Datasets and human-in-the-loop workflows
这张路线图展示了一套通过人类参与反馈（Human-in-the-Loop, HITL）来构建高质量数据集并持续优化模型的端到端流程。流程从数据准备和标注开始，人类标注人员将原始用户数据转化为结构化的训练数据，用于模型训练和部署测试。进入训练与调优阶段后，模型输出会被系统性地交由人工评估，用于发现模型缺陷、评估效果，并生成新的监督信号，包括用于监督微调的数据和基于人类反馈的强化学习数据（RLHF）。在部署与管理阶段，模型的实际推理结果会被持续抽样并送回人工复审，从而形成一个不断迭代的数据和模型改进闭环。整体来看，该路线图强调了自动化系统与人类判断相结合，是构建可靠、可演进、可落地 AI 系统的关键方法。
关于Datasets and human-in-the-loop workflows
Datasets and human-in-the-loop workflows是一份系统化的技术学习指南，帮助你从零开始掌握等核心技能。本路线图包含16个精心设计的学习节点，预计学习时长约401小时，适合高级水平的学习者。
为什么选择这份路线图？
- 系统化的学习路径，从基础到进阶循序渐进
- 每个知识点都有详细的说明和推荐资源
- 可交互的路线图，直观了解知识点之间的关系
- 完全免费，随时随地开始学习
- 标记学习进度，追踪你的成长轨迹
核心学习内容
本路线图涵盖了等核心技术领域，以下是部分重点学习内容：
Train and tune
训练与调优阶段用已标注数据进行训练，产出模型权重与配置，并通过评测结果持续调整数据配比、超参和提示模板。关键是把“数据质量—模型表现—人工反馈”串成闭环：发现薄弱场景就补样本、修标签、再训练，直到指标...
Prepare
准备阶段先明确业务目标、合规边界与评估标准，梳理数据来源、标注规范与隐私脱敏策略，并设计人类审核流程与抽样规则。此阶段要定义标签体系、质量门槛和版本管理方式，为后续训练与反馈闭环提供可追溯的输入与可复...
Build
构建阶段把数据管道与工具链落地：把原始数据清洗、切分、去重并结构化，接入标注平台与质量检查，生成可训练的数据集版本。同时建立数据与模型产物的存储规范，保证每次迭代都能回溯“用的哪批数据、改了什么规则、...
Deploy and manage
部署与管理阶段把模型发布到线上并持续治理：配置推理端点、权限控制、监控与日志，跟踪漂移、延迟与成本。上线后通过人类审核与反馈机制不断收集高价值样本，驱动下一轮数据构建与再训练；同时管理版本回滚、A/B...
Label data
数据标注把原始样本转成可学习的监督信号，包括分类标签、答案参考、意图槽位或质量评分等。需要统一指南、双人复核与一致性度量，处理歧义与边界例外。标注质量直接决定训练上限，因此要用抽检、仲裁与持续校准来降...
Training
训练阶段把训练数据输入模型进行优化，生成新的参数与检查点，并记录损失曲线、评测分数与资源消耗。应结合早停、混合精度与分布式策略提升效率，同时确保可复现：固定随机种子、记录配置与数据版本。训练输出将进入...
