Штучний інтелект приходить у більшість галузей, дозволяючи компаніям використовувати різноманітні моделі ШІ для вирішення складних завдань і стимулювання інновацій. Бізнес-лідери, дослідники обробки даних і ті, хто працює в секторах ШІ та машинного навчання, можливо, стикалися з необхідністю вибору між навченою моделлю ШІ та точно налаштованою.
Різниця між навченою моделлю штучного інтелекту та точно налаштованою моделлю подібна до різниці, яку ви можете відчути під час розмови за допомогою базового ChatGPT проти щось на зразок @aixbt_agent. Один – загального призначення, інший – більш обізнаний у конкретних темах…
— NetMind.AI (@NetmindAi) 26 грудня 2024 р
Який з них кращий?
Можливо, вони розуміють, що вибір навчених моделей штучного інтелекту корисний для робіт, які потребують високої адаптивності та точності, або для робіт, які не можуть виконувати адекватні попередньо навчені (точніше налаштовані) моделі. Цей підхід підходить для програм або галузей, які мають справу зі складними або унікальними даними, де точно налаштовані моделі не можуть працювати добре.
З іншого боку, вибір точно налаштованих моделей важливий для тих, хто має обмежені ресурси та час і має існуючу модель, яку можна вдосконалити для виконання роботи. Люди можуть швидко налаштувати існуючі моделі штучного інтелекту відповідно до своїх конкретних потреб, особливо коли роботи схожі на те, що моделі вже навчилися. Цей підхід дуже ефективний і доступний для кількох додатків ШІ. Таким чином, добре розуміючи, коли використовувати навчені та точно налаштовані моделі ШІ, люди можуть приймати мудрі рішення для своїх проектів ШІ.
Розвиток додатків на основі ШІ
Як навчені, так і налаштовані моделі ШІ мають вирішальне значення для розробки високопродуктивних проектів ШІ. Хоча навчені моделі штучного інтелекту можуть точно й послідовно створювати проекти штучного інтелекту, які представляють автентичні та реальні ситуації, створення таких моделей дуже дороге. Навчання моделей штучного інтелекту з нуля може зайняти багато часу та потребувати величезних обчислювальних даних. Це означає, що компанії повинні мати відповідні ресурси, щоб впоратися з такими вимогами. Інший недолік, з яким стикаються навчені моделі Al, полягає в тому, що їм бракує узагальнення. Їм важко узагальнити невидимі дані або ситуації з обмеженими даними.
Тонка настройка є вирішенням цих недоліків. Він забезпечує більш ефективне використання ресурсів і пропонує більш швидкий підхід до налаштування попередньо навчених моделей для конкретних завдань.
NetMind.AI є хорошим прикладом децентралізованої платформи штучного інтелекту, яка надає користувачам індивідуальні точно налаштовані моделі штучного інтелекту, які гарантують продуктивність у реальному часі та високу швидкість. Платформа суттєво відрізняється від інших, оскільки підтримує різні форми моделей з відкритим кодом, надаючи користувачам необхідну гнучкість. Платформа прагне зробити потужність штучного інтелекту легкодоступною в усьому світі та доступнішою для компаній і дослідницьких установ. Він створює точно налаштовані моделі штучного інтелекту, які послідовно виконують завдання по всьому світу, що робить їх придатними для підприємств і компаній, яким потрібен високопродуктивний і масштабований штучний інтелект.
Ще одна перевага точного налаштування моделей ШІ полягає в тому, що вони усувають ускладнення, пов’язані з навченими моделями ШІ. Наприклад, замість того, щоб готувати довгі та складні навчальні файли, користувачі можуть просто завантажити свої дані в точно налаштовані моделі ШІ. І лише одним клацанням миші вони автоматично створюють необхідні навчальні файли. Цей підхід спрощує процес швидше та ефективніше налаштовується.
Конфіденційність і безпека також є ключовими перевагами для підприємств у таких галузях, як телекомунікації, фінанси та охорона здоров’я. NetMind.AI створює моделі ШІ для точного налаштування, які використовують приватні мережі та дотримуються суворих галузевих правил, забезпечуючи конфіденційність і безпеку даних користувачів.