работа модели. Типовые задачи:

• Написание эталонных примеров. Тренер создает образцовые диалоги (запросы и ответы), которые модель использует как эталон для подражания.
• Оценка и ранжирование ответов. Специалист проверяет несколько вариантов ответа, сгенерированных моделью, и ранжирует их от лучшего к худшему по ряду критериев: грамотность, фактическая корректность, полнота, соответствие стилю.
• Редактирование и упрощение. Ответы нейросети часто бывают слишком сложными или роботизированными. Задача тренера — отредактировать их, сделав простыми, понятными и «живыми».
• Борьба с «галлюцинациями» и предвзятостью. AI-тренер ищет и исправляет фактические ошибки, выдумки модели, а также следит, чтобы ИИ не транслировал скрытые стереотипы из обучающих данных. Например, в ТЗ прописываются особые критерии, исключающие двусмысленные или оскорбительные трактовки.

В зависимости от типа модели, тренеров можно условно разделить на работающих с текстом (обучают языковые модели), с изображениями (помогают генерировать и распознавать изображения) и работающих с аудио (работают с речью).

Кстати, еще больше инсайтов о работе с данными и реальных бизнес-кейсов мы публикуем в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе!

Как бизнесу собрать команду AI-тренеров?

Найти одного-двух сотрудников с нужными навыками — уже непросто. А что делать, если вам нужна целая команда из 20, 50 или 100 специалистов для масштабного проекта? А если они нужны «еще вчера»?

Именно эту задачу мы в Neurocore берем на себя. Мы не просто предоставляем людей — мы выстраиваем и интегрируем весь процесс под ключ.

Что мы предлагаем:

1. Подбор команды под вашу задачу. Мы находим не просто разметчиков, а специалистов с необходимым набором компетенций: лингвистов для работы с текстами, искусствоведов для оценки изображений, инженеров для технических диалогов. Мы проверяем их грамотность, умение писать простым языком и редактировать чужие тексты.
2. Гибкая интеграция. Мы готовы встроиться в вашу инфраструктуру и работать в ваших системах. Наша команда может быстро адаптироваться к вашим процессам, не ломая их.
3. Разработка ТЗ и процессов. Если у вас нет четкого технического задания или выстроенного процесса оценки — мы поможем его создать, основываясь на нашем опыте десятков успешных проектов.
4. Масштабируемость. Наша модель привлечения и обучения специалистов позволяет масштабировать команду практически до любого размера в сжатые сроки, обеспечивая проекту необходимую скорость.
5. Полное сопровождение. Мы берем на себя весь документооборот, онбординг и управление командой, освобождая ваши ресурсы для более важных стратегических задач.

Заключение

Тренер нейросетей — это не столько новая профессия, сколько новый, более высокий стандарт требований к специалистам по работе с данными. Для обучения современных ИИ больше недостаточно просто «кликать по картинкам». Нужны люди, способные понимать контекст, оценивать качество и обучать искусственный интеллект на уровне смыслов. И именно в подборе, обучении и управлении такими командами заключается наша экспертиза.

Готовите проект с ИИ и понимаете, что без команды AI-тренеров не обойтись?

Заполните заявку в форме ниже — мы разберём вашу задачу, предложим оптимальный состав команды и покажем, как выстроить процесс обучения модели так, чтобы она начала приносить пользу как можно быстрее.