隨著ChatGPT和生成式人工智慧的持續發展，人工智慧可以實現的目標越來越明顯。新用例和創新的加速，對產業來說是一個令人興奮的時刻。然而，這些技術進入主流市場並達到能夠達到為整個企業提供真正價值的易用性水平還需要時間。
幸運的是，對於那些渴望踏上自己的人工智慧之旅但可能不知道從哪裡開始的組織來說，人工智慧模型已經存在了一段時間，現在相對更容易使用。例如，像Google、IBM、微軟和其他大型科技公司已經創建並開發了人工智慧模型，企業組織可以圍繞自己的商用利益將這些模型應用到自己的工作流程中，如今使得人工智慧的進入門檻比過去低得多。
缺點是，這些模型需要根據組織的特定需求進行客製化。如果客製化過程做得不正確，可能會消耗寶貴的資源和預算，最終影響企業的成功。為了避免這種情況，在將人工智慧模型應用於其工作流程之前，組織機構應仔細審查以下幾點：
##實現人工智慧比安裝電腦程式更困難。正確地做到這一點需要時間和資源。這個過程中的失誤可能會導致不必要的成本——例如，評估資料的儲存位置對於防止陷入昂貴的雲端模型非常重要。
但在組織評估如何應用人工智慧模型之前，他們必須先確定是否有正確的基礎設施來啟用和推動這些模型。組織往往缺乏培訓和運作人工智慧模型所需的基礎設施。對於面臨這種情況的組織來說，至關重要的是，他們要考慮利用現代基礎設施來處理、擴展和儲存為人工智慧模型提供動力所需的大量資料。同時，資料處理也需要快速完成，才能在當今的數位世界中發揮作用，因此利用能夠提供快速、強大效能的解決方案同樣重要。例如，投資於能夠解決人工智慧資料管道多個階段的高效能存儲，可以在最大限度地減少放緩、加速開發和使人工智慧專案能夠擴展方面發揮關鍵作用。
一旦現代基礎設施奠定了基礎，客製化過程中的下一步就是確定人工智慧模型的用例。這個用例應該是具體的，具有模型可以輕鬆實現的有形結果。如果識別一個用例是一個挑戰，那麼從小處著手，為人工智慧模型爭取一個特定的目的。在識別這些用例時，考慮您的理想結果也很重要，因為它可以為衡量模型是否實際正確運行提供基礎。一旦模型開始實現這些目標，並在方法上變得更加有效和高效，組織就可以開始進一步開發其模型，並解決更複雜的問題。
資料是人工智慧模型運作的核心，但要成功，資料必須先做好準備，以確保準確的結果。數據準備可能很難管理，而且很難確保準確性。但如果沒有適當的準備，模型可能會被輸入「髒數據」或充滿錯誤和不一致的數據，這可能會導致有偏見的結果，並最終影響人工智慧模型的性能（例如效率降低和收入損失）。
為了防止骯髒數據，組織需要採取措施確保數據得到適當的審查和準備。例如，實施資料治理策略可能是一種非常有益的策略——透過開發定期檢查資料的流程、創建和執行資料標準等，組織可以防止其人工智慧模型出現代價高昂的故障。
部署和維護訓練人工智慧模型所需的連續回饋迴路對人工智慧部署的成功至關重要。成功的團隊經常應用類似DevOps（開發營運）的戰術來動態部署模型，並維持訓練和再訓練人工智慧模型所需的持續回饋迴路。但是，實現連續的回饋迴路是很難實現的。例如，不靈活的儲存或網路基礎架構可能無法跟上管道變更引起的不斷變化的效能需求。隨著流經模型的數據變化，模型表現也很難衡量。
投資於能夠推動快速管道變革的靈活、高效能基礎設施對於避免這些障礙至關重要。人工智慧團隊設定抽查或自動效能檢查也至關重要，以避免成本高昂且令人討厭的模型漂移。
人工智慧是資料的眾多目的地之一。儘管人工智慧很重要，但我們能用人工智慧做些什麼才是真正重要的。現在，我們比以往任何時候都有更多的機會透過人工智慧從我們的數據中建立和提取價值，最終將以更高的效率和新的創新驅動真正的價值。
#以上是成功客製化人工智慧模型的四個關鍵環節的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
