L’intelligence artificielle fait son entrée dans la plupart des secteurs, permettant aux entreprises d’utiliser divers modèles d’IA pour résoudre des problèmes complexes et stimuler l’innovation. Les chefs d’entreprise, les data scientists et ceux qui travaillent dans les secteurs de l’IA et de l’apprentissage automatique ont probablement dû choisir entre un modèle d’IA entraîné et un modèle affiné.
La différence entre un modèle d'IA entraîné et un modèle affiné est similaire à la différence que vous pourriez ressentir lors d'une conversation avec ChatGPT de base par rapport à quelque chose comme @aixbt_agent. L'un est à usage général, l'autre est plus compétent sur des sujets spécifiques…
– NetMind.AI (@NetmindAi) 26 décembre 2024
Lequel est le meilleur ?
Ils comprennent probablement que le choix de modèles d’IA entraînés est utile pour les tâches qui nécessitent une grande adaptabilité et une grande précision ou pour les tâches qu’aucun modèle pré-entraîné (affiné) adéquat ne pourrait effectuer. Cette approche convient aux applications ou aux secteurs qui traitent de données complexes ou uniques, où les modèles affinés ne pourraient pas être performants.
D’un autre côté, le choix de modèles affinés est important pour ceux qui ont des ressources et du temps limités et qui disposent d’un modèle existant qui peut être affiné pour effectuer le travail. Les gens peuvent rapidement affiner les modèles d’IA existants pour répondre à leurs besoins spécifiques, en particulier lorsque les tâches sont similaires à ce que les modèles ont déjà appris. Cette approche est particulièrement efficace et abordable pour plusieurs applications d’IA. Ainsi, en comprenant bien quand utiliser des modèles d’IA entraînés et des modèles affinés, les gens peuvent prendre des décisions judicieuses pour leurs projets d’IA.
Faire progresser les applications basées sur l'IA
Les modèles d’IA entraînés et affinés sont essentiels pour développer des projets d’IA performants. Si les modèles d’IA entraînés peuvent créer avec précision et cohérence des projets d’IA qui représentent des situations authentiques et réelles, ces modèles sont très coûteux à construire. Former des modèles d’IA à partir de zéro peut prendre du temps et nécessiter des données informatiques massives. Cela signifie que les entreprises doivent disposer de ressources adéquates pour faire face à de telles demandes. Un autre inconvénient des modèles d’IA entraînés est qu’ils manquent de généralisation. Ils ont du mal à généraliser des données invisibles ou des situations avec des données limitées.
Le réglage fin est la solution à ces lacunes. Il permet une utilisation plus efficace des ressources et offre une approche plus rapide pour personnaliser les modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques.
NetMind.AI est un bon exemple de plateforme d'IA décentralisée qui fournit aux utilisateurs des modèles d'IA personnalisés et affinés qui garantissent des performances en temps réel et une vitesse élevée. La plateforme est assez différente des autres car elle prend en charge diverses formes de modèles open source, offrant aux utilisateurs la flexibilité requise. La plateforme s'efforce de rendre la puissance de l'IA facilement accessible dans le monde entier et plus abordable pour les entreprises et les instituts de recherche. Elle produit des modèles d'IA affinés qui exécutent des tâches de manière cohérente dans le monde entier, ce qui les rend adaptés aux entreprises et aux sociétés qui souhaitent une IA performante et évolutive.
Un autre avantage du réglage fin des modèles d’IA est qu’il élimine les complications associées aux modèles d’IA entraînés. Par exemple, au lieu de préparer des fichiers d’entraînement longs et élaborés, les utilisateurs peuvent simplement télécharger leurs données dans des modèles d’IA affinés. Et en un seul clic, ils produisent automatiquement les fichiers d’entraînement requis. Cette approche rationalise le processus plus rapidement et est plus efficace en termes de personnalisation.
La confidentialité et la sécurité sont également des priorités essentielles pour les entreprises des secteurs des télécommunications, de la finance et de la santé. NetMind.AI produit des modèles d’IA affinés qui utilisent des réseaux privés et adhèrent à des règles sectorielles strictes, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs.