Kecerdasan buatan hadir di sebagian besar industri, memungkinkan perusahaan memanfaatkan beragam model AI untuk mengatasi tantangan rumit dan memacu inovasi. Para pemimpin bisnis, ilmuwan data, dan mereka yang bekerja di sektor AI dan pembelajaran mesin mungkin pernah menghadapi kebutuhan untuk memilih antara model AI yang terlatih dan model AI yang disempurnakan.
Perbedaan antara model AI yang terlatih dan yang disempurnakan mirip dengan perbedaan yang mungkin Anda alami saat melakukan percakapan dengan ChatGPT dasar vs. sesuatu seperti @aixbt_agent. Yang satu bersifat umum, sedangkan yang lainnya lebih berpengetahuan tentang topik tertentu…
— NetMind.AI (@NetmindAi) 26 Desember 2024
Mana yang lebih baik?
Mereka mungkin memahami bahwa memilih model AI yang terlatih berguna untuk pekerjaan yang membutuhkan kemampuan adaptasi dan akurasi tinggi atau pekerjaan yang tidak dapat dilakukan oleh model yang telah dilatih sebelumnya (disesuaikan). Pendekatan ini cocok untuk aplikasi atau industri yang menangani data yang rumit atau unik, di mana model yang disesuaikan tidak dapat bekerja dengan baik.
Di sisi lain, memilih model yang telah disesuaikan dengan baik penting bagi mereka yang memiliki sumber daya dan waktu terbatas serta memiliki model yang sudah ada yang dapat disempurnakan untuk melakukan pekerjaan. Orang dapat dengan cepat menyempurnakan model AI yang sudah ada agar sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka, terutama ketika pekerjaan tersebut mirip dengan apa yang telah dipelajari oleh model tersebut. Pendekatan ini sangat efektif dan terjangkau untuk beberapa aplikasi AI. Jadi, dengan pemahaman yang baik tentang kapan harus menggunakan model AI yang terlatih dan yang telah disesuaikan dengan baik, orang dapat membuat keputusan yang bijaksana untuk proyek AI mereka.
Mengembangkan aplikasi bertenaga AI
Baik model AI yang terlatih maupun yang disempurnakan sangat penting untuk mengembangkan proyek AI berkinerja tinggi. Meskipun model AI yang terlatih dapat secara akurat dan konsisten membuat proyek AI yang mewakili situasi dunia nyata dan autentik, model tersebut sangat mahal untuk dibuat. Melatih model AI dari awal dapat memakan waktu dan memerlukan data komputasi yang sangat besar. Ini berarti perusahaan perlu memiliki sumber daya yang memadai untuk mengatasi tuntutan tersebut. Kerugian lain yang dihadapi model AI yang terlatih adalah kurangnya generalisasi. Model tersebut kesulitan untuk menggeneralisasi data yang tidak terlihat atau situasi dengan data yang terbatas.
Penyetelan halus adalah solusi untuk kekurangan ini. Penyetelan halus menyediakan penggunaan sumber daya yang lebih efisien dan menawarkan pendekatan yang lebih cepat untuk menyesuaikan model yang telah dilatih sebelumnya dengan pekerjaan tertentu.
NetMind.AI adalah contoh bagus dari platform AI terdesentralisasi yang menyediakan model AI yang disesuaikan dan disetel dengan baik bagi pengguna yang menjamin kinerja waktu nyata dan kecepatan tinggi. Platform ini sangat berbeda dari yang lain karena mendukung berbagai bentuk model sumber terbuka, yang memberikan fleksibilitas yang dibutuhkan pengguna. Platform ini berupaya untuk membuat kekuatan AI mudah diakses di seluruh dunia dan lebih terjangkau bagi bisnis dan lembaga penelitian. Platform ini menghasilkan model AI yang disetel dengan baik yang menjalankan tugas secara konsisten di seluruh dunia, sehingga cocok untuk bisnis dan perusahaan yang menginginkan AI berkinerja tinggi dan dapat diskalakan.
Manfaat lain dari penyempurnaan model AI adalah menghilangkan kerumitan yang terkait dengan model AI yang telah dilatih. Misalnya, alih-alih menyiapkan berkas pelatihan yang panjang dan rumit, pengguna cukup mengunggah data mereka ke dalam model AI yang telah disempurnakan. Dan hanya dengan satu klik, mereka secara otomatis menghasilkan berkas pelatihan yang diperlukan. Pendekatan ini menyederhanakan proses dengan lebih cepat dan lebih efisien dalam penyesuaian.
Privasi dan keamanan juga merupakan preferensi utama bagi bisnis di berbagai industri seperti telekomunikasi, keuangan, dan perawatan kesehatan. NetMind.AI menghasilkan model AI yang disempurnakan yang memanfaatkan jaringan pribadi dan mematuhi aturan industri yang ketat, memastikan data pengguna tetap rahasia dan aman.