Empat Pautan Utama untuk Berjaya Menyesuaikan Model AI

Apabila ChatGPT dan AI generatif terus berkembang, ia menjadi semakin jelas apa yang boleh dicapai oleh AI. Ia adalah masa yang menarik untuk industri dengan pecutan kes penggunaan baharu dan inovasi. Walau bagaimanapun, teknologi ini akan mengambil masa untuk memasuki pasaran arus perdana dan mencapai tahap kemudahan penggunaan yang memberikan nilai sebenar kepada keseluruhan perusahaan.

Nasib baik bagi organisasi yang tidak sabar-sabar untuk memulakan perjalanan AI mereka sendiri tetapi mungkin tidak tahu di mana hendak bermula, model kecerdasan buatan telah untuk seketika dan kini lebih mudah digunakan. Sebagai contoh, syarikat teknologi besar seperti Google, IBM, Microsoft dan syarikat teknologi besar yang lain telah mencipta dan membangunkan model kecerdasan buatan, dan organisasi perusahaan boleh menggunakan model ini pada aliran kerja mereka sendiri di sekitar kepentingan komersial mereka sendiri Hari ini, halangan kemasukan kepada kecerdasan buatan adalah lebih tinggi daripada masa lalu.

Kelemahannya ialah model ini perlu disesuaikan dengan keperluan khusus organisasi. Jika proses penyesuaian tidak dilakukan dengan betul, ia boleh menggunakan sumber dan belanjawan yang berharga, dan akhirnya menjejaskan kejayaan perniagaan. Untuk mengelakkan ini, organisasi hendaklah menyemak perkara berikut dengan teliti sebelum menggunakan model AI pada aliran kerja mereka:

Pertimbangkan infrastruktur

Melaksanakan kecerdasan buatan adalah lebih sukar daripada memasang program komputer. Melakukan ini dengan betul memerlukan masa dan sumber. Kesilapan dalam proses ini boleh menyebabkan kos yang tidak perlu – contohnya, menilai tempat data anda disimpan adalah penting untuk mengelakkan terperangkap dalam model awan yang mahal.

Tetapi sebelum organisasi boleh menilai cara menggunakan model AI, mereka mesti terlebih dahulu menentukan sama ada mereka mempunyai infrastruktur yang betul untuk membolehkan dan memacu model ini. Organisasi sering kekurangan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih dan mengendalikan model AI. Bagi organisasi yang menghadapi situasi ini, adalah penting untuk mereka mempertimbangkan untuk memanfaatkan infrastruktur moden untuk memproses, menskala dan menyimpan sejumlah besar data yang diperlukan untuk menggerakkan model AI. Pada masa yang sama, pemprosesan data perlu dilakukan dengan cepat untuk berguna dalam dunia digital hari ini, jadi adalah sama penting untuk memanfaatkan penyelesaian yang memberikan prestasi yang pantas dan berkuasa. Sebagai contoh, melabur dalam storan berprestasi tinggi yang boleh menangani pelbagai peringkat saluran data AI boleh memainkan peranan penting dalam meminimumkan kelembapan, mempercepatkan pembangunan dan membolehkan projek AI berskala.

Sahkan kes penggunaan

Setelah asas infrastruktur moden diletakkan, langkah seterusnya dalam proses penyesuaian ialah mengenal pasti kes penggunaan untuk model AI. Kes penggunaan ini hendaklah konkrit, dengan hasil yang ketara yang model boleh dilaksanakan dengan mudah. Jika mengenal pasti kes penggunaan adalah satu cabaran, mulakan dengan kecil dan berusaha untuk tujuan tertentu untuk model AI anda. Apabila mengenal pasti kes penggunaan ini, adalah penting juga untuk mempertimbangkan hasil ideal anda, kerana ia boleh memberikan asas untuk mengukur sama ada model itu benar-benar berfungsi dengan betul. Sebaik sahaja model mula mencapai matlamat ini dan menjadi lebih berkesan dan cekap dalam pendekatannya, organisasi boleh mula mengembangkan lagi modelnya dan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.

Penyediaan Data

Data adalah teras bagaimana model AI beroperasi, tetapi untuk berjaya, data mesti disediakan terlebih dahulu untuk memastikan hasil ketepatan. Penyediaan data mungkin sukar diurus dan ketepatan sukar dipastikan. Tetapi tanpa penyediaan yang betul, model boleh diberi "data kotor" atau diisi dengan ralat dan ketidakkonsistenan, yang boleh membawa kepada hasil yang berat sebelah dan akhirnya memberi kesan kepada prestasi model AI (seperti pengurangan kecekapan dan kehilangan hasil).

Untuk mengelakkan data kotor, organisasi perlu mengambil langkah untuk memastikan data disemak dan disediakan dengan betul. Sebagai contoh, melaksanakan strategi tadbir urus data boleh menjadi strategi yang sangat bermanfaat—dengan membangunkan proses untuk menyemak data secara kerap, mencipta dan menguatkuasakan piawaian data, dan banyak lagi, organisasi boleh menghalang kegagalan yang mahal dalam model AI mereka.

Latihan Data

Menyediakan dan mengekalkan gelung maklum balas berterusan yang diperlukan untuk melatih model AI adalah penting untuk kejayaan penggunaan AI. Pasukan yang berjaya sering menggunakan taktik seperti DevOps untuk menggunakan model secara dinamik dan mengekalkan gelung maklum balas berterusan yang diperlukan untuk melatih dan melatih semula model AI. Walau bagaimanapun, untuk mencapai gelung maklum balas berterusan adalah sukar untuk dicapai. Contohnya, storan tidak fleksibel atau infrastruktur rangkaian mungkin tidak dapat mengikuti perubahan permintaan prestasi yang disebabkan oleh perubahan saluran paip. Prestasi model juga sukar diukur kerana data yang mengalir melalui model berubah.

Melabur dalam infrastruktur yang fleksibel dan berprestasi tinggi yang boleh memacu perubahan saluran paip yang pantas adalah penting untuk mengelakkan halangan ini. Ia juga penting bahawa pasukan AI menyediakan semakan segera atau semakan prestasi automatik untuk mengelakkan hanyut model yang mahal dan menjengkelkan.

Kecerdasan buatan ialah salah satu daripada banyak destinasi untuk data. Walaupun AI penting, apa yang boleh kita lakukan dengannya ialah perkara yang benar-benar penting. Kini lebih daripada sebelumnya, kami mempunyai lebih banyak peluang untuk membina dan mengekstrak nilai daripada data kami melalui kecerdasan buatan, yang akhirnya memacu nilai sebenar dengan kecekapan yang lebih tinggi dan inovasi baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Empat Pautan Utama untuk Berjaya Menyesuaikan Model AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!