百模大战时代，数据标注作为大模型的启蒙老师，决定着大模型对世界的认知和输出内容的质量，直接影响着大模型在实际应用中的表现，其重要性不言而喻。

而大模型的家族十分庞大，除了能说会道擅长推理的LLM（大语言模型），还有擅长看世界的视觉大模型、听声音的语音大模型等多种类型，不同类型的大模型，标注内容也有着天壤之别。今天，一起来看看不同的大模型到底都在标些什么。

一、大模型的不同种类

首先认识一下大模型都有哪些种类，了解它们各自的工作特性和主要功能，能更好地理解不同大模型背后具体的标注工作。

1. 大语言模型（LLM）

大语言模型主要处理与语言相关的任务，是具备理解自然语言、生成连贯文本、完成逻辑推理与知识问答的模型，像日常对话、文章创作、信息问答等都离不开它。

2. 视觉大模型

视觉大模型专注于处理图像和视频类信息，在图生图、自动驾驶的图像识别、医疗领域的影像诊断、安防监控的目标检测等场景中发挥着重要作用。

3. 语音大模型

语音大模型主要负责处理语音相关的任务，如语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音情感分析、声纹识别等。我们常用的语音助手、语音输入法等都依赖于语音大模型。

4. 跨模态大模型

跨模态大模型是突破单一数据类型限制，融合文本、图像、语音、视频等多种模态数据进行预训练，具备跨模态理解与生成能力的模型。能够处理文本、图像、语音等多种不同类型的信息，并实现不同模态信息之间的转换和融合。比如能根据文本描述生成对应的图像，或者根据文本生成相关的视频内容。

二、不同类型的大模型标注

在了解大模型的种类后，我们再来了解一下不同大模型常见的标注类型和标注内容，看看在实际操作中，我们的标注人员是如何为这些模型做标注的。

1. 大语言模型（LLM）标注类型

（1）意图标注

ü  标注目标：识别用户输入文本的核心意图，帮助模型匹配对应的任务类型。

ü  标注内容：将用户文本归类到预设意图标签（如“查询” “投诉”“代码生成”等），若意图模糊（如用户输入“帮我处理一下文件”），需补充说明

ü  示例：当用户输入“帮我写一段Python代码实现数据可视化”，标注人员需判断意图为“代码生成”，并打上标签【代码生成请求-数据可视化方向】。

（2）文本相关性标注

ü  标注目标：判断

ü  标注内容：采用三级标注标准 ——

ü  示例：用户输入“请解释什么是牛顿第一定律”，模型输出“牛顿是 17 世纪英国物理学家，他提出了三大运动定律，其中牛顿第三定律是作用力与反作用力大小相等、方向相反”。标注结果为【弱相关】，理由“模型仅提及牛顿背景与第三定律，未解释牛顿第一定律（惯性定律），与用户核心需求偏离”。

（3）多轮对话打分标注

ü  标注目标：评估LLM在多轮对话中的连贯性、准确性与上下文契合度，优化对话流畅性。

ü  标注内容：基于1-5分评分标准，从“回答准确性”、“上下文连贯性”、“需求匹配度”三个维度打分，并补充调整建议。

ü  示例：用户第一轮问“今天北京的天气怎么样？”，模型回答“今天北京晴，气温10-20℃“；第二轮用户问“那适合穿什么衣服呢？”，模型回答“适合穿薄外套，早晚可能会有点凉”（贴合天气情况，衔接自然）。标注打分：5分，理由“两轮回答均准确符合事实，且第二轮建议与第一轮天气信息高度匹配，对话连贯”。

2. 视觉大模型的标注

（1）图像分类标注

ü  标注目标：让模型根据图像整体特征，将其归类到预设类别体系中，实现快速分类检索，是视觉标注的基础。

ü  标注内容：基于多级分类标签（如“家电-制冷家电-冰箱”“服装-上衣-T恤”），观察图像核心特征（如外观、用途），标注所属类别，若存在多特征交叉（如“带印花的儿童T恤”），需补充细分标签。

ü  应用场景：电商平台商品分类，标注服装、家电、食品等商品图像，方便用户检索；相册管理中，标注“人物”“风景”“动物”等图像类别，实现智能分类。

（2）目标检测标注

ü  标注目标：让模型识别图像/视频中的特定目标，并明确目标类别与位置，比分类标注更侧重“局部定位”。

ü  标注内容：使用矩形框在图像上框选目标，标注目标类别（如“行人”“汽车”“红灯交通信号灯”），若目标存在遮挡或模糊，需补充标注（如“行人部分遮挡，可见上半身”）。

ü  应用场景：自动驾驶中，标注道路上的行人、车辆、交通标志等，为模型决策提供目标信息；安防监控中，标注异常目标（如未佩戴安全帽人员）。

（3）图像分割标注

ü  标注目标：实现图像中不同区域的精细区分，让模型识别特定区域的属性（如正常/病变组织），需逐像素标注，是视觉标注中难度较高的类型。

ü  标注内容：采用像素级标注方式，用不同颜色或标签划分图像区域，标注每个区域的具体含义（如“正常肺组织”“肺部肿瘤”“血管”），确保区域边界精准。

ü  应用场景：医疗影像诊断中，对肺部CT、眼底图像进行分割标注，辅助医生定位病变区域；工业质检中，分割标注产品表面的瑕疵区域（如划痕、气泡）。

3. 语音大模型的标注

（1）语音转文字标注（ASR标注）

ü  标注目标：将语音信号精准转化为文本，是语音模型理解语音的基础，也是后续复杂标注的前提。

ü  标注内容：聆听语音片段，排除背景噪音、口音干扰，将语音内容逐句转录为文本，对模糊发音（如方言、语速过快导致的不清）需结合上下文修正，标注特殊情况（如“00:15 处有嘈杂背景音，不影响核心内容”）。

ü  示例：带有方言的语音“俺想去超市买点儿水果”，标注转录为“我想去超市买点儿水果”；包含轻微噪音的语音“明天上午9点开会”，转录时剔除噪音，保留核心文本。

（2）韵律标注

ü  标注目标：精准标注语音中的层级边界与节奏特征，让模型生成的中文语音符合汉语韵律规律，避免语句断裂或机械连贯，还原自然的中文表达节奏。

ü  标注内容：严格遵循中文韵律四层划分标准，采用韵律词#1、韵律短语#2、语调短语#3、句末#4标注各层级边界，结合停顿、重音补充说明 （如“哪#1来的#3, 回#1哪去#4！”）

ü  应用场景：智能音箱语音合成，通过韵律标注让回复语音更自然；有声书录制辅助，标注文本韵律帮助AI模拟人类朗读节奏。

（3）TTS打分评测

ü  标注目标：评估语音合成（TTS）输出的质量，一般从清晰度、准确性、流畅度多维度验证，有时也会加入自然度、音质等维度，视项目目标而定。

ü  示例：文本内容为“恭喜您获得一等奖！”，若合成语音发音清晰、语义正确但语调平淡，可标注为：清晰度5分（字音清楚无杂音），准确性5分（内容完整无误），流畅度4分（略有机械感）。建议“增强句首重音与句尾语调扬起，表现祝贺语气。

ü  应用场景：常常用于优化语音助手、虚拟主播等合成语音的表现力与听感质量。

4. 跨模态大模型的标注

（1）文本-图像配对标注

ü  标注目标：确保模型能根据文本描述生成匹配的图像，或根据图像理解对应文本，是跨模态标注的基础。

ü  标注内容：查看文本描述与图像，判断二者匹配程度，标注

ü  示例：文本描述“一只白色的小猫在草地上玩耍，旁边有几朵红色的小花”，若图像中存在白色小猫、草地与红色小花，标注【配对准确】；若图像中小猫为黑色，标注【配对不准确】，理由“小猫颜色与文本描述不符”。

（2）文本-视频配对标注

ü  标注目标：验证文本描述与视频内容的关联性，比静态的文本-图像配对更复杂。

ü  标注内容：观看完整视频，对照文本描述，判断视频画面是否完整覆盖文本中的动作、场景、物体，标注

ü  应用场景：短视频生成优化，通过标注确保AI根据文本脚本生成的视频动作连贯、内容匹配；视频检索系统中，标注文本与视频的关联，方便用户通过文字搜索目标视频。

（3）图像-语音-文本三模态关联标注

ü  标注目标：验证图像、语音、文本三者的语义一致性，确保模型能实现多模态信息的联动理解与生成。

ü  标注内容：同时查看图像、聆听语音、阅读文本，判断三者是否指向同一核心内容（如“图像为‘小狗追球’，语音为‘一只小狗在草地上追着红色的球跑’，文本为‘小狗追红球’”），标注

ü  应用场景：智能辅助教学系统，标注“知识点图像+讲解语音+文字摘要”的关联性，确保AI生成的多模态教学内容逻辑一致；无障碍辅助工具中，验证“图像描述语音+图像+文字说明”的匹配度，帮助视障用户理解图像内容。

三、结语

大模型标注是大模型发展过程中不可或缺的重要环节，它贯穿于大模型训练和优化的始终。从大语言模型的意图理解，到视觉大模型的图像识别，再到语音大模型的语音处理以及跨模态大模型的多信息融合，不同类型的大模型有着各自独特的标注内容和标注方式。

随着大模型技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型标注的需求也会日益增长，对标注质量和效率的要求也会越来越高。未来，半自动标注、自动标注等技术或许会成为行业主流，助力解决大规模、高复杂度标注的效率难题。

相信在高质量标注数据的支撑下，大模型将在更多领域（如智慧医疗、智能驾驶、工业质检）发挥更大作用，为生活与工作带来更便捷、更智能的体验。