ինչպես ստեղծել արհեստական ​​բանականություն

Ինչպես ստեղծել արհեստական ​​բանականություն՝ խորը ուսումնասիրություն առանց ավելորդ բաների

Այսպիսով, դուք ուզո՞ւմ եք արհեստական ​​բանականություն կառուցել: Խելացի քայլ է, բայց եկեք չձևացնենք, որ դա ուղիղ գիծ է: Անկախ նրանից, թե դուք երազում եք չաթբոտի մասին, որը վերջապես «կհասկանա ամեն ինչ», թե ավելի նրբագեղ ինչ-որ բանի մասին, որը վերլուծում է իրավական պայմանագրերը կամ վերլուծում սկանավորումները, սա ձեր նախագիծն է: Քայլ առ քայլ, առանց կարճ ճանապարհների, բայց բազմաթիվ եղանակներ՝ սխալը (և այն շտկելու) համար:

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ի՞նչ է քվանտային արհեստական ​​բանականությունը. որտեղ հատվում են ֆիզիկան, կոդը և քաոսը։
Խորը ուսումնասիրություն քվանտային հաշվարկների և արհեստական ​​բանականության սյուրռեալիստական ​​միաձուլման մեջ։

🔗 Ի՞նչ է եզրակացությունը արհեստական ​​բանականության մեջ։ – Այն պահը, երբ ամեն ինչ միավորվում է։
Ուսումնասիրեք, թե ինչպես են արհեստական ​​բանականության համակարգերը կիրառում իրենց սովորածը՝ իրական աշխարհի արդյունքներ ստանալու համար։

🔗 Ի՞նչ է նշանակում արհեստական ​​բանականությանը համալիր մոտեցում ցուցաբերել։
Տեսեք, թե ինչու պատասխանատու արհեստական ​​բանականությունը միայն կոդի մասին չէ, այլ համատեքստի, էթիկայի և ազդեցության։

1. Ինչի՞ համար է քո արհեստական ​​բանականությունը։ 🎯

Մինչև կոդի մեկ տող գրելը կամ որևէ աչքի ընկնող մշակողի գործիք բացելը, ինքներդ ձեզ հարցրեք. ի՞նչ պետք է անի այս արհեստական ​​բանականությունը ։ Ոչ թե անորոշ ձևով։ Մտածեք կոնկրետ, օրինակ՝

  • «Ես ուզում եմ, որ այն դասակարգի ապրանքի ակնարկները որպես դրական, չեզոք կամ ագրեսիվ»։

  • «Այն պետք է խորհուրդ տա Spotify-ի նման երաժշտություն, բայց ավելի լավ՝ ավելի շատ թրթռումներ, ավելի քիչ ալգորիթմական պատահականություն»։

  • «Ինձ բոտ է պետք, որը կպատասխանի հաճախորդների էլեկտրոնային նամակներին իմ տոնով՝ ներառյալ սարկազմը»։

Հաշվի առեք նաև հետևյալը. ո՞րն է ձեր նախագծի «հաղթանակը»։ Արագությո՞ւնը։ Ճշգրտությո՞ւնը։ Հուսալիությո՞ւնը եզրային դեպքերում։ Այդ բաներն ավելի կարևոր են, քան թե որ գրադարանն եք ընտրում հետագայում։

2. Հավաքեք ձեր տվյալները այնպես, ինչպես դուք դա նկատի ունեք 📦

Լավ արհեստական ​​բանականությունը սկսվում է ձանձրալի տվյալների աշխատանքից՝ իսկապես ձանձրալի։ Բայց եթե բաց թողնեք այս մասը, ձեր գեղեցիկ մոդելը կաշխատի ինչպես ոսկե ձուկը էսպրեսոյի վրա։ Ահա, թե ինչպես խուսափել դրանից.

