基于大模型的数据标注质量管控方法、装置、设备及介质

本申请公开了基于大模型的数据标注质量管控方法、装置、设备及介质，涉及大数据领域，包括：在利用数据标注工具对原始数据进行数据标注的过程中，获取标注行为数据和标注结果数据，并利用预设多模态大模型对标注行为数据、标注结果数据以及原始数据进行分析，得到第一分析结果；利用第一分析结果确定标注错误源，当标注错误源为目标标注人员，则分析目标标注人员的历史标注数据，并基于得到的第二分析结果触发相应的管控措施；当第一分析结果表明标注结果数据中存在目标图像数据，则利用预设图像分割模型辅助标注人员对目标图像数据进行数据重标注。因此，本申请能够提升数据标注过程中质量管控的高效性。