Искусственный интеллект приходит в большинство отраслей, позволяя компаниям использовать различные модели ИИ для решения сложных задач и стимулирования инноваций. Руководители предприятий, специалисты по данным и те, кто работает в секторах ИИ и машинного обучения, возможно, столкнулись с необходимостью выбора между обученной моделью ИИ и точно настроенной.
Разница между обученной моделью ИИ и точно настроенной аналогична разнице, которую вы можете почувствовать при общении с базовым ChatGPT и чем-то вроде @aixbt_agent. Одна — общего назначения, другая — более осведомлена о конкретных темах…
— NetMind.AI (@NetmindAi) 26 декабря 2024 г.
Какой из них лучше?
Они, возможно, понимают, что выбор обученных моделей ИИ полезен для задач, требующих высокой адаптивности и точности, или задач, которые не могут выполнить адекватные предварительно обученные (тонко настроенные) модели. Этот подход подходит для приложений или отраслей, работающих со сложными или уникальными данными, где тонко настроенные модели не могут работать хорошо.
С другой стороны, выбор тонко настроенных моделей важен для тех, у кого ограниченные ресурсы и время и есть существующая модель, которую можно усовершенствовать для выполнения работы. Люди могут быстро настраивать существующие модели ИИ в соответствии со своими конкретными потребностями, особенно когда задания похожи на то, чему модели уже научились. Этот подход значительно эффективен и доступен для нескольких приложений ИИ. Таким образом, имея хорошее понимание того, когда использовать обученные модели ИИ, а когда тонко настроенные, люди могут принимать мудрые решения для своих проектов ИИ.
Развитие приложений на базе искусственного интеллекта
Как обученные, так и тонко настроенные модели ИИ имеют решающее значение для разработки высокопроизводительных проектов ИИ. Хотя обученные модели ИИ могут точно и последовательно создавать проекты ИИ, которые представляют аутентичные и реальные ситуации, такие модели очень дороги в создании. Обучение моделей ИИ с нуля может занять много времени и потребовать огромных вычислительных данных. Это означает, что компании должны иметь достаточные ресурсы для того, чтобы справиться с такими требованиями. Другим недостатком обученных моделей ИИ является то, что им не хватает обобщения. Им трудно обобщать невидимые данные или ситуации с ограниченными данными.
Решением этих недостатков является тонкая настройка. Она обеспечивает более эффективное использование ресурсов и предлагает более быстрый подход к настройке предварительно обученных моделей для конкретных задач.
NetMind.AI — хороший пример децентрализованной платформы ИИ, которая предоставляет пользователям настраиваемые тонко настроенные модели ИИ, гарантирующие производительность в реальном времени и высокую скорость. Платформа существенно отличается от других, поскольку поддерживает различные формы моделей с открытым исходным кодом, предоставляя пользователям необходимую гибкость. Платформа стремится сделать мощь ИИ легкодоступной во всем мире и более доступной для предприятий и исследовательских институтов. Она производит тонко настроенные модели ИИ, которые выполняют задачи последовательно по всему миру, что делает их подходящими для предприятий и компаний, которым нужен высокопроизводительный и масштабируемый ИИ.
Еще одним преимуществом тонкой настройки моделей ИИ является то, что они устраняют сложности, связанные с обученными моделями ИИ. Например, вместо подготовки длинных и сложных обучающих файлов пользователи могут просто загружать свои данные в тонко настроенные модели ИИ. И всего одним щелчком мыши они автоматически создают необходимые обучающие файлы. Такой подход ускоряет процесс и более эффективно настраивается.
Конфиденциальность и безопасность также являются ключевыми предпочтениями для предприятий в таких отраслях, как телекоммуникации, финансы и здравоохранение. NetMind.AI производит тонко настраиваемые модели ИИ, которые используют частные сети и придерживаются строгих отраслевых правил, гарантируя конфиденциальность и безопасность данных пользователей.