Taigi, norite sukurti dirbtinį intelektą? Gudrus žingsnis, bet neapsimeskime, kad tai tiesus kelias. Nesvarbu, ar svajojate apie pokalbių robotą, kuris pagaliau „supras“, ar apie ką nors įmantresnio, kuris analizuoja teisines sutartis ar nuskaitytus dokumentus, tai yra jūsų planas. Žingsnis po žingsnio, jokių trumpesnių kelių, bet daugybė būdų, kaip suklysti (ir jas ištaisyti).
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Kas yra kvantinis dirbtinis intelektas? – Kur susikerta fizika, kodas ir chaosas.
Gilus pasinėrimas į siurrealistinę kvantinių skaičiavimų ir dirbtinio intelekto sintezę.
🔗 Kas yra išvados dirbtiniame intelekte? – Akimirka, kai viskas susijungia.
Sužinokite, kaip dirbtinio intelekto sistemos pritaiko savo žinias, kad pateiktų realius rezultatus.
🔗 Ką reiškia holistinis požiūris į dirbtinį intelektą?
Sužinokite, kodėl atsakingas dirbtinis intelektas – tai ne tik kodas, bet ir kontekstas, etika bei poveikis.
1. Kam iš viso skirtas tavo dirbtinis intelektas? 🎯
Prieš rašydami bent vieną kodo eilutę ar atidarydami bet kokį įmantrų kūrimo įrankį, paklauskite savęs: ką tiksliai šis dirbtinis intelektas turėtų daryti ? Ne miglotai. Pagalvokite konkrečiai, pavyzdžiui:
-
„Noriu, kad produktų apžvalgos būtų klasifikuojamos kaip teigiamos, neutralios arba agresyvios.“
-
„Turėtų rekomenduoti tokią muziką kaip „Spotify“, bet geriau – daugiau vibracijų, mažiau algoritminio atsitiktinumo.“
-
„Man reikia roboto, kuris atsakytų į klientų el. laiškus mano tonu – įskaitant sarkazmą.“
Taip pat apsvarstykite: kokia jūsų projekto „laimė“? Ar tai greitis? Tikslumas? Patikimumas kraštutiniais atvejais? Šie dalykai yra svarbesni nei tai, kurią biblioteką pasirinksite vėliau.
2. Rinkite savo duomenis rimtai 📦
Geras dirbtinis intelektas prasideda nuo nuobodaus duomenų apdorojimo – išties nuobodaus. Tačiau jei praleisite šią dalį, jūsų išgalvotas modelis veiks kaip auksinė žuvelė prie espreso kavos. Štai kaip to išvengti:
-
Iš kur gaunami jūsų duomenys? Vieši duomenų rinkiniai („Kaggle“, UCI), API, išgauti forumų duomenys, klientų žurnalai?
-
Ar švaru? Tikriausiai ne. Vis tiek išvalykite: ištaisykite keistus simbolius, pašalinkite sugadintas eilutes, normalizuokite tai, ką reikia normalizuoti.
-
Subalansuota? Šališka? Laukiama, kol įvyks perteklinis pajėgumas? Atlikite pagrindinę statistiką. Patikrinkite pasiskirstymus. Venkite aido kamerų.
Profesionalo patarimas: jei dirbate su tekstu, standartizuokite koduotes. Jei tai vaizdai, suvienodinkite skiriamąją gebą. Jei tai skaičiuoklės... pasiruoškite.
3. Kokį dirbtinį intelektą mes čia kuriame? 🧠
Ar bandote klasifikuoti, generuoti, numatyti ar tyrinėti? Kiekvienas tikslas nukreipia jus link skirtingo įrankių rinkinio – ir visiškai skirtingų galvos skausmų.
| Įvartis | Architektūra | Įrankiai / Sistemos | Įspėjimai |
|---|---|---|---|
| Teksto generavimas | Transformatorius (GPT stiliaus) | Apkabinantis veidas, lama.cpp | Polinkis į haliucinacijas |
| Vaizdo atpažinimas | CNN arba „Vision Transformers“ | PyTorch, TensorFlow | Reikia LABAI daug paveikslėlių |
| Prognozavimas | LightGBM arba LSTM | scikit-learn, Keras | Funkcijų inžinerija yra labai svarbi |
| Interaktyvūs agentai | RAG arba LangChain su LLM serveriu | LangChain, pušies kankorėžis | Raginimas ir atmintis yra būtini |
| Sprendimų logika | Sustiprinimo mokymasis | „OpenAI“ sporto salė, Ray RLlib | Bent kartą verksi |
Taip pat galima derinti ir maišyti. Dauguma realaus pasaulio dirbtinių intelektų yra sujungti kaip Frankenšteino antros eilės pusbrolis.
4. Treniruočių diena(-os) 🛠️
Štai kaip neapdorotą kodą ir duomenis paversite kažkuo, kas galbūt veiks.
Jei naudojate visą rinkinį:
-
Treniruokite modelį naudodami „PyTorch“, „TensorFlow“ ar net ką nors senosios mokyklos, pavyzdžiui, „Theano“ (be jokio vertinimo)
-
Padalinkite savo duomenis: apmokykite, patvirtinkite, išbandykite. Nesukčiaukite – atsitiktiniai padalijimai gali meluoti
-
Koreguokite dalykus: grupės dydį, mokymosi greitį, nutraukusius darbus. Dokumentuokite viską arba vėliau gailėsitės
Jei prototipus kuriate greitai:
-
Norėdami „įkvėpti kