人工智能正在進入大多數行業，使企業能夠利用各種人工智能模型來解決複雜的挑戰並促進創新。商業領袖、數據科學家以及在人工智能和機器學習領域工作的人員可能都遇到過需要在經過訓練的人工智能模型和經過微調的人工智能模型之間做出選擇的情況。
經過訓練的 AI 模型與經過微調的 AI 模型之間的差異類似於您在使用基本 ChatGPT 與 @aixbt_agent 等進行對話時可能遇到的差異。一個是通用的，另一個則對特定主題更有了解……
— NetMind.AI (@NetmindAi) 2024 年 12 月 26 日
哪一個更好？
他們可能明白，選擇經過訓練的人工智能模型有助於完成需要高適應性和準確性的工作，或者沒有經過充分訓練（微調）的模型可以完成的工作。這種方法適用於處理複雜或獨特數據的應用程序或行業，在這些領域，微調模型無法發揮良好的作用。
另一方面，對於那些資源和時間有限，並且已有模型可以進行改進以完成工作的人來說，選擇經過微調的模型非常重要。人們可以快速微調現有的人工智能模型以滿足他們的特定需求，特別是當工作與模型已經學到的內容相似時。這種方法對於許多人工智能應用來說都非常有效且經濟實惠。因此，通過充分了解何時使用經過訓練的人工智能模型和經過微調的人工智能模型，人們可以爲他們的人工智能項目做出明智的決策。
推進人工智能應用
經過訓練和微調的 AI 模型對於開發高性能 AI 項目都至關重要。雖然經過訓練的 AI 模型可以準確、一致地創建代表真實和現實世界情況的 AI 項目，但構建此類模型的成本非常高。從頭開始訓練 AI 模型可能非常耗時，並且需要大量計算數據。這意味着公司需要擁有足夠的資源來應對此類需求。經過訓練的 AI 模型面臨的另一個缺點是它們缺乏泛化能力。它們很難概括不可見的數據或數據有限的情況。
微調是解決這些缺點的方法。它提供了更高效的資源利用，並提供了一種更快速的方法來根據特定工作定製預訓練模型。
NetMind.AI 是一個去中心化 AI 平臺的典型例子，它爲用戶提供定製的、經過微調的 AI 模型，保證實時性能和高速。該平臺與其他平臺截然不同，因爲它支持各種形式的開源模型，爲用戶提供所需的靈活性。該平臺致力於讓 AI 的力量在全球範圍內輕鬆獲得，讓企業和研究機構能夠以更實惠的價格獲得。它生成的經過微調的 AI 模型可以在全球範圍內一致地執行任務，非常適合需要高性能和可擴展 AI 的企業和公司。
微調 AI 模型的另一個好處是，它們消除了與訓練 AI 模型相關的複雜性。例如，用戶無需準備冗長而複雜的訓練文件，只需將數據上傳到微調的 AI 模型中即可。只需單擊一下，它們就會自動生成所需的訓練文件。這種方法可以更快地簡化流程，並更有效地進行定製。
隱私和安全也是電信、金融和醫療保健等行業企業的重點關注對象。NetMind.AI 生產的微調 AI 模型利用私有網絡並遵守嚴格的行業規則，確保用戶數據的機密性和安全性。