Vier wichtige Links zur erfolgreichen Anpassung eines KI-Modells

Während sich ChatGPT und generative KI weiterentwickeln, wird immer klarer, was KI erreichen kann. Es ist eine aufregende Zeit für die Branche mit der Beschleunigung neuer Anwendungsfälle und Innovationen. Es wird jedoch einige Zeit dauern, bis diese Technologien auf dem Mainstream-Markt Einzug halten und ein Maß an Benutzerfreundlichkeit erreichen, das einen echten Mehrwert für das gesamte Unternehmen darstellt. Zum Glück für diejenigen, die gerne ihre eigene KI-Reise beginnen möchten, dies aber möglicherweise nicht können. Für Unternehmen, die wissen, wo sie anfangen sollen, gibt es KI-Modelle schon seit einiger Zeit und sie sind jetzt relativ einfacher zu verwenden. Beispielsweise haben große Technologieunternehmen wie Google, IBM, Microsoft und andere große Technologieunternehmen Modelle für künstliche Intelligenz erstellt und entwickelt, und Unternehmensorganisationen können diese Modelle auf ihre eigenen Arbeitsabläufe rund um ihre eigenen kommerziellen Interessen anwenden, wodurch die Eintrittsbarriere für künstliche Intelligenz höher wird als in der Vergangenheit. Der Nachteil besteht darin, dass diese Modelle an die spezifischen Bedürfnisse der Organisation angepasst werden müssen. Wenn der Anpassungsprozess nicht korrekt durchgeführt wird, kann er wertvolle Ressourcen und Budget verbrauchen und letztendlich den Erfolg des Unternehmens beeinträchtigen. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen die folgenden Punkte sorgfältig prüfen, bevor sie KI-Modelle auf ihre Arbeitsabläufe anwenden: Infrastruktur berücksichtigen

Implementierung Künstliche Intelligenz ist schwieriger als die Installation eines Computerprogramms. Dies richtig zu machen erfordert Zeit und Ressourcen. Fehler in diesem Prozess können zu unnötigen Kosten führen – beispielsweise ist es wichtig zu bewerten, wo Ihre Daten gespeichert sind, um nicht in einem teuren Cloud-Modell stecken zu bleiben.

Aber bevor Unternehmen bewerten können, wie sie KI-Modelle anwenden können, müssen sie zunächst feststellen, ob sie über die richtige Infrastruktur verfügen, um diese Modelle zu ermöglichen und voranzutreiben. Organisationen fehlt oft die Infrastruktur, die zum Trainieren und Betreiben von KI-Modellen erforderlich ist. Für Unternehmen, die sich dieser Situation gegenübersehen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass sie die Nutzung einer modernen Infrastruktur in Betracht ziehen, um die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, zu skalieren und zu speichern, die für die Stromversorgung von KI-Modellen erforderlich sind. Gleichzeitig muss die Datenverarbeitung schnell erfolgen, um in der heutigen digitalen Welt nützlich zu sein. Daher ist es ebenso wichtig, Lösungen zu nutzen, die eine schnelle und leistungsstarke Leistung bieten. Beispielsweise kann die Investition in Hochleistungsspeicher, der mehrere Phasen der KI-Datenpipeline abdecken kann, eine Schlüsselrolle dabei spielen, Verlangsamungen zu minimieren, die Entwicklung zu beschleunigen und die Skalierung von KI-Projekten zu ermöglichen.

Validierungsanwendungsfälle

Sobald der Grundstein für eine moderne Infrastruktur gelegt ist, erfolgt der nächste Schritt in der Anpassung Der Prozess besteht darin, Anwendungsfälle für Modelle der künstlichen Intelligenz zu bestimmen. Dieser Anwendungsfall sollte konkret sein und greifbare Ergebnisse liefern, die das Modell leicht umsetzen kann. Wenn die Identifizierung eines Anwendungsfalls eine Herausforderung darstellt, fangen Sie klein an und streben Sie einen bestimmten Zweck für Ihr KI-Modell an. Bei der Identifizierung dieser Anwendungsfälle ist es auch wichtig, Ihr ideales Ergebnis zu berücksichtigen, da es eine Grundlage für die Messung bieten kann, ob das Modell tatsächlich ordnungsgemäß funktioniert. Sobald das Modell beginnt, diese Ziele zu erreichen und in seinem Ansatz effektiver und effizienter wird, kann die Organisation damit beginnen, ihr Modell weiterzuentwickeln und komplexere Probleme zu lösen. #? Erfolgreich, Daten müssen zuerst vorbereitet werden, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten. Die Datenvorbereitung kann schwierig zu verwalten und die Genauigkeit schwierig sicherzustellen sein. Ohne die richtige Vorbereitung können Modelle jedoch mit „schmutzigen Daten“ gefüttert oder mit Fehlern und Inkonsistenzen gefüllt werden, was zu verzerrten Ergebnissen führen und sich letztendlich auf die Leistung von KI-Modellen auswirken kann (z. B. verringerte Effizienz und Umsatzeinbußen).

Um schmutzige Daten zu verhindern, müssen Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß überprüft und aufbereitet werden. Beispielsweise kann die Implementierung einer Data-Governance-Strategie eine sehr vorteilhafte Strategie sein – durch die Entwicklung von Prozessen zur regelmäßigen Überprüfung von Daten, zur Erstellung und Durchsetzung von Datenstandards und mehr können Unternehmen kostspielige Fehler in ihren KI-Modellen verhindern.

Datentraining

Die Bereitstellung und Aufrechterhaltung der kontinuierlichen Feedbackschleife, die zum Trainieren von KI-Modellen erforderlich ist, ist entscheidend für den Erfolg von KI-Einsätzen. Erfolgreiche Teams wenden häufig DevOps-ähnliche Taktiken an, um Modelle dynamisch bereitzustellen und die kontinuierliche Feedbackschleife aufrechtzuerhalten, die zum Trainieren und Umschulen von KI-Modellen erforderlich ist. Es ist jedoch schwierig, eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife zu erreichen. Beispielsweise ist eine unflexible Speicher- oder Netzwerkinfrastruktur möglicherweise nicht in der Lage, mit den sich durch Pipeline-Änderungen ändernden Leistungsanforderungen Schritt zu halten. Die Modellleistung ist auch schwer zu messen, da sich die durch das Modell fließenden Daten ändern.

Um diese Hindernisse zu vermeiden, ist die Investition in eine flexible, leistungsstarke Infrastruktur, die schnelle Pipeline-Änderungen ermöglichen kann, von entscheidender Bedeutung. Für KI-Teams ist es außerdem von entscheidender Bedeutung, Stichproben oder automatisierte Leistungsprüfungen einzurichten, um kostspielige und lästige Modellabweichungen zu vermeiden.

Künstliche Intelligenz ist eines der vielen Ziele für Daten. Obwohl KI wichtig ist, kommt es wirklich darauf an, was wir damit machen können. Heute haben wir mehr denn je mehr Möglichkeiten, mithilfe künstlicher Intelligenz Werte aus unseren Daten zu schaffen und zu extrahieren, was letztlich zu einem echten Mehrwert durch höhere Effizienz und neue Innovationen führt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVier wichtige Links zur erfolgreichen Anpassung eines KI-Modells. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!