AI モデルを適切にカスタマイズするための 4 つの重要なリンク

ChatGPT と生成 AI が開発を続けるにつれて、AI が何を達成できるかがますます明らかになってきています。新しいユースケースとイノベーションが加速する、業界にとって刺激的な時期です。ただし、これらのテクノロジーが主流の市場に入り、企業全体に真の価値を提供する使いやすさのレベルに達するには時間がかかります。

幸いなことに、独自の AI への取り組みに着手したいと考えているものの、どこから始めればよいかわからない組織にとって、人工知能モデルには次のような特徴があります。しばらく前から存在していましたが、今では比較的使いやすくなりました。たとえば、Google、IBM、Microsoft などの大手テクノロジー企業は人工知能モデルを作成および開発しており、企業組織はこれらのモデルを自社の商業的利益に沿った独自のワークフローに適用できるため、人工知能への参入障壁が高くなります。以前よりもはるかに低くなりました。

欠点は、これらのモデルを組織の特定のニーズに合わせてカスタマイズする必要があることです。カスタマイズ プロセスが正しく行われない場合、貴重なリソースと予算が消費され、最終的にはビジネスの成功に影響を与える可能性があります。これを回避するには、組織は AI モデルをワークフローに適用する前に、次の点を慎重に確認する必要があります。

#インフラストラクチャを考慮する

人工知能の実装は、より重要です。コンピュータプログラムをインストールするよりも難しい。これを正しく行うには時間とリソースがかかります。このプロセスでミスをすると、不必要なコストが発生する可能性があります。たとえば、高価なクラウド モデルに囚われないようにするためには、データの保存場所を評価することが重要です。

しかし、組織が AI モデルの適用方法を評価する前に、まず、これらのモデルを有効にして推進するための適切なインフラストラクチャが整備されているかどうかを判断する必要があります。多くの場合、組織には AI モデルのトレーニングと運用に必要なインフラストラクチャが不足しています。この状況に直面している組織にとって、AI モデルを強化するために必要な膨大な量のデータを処理、拡張、保存するために最新のインフラストラクチャを活用することを検討することが重要です。同時に、今日のデジタル世界で役立つようにデータ処理を迅速に行う必要があるため、高速で強力なパフォーマンスを提供するソリューションを活用することも同様に重要です。たとえば、AI データ パイプラインの複数の段階に対応できる高性能ストレージへの投資は、速度の低下を最小限に抑え、開発を加速し、AI プロジェクトを拡張できるようにする上で重要な役割を果たすことができます。

ユース ケースの検証

最新のインフラストラクチャの基礎が築かれたら、カスタマイズ プロセスの次のステップは、次のステップでユース ケースを特定することです。 AIモデル。このユースケースは具体的であり、モデルが簡単に実装できる具体的な結果が得られる必要があります。ユースケースを特定することが難しい場合は、小規模から始めて、AI モデルの特定の目的に向けて努力してください。これらのユースケースを特定するときは、モデルが実際に正しく機能しているかどうかを測定するための基礎を提供できるため、理想的な結果を考慮することも重要です。モデルがこれらの目標を達成し始め、アプローチがより効果的かつ効率的になると、組織はモデルをさらに開発し、より複雑な問題を解決できるようになります。

データの準備

データは人工知能モデルの動作の中心ですが、成功するには、まずデータを準備する必要があります。の結果の精度。データの準備は管理が難しく、精度を確保するのが難しい場合があります。しかし、適切な準備がなければ、モデルに「汚いデータ」が与えられたり、エラーや不一致が埋め込まれたりする可能性があり、それが結果に偏りをもたらし、最終的には AI モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります (効率の低下や収益の損失など)。

ダーティデータを防ぐために、組織はデータが適切にレビューされ、準備されていることを確認するための措置を講じる必要があります。たとえば、データ ガバナンス戦略の導入は非常に有益な戦略となる可能性があります。定期的なデータのチェック、データ標準の作成と施行などのプロセスを開発することで、組織は AI モデルにおけるコストのかかる失敗を防ぐことができます。

データ トレーニング

AI モデルのトレーニングに必要な継続的なフィードバック ループの展開と維持は、AI の展開を成功させるために重要です。成功したチームは、多くの場合、DevOps のような戦術を適用してモデルを動的にデプロイし、AI モデルのトレーニングと再トレーニングに必要な継続的なフィードバック ループを維持します。ただし、継続的なフィードバック ループを実現するのは困難です。たとえば、柔軟性のないストレージやネットワーク インフラストラクチャでは、パイプラインの変更によって生じるパフォーマンス要求の変化に対応できない可能性があります。モデルを流れるデータが変化するため、モデルのパフォーマンスを測定することも困難になります。

これらの障害を回避するには、パイプラインの迅速な変更を推進できる、柔軟で高性能なインフラストラクチャへの投資が不可欠です。 AI チームにとって、コストが高く煩わしいモデルのドリフトを回避するために、スポット チェックや自動パフォーマンス チェックを設定することも重要です。

人工知能は、数多くあるデータの送信先の 1 つです。 AIは重要ですが、それを使って何ができるかが本当に重要です。現在、人工知能を通じてデータから価値を構築し抽出する機会がこれまで以上に増えており、最終的には効率の向上と新たなイノベーションによって真の価値を推進します。

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