  • Որտեղի՞ց են գալիս ձեր տվյալները։ Հանրային տվյալների հավաքածուներից (Kaggle, UCI), API-ներից, սքրեյփված ֆորումներից, հաճախորդների գրանցամատյաններից։

  • Մաքուր է՞։ Հավանաբար՝ ոչ։ Ամեն դեպքում մաքրեք այն. շտկեք տարօրինակ նիշերը, հեռացրեք վնասված տողերը, նորմալացրեք նորմալացման կարիք ունեցողը։

  • Հավասարակշռվա՞ծ եք։ Կողմնակալությո՞ւն։ Չափից շատ հարմարեցված եք։ Գործարկեք հիմնական վիճակագրությունը։ Ստուգեք բաշխումները։ Խուսափեք արձագանքային խցիկներից։

Մասնագիտական ​​խորհուրդ. եթե գործ ունեք տեքստի հետ, ստանդարտացրեք կոդավորումները։ Եթե դա պատկերներ են, միասնականացրեք լուծաչափերը։ Եթե դա աղյուսակներ են… պատրաստվեք։

3. Ի՞նչ տեսակի արհեստական ​​բանականություն ենք մենք այստեղ կառուցում։ 🧠

Փորձո՞ւմ եք դասակարգել, ստեղծել, կանխատեսել, թե՞ ուսումնասիրել: Յուրաքանչյուր նպատակ ձեզ մղում է դեպի տարբեր գործիքակազմ՝ և բոլորովին այլ գլխացավեր:

Նպատակ Ճարտարապետություն Գործիքներ/Շրջանակներ Զգուշացումներ
Տեքստի ստեղծում Տրանսֆորմեր (GPT ոճով) Գրկող դեմք, լամա.cpp Հալյուցինացիաների հակվածություն
Պատկերի ճանաչում CNN կամ Vision Transformers PyTorch, TensorFlow Շատ պատկերներ են պետք
Կանխատեսում LightGBM կամ LSTM scikit-learn, Կերաս Հատկանիշների ճարտարագիտությունը գլխավորն է
Ինտերակտիվ գործակալներ RAG կամ LangChain LLM backend-ով ԼանգՉեյն, սոճու կոն Հուշում և հիշողություն՝ կարևոր
Որոշումների տրամաբանություն Ուժեղացված ուսուցում OpenAI մարզասրահ, Ray RLlib Դու գոնե մեկ անգամ լաց կլինես

Այն նաև կարելի է համատեղել։ Իրական աշխարհի արհեստական ​​ինտելեկտի մեծ մասը միացված է իրար, ինչպես Ֆրանկենշտեյնի երկրորդ զարմիկը։

4. Մարզման օր(եր) 🛠️

Ահա թե որտեղ դուք կարող եք հում կոդն ու տվյալները վերածել ինչ-որ բանի, որը կարող է աշխատել։

Եթե ​​դուք գնում եք լիարժեք օգտագործման.

  • Մարզեք մոդել՝ օգտագործելով PyTorch, TensorFlow կամ նույնիսկ Theano-ի նման հին դպրոցի որևէ բան (առանց դատողությունների):

  • Բաժանեք ձեր տվյալները՝ վերապատրաստեք, վավերացրեք, փորձարկեք։ Մի՛ խաբեք՝ պատահական բաժանումները կարող են ստել։

  • Կարգավորեք բաները՝ խմբի չափը, ուսուցման մակարդակը, ուսումը թողնելը: Գրանցեք ամեն ինչ, հակառակ դեպքում հետագայում կզղջաք դրա համար:

Եթե ​​արագ նախատիպ եք ստեղծում՝

  • Օգտագործեք Claude Artifacts-ը, Google AI Studio-ն կամ OpenAI-ի Playground-ը՝ «վիբրացիոն կոդը» աշխատանքային գործիք դարձնելու համար։

  • Շղթայական ելքեր միասին՝ օգտագործելով Replit կամ LangChain՝ ավելի դինամիկ խողովակաշարերի համար

Պատրաստ եղեք ձախողել ձեր առաջին մի քանի փորձերը։ Դա ձախողում չէ, այլ կարգաբերում։

5. Գնահատում. Մի՛ վստահեք դրան 📏

Մոդել, որը լավ է աշխատում մարզումների ժամանակ, բայց ձախողվում է իրական օգտագործման ժամանակ։ Դասական նորեկի թակարդ։

Հաշվի առնելու չափանիշներ՝

  • Տեքստ ՝ BLEU (ոճի համար), ROUGE (հիշողության համար) և շփոթմունք (մի՛ տարվեք դրանով)

  • Դասակարգում ՝ F1 > Ճշգրտություն։ Հատկապես, եթե ձեր տվյալները միակողմանի են։

  • Ռեգրեսիա . միջին քառակուսային սխալը դաժան է, բայց արդարացի

Նաև փորձարկեք տարօրինակ մուտքագրումները։ Եթե չաթբոտ եք կառուցում, փորձեք այն ուղարկել պասիվ-ագրեսիվ հաճախորդների հաղորդագրություններ։ Եթե դասակարգում եք, ավելացրեք վրիպակներ, ժարգոն, սարկազմ։ Իրական տվյալները խառնաշփոթ են. փորձարկեք համապատասխանաբար։

6. Ուղարկեք այն (բայց զգուշորեն) 📡

Դուք մարզեցիք այն։ Դուք փորձարկեցիք այն։ Հիմա ուզում եք այն ազատ արձակել։ Եկեք չշտապենք։

Տեղակայման մեթոդներ՝

  • Ամպային . AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - արագ, մասշտաբային, երբեմն թանկ

  • API-շերտ . փաթեթավորեք այն FastAPI, Flask կամ Vercel ֆունկցիաների մեջ և կանչեք այն ցանկացած վայրից։

  • Սարքի վրա . Փոխարկել ONNX-ի կամ TensorFlow Lite-ի՝ բջջային կամ ներդրված օգտագործման համար

  • Առանց կոդի տարբերակներ . Հարմար է MVP-ների համար: Փորձեք Zapier, Make.com կամ Peltarion՝ հավելվածներին անմիջապես միանալու համար:

Կարգավորեք գրանցամատյանները։ Վերահսկեք թողունակությունը։ Հետևեք, թե ինչպես է մոդելը արձագանքում եզրային դեպքերին։ Եթե այն սկսի տարօրինակ որոշումներ կայացնել, արագ հետ քաշվեք։

7. Պահպանել կամ տեղափոխել 🧪🔁

Արհեստական ​​բանականությունը ստատիկ չէ։ Այն տատանվում է։ Այն մոռանում է։ Այն չափից շատ է հարմարվում։ Դուք պետք է նրան խնամեք, կամ ավելի լավ է՝ ավտոմատացրեք խնամքը։

  • Օգտագործեք մոդելի տեղաշարժի գործիքներ, ինչպիսիք են Evidently-ն կամ Fiddler-ը

  • Գրանցեք ամեն ինչ՝ մուտքագրումներ, կանխատեսումներ, արձագանքներ

  • Կառուցեք վերապատրաստման ցիկլեր կամ առնվազն պլանավորեք եռամսյակային թարմացումներ

Նաև, եթե օգտատերերը սկսեն խաղալ ձեր մոդելի հետ (օրինակ՝ ջեյլբրեյք անել չաթբոտի համար), արագ շտկեք դա։

8. Արդյո՞ք պետք է ընդհանրապես զրոյից կառուցել 🤷♂️

Ահա դաժան ճշմարտությունը. զրոյից իրավագիտության մագիստրոսի կոչում ստանալը ֆինանսապես կոչնչացնի ձեզ, եթե դուք Microsoft-ը, Anthropic-ը կամ որևէ խարդախ ազգ-պետություն չեք։ Իսկապես։

Օգտագործել՝

  • LLaMA 3, եթե ցանկանում եք բաց, բայց հզոր բազա

  • DeepSeek կամ Yi՝ չինական մրցունակ LLM-ների համար

  • Mistral, եթե ձեզ անհրաժեշտ են թեթև, բայց հզոր արդյունքներ

  • GPT API-ի միջոցով, եթե օպտիմալացնում եք արագությունն ու արտադրողականությունը

Նուրբ կարգավորումը ձեր ընկերն է։ Այն ավելի էժան է, արագ և սովորաբար նույնքան լավ։

✅ Ձեր սեփական արհեստական ​​բանականության կառուցման ստուգաթերթիկը

  • Նպատակը սահմանված է, ոչ թե անորոշ

  • Տվյալներ՝ մաքուր, պիտակավորված, (հիմնականում) հավասարակշռված

  • Ընտրված ճարտարապետություն

  • Կառուցվել է կոդ և գնացքի օղակ

  • Գնահատում՝ խիստ, իրական

  • Տեղակայումը իրական ժամանակում է, բայց վերահսկվում է

  • Հետադարձ կապի օղակը կողպված է

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին

Վերադառնալ բլոգ