人工智能正在进入大多数行业，使企业能够利用各种人工智能模型来解决复杂的挑战并促进创新。商业领袖、数据科学家以及在人工智能和机器学习领域工作的人员可能都遇到过需要在经过训练的人工智能模型和经过微调的人工智能模型之间做出选择的情况。
经过训练的 AI 模型与经过微调的 AI 模型之间的差异类似于您在使用基本 ChatGPT 与 @aixbt_agent 等进行对话时可能遇到的差异。一个是通用的，另一个则对特定主题更有了解……
— NetMind.AI (@NetmindAi) 2024 年 12 月 26 日
哪一个更好？
他们可能明白，选择经过训练的人工智能模型有助于完成需要高适应性和准确性的工作，或者没有经过充分训练（微调）的模型可以完成的工作。这种方法适用于处理复杂或独特数据的应用程序或行业，在这些领域，微调模型无法发挥良好的作用。
另一方面，对于那些资源和时间有限，并且已有模型可以进行改进以完成工作的人来说，选择经过微调的模型非常重要。人们可以快速微调现有的人工智能模型以满足他们的特定需求，特别是当工作与模型已经学到的内容相似时。这种方法对于许多人工智能应用来说都非常有效且经济实惠。因此，通过充分了解何时使用经过训练的人工智能模型和经过微调的人工智能模型，人们可以为他们的人工智能项目做出明智的决策。
推进人工智能应用
经过训练和微调的 AI 模型对于开发高性能 AI 项目都至关重要。虽然经过训练的 AI 模型可以准确、一致地创建代表真实和现实世界情况的 AI 项目，但构建此类模型的成本非常高。从头开始训练 AI 模型可能非常耗时，并且需要大量计算数据。这意味着公司需要拥有足够的资源来应对此类需求。经过训练的 AI 模型面临的另一个缺点是它们缺乏泛化能力。它们很难概括不可见的数据或数据有限的情况。
微调是解决这些缺点的方法。它提供了更高效的资源利用，并提供了一种更快速的方法来根据特定工作定制预训练模型。
NetMind.AI 是一个去中心化 AI 平台的典型例子，它为用户提供定制的、经过微调的 AI 模型，保证实时性能和高速。该平台与其他平台截然不同，因为它支持各种形式的开源模型，为用户提供所需的灵活性。该平台致力于让 AI 的力量在全球范围内轻松获得，让企业和研究机构能够以更实惠的价格获得。它生成的经过微调的 AI 模型可以在全球范围内一致地执行任务，非常适合需要高性能和可扩展 AI 的企业和公司。
微调 AI 模型的另一个好处是，它们消除了与训练 AI 模型相关的复杂性。例如，用户无需准备冗长而复杂的训练文件，只需将数据上传到微调的 AI 模型中即可。只需单击一下，它们就会自动生成所需的训练文件。这种方法可以更快地简化流程，并更有效地进行定制。
隐私和安全也是电信、金融和医疗保健等行业企业的重点关注对象。NetMind.AI 生产的微调 AI 模型利用私有网络并遵守严格的行业规则，确保用户数据的机密性和安全性。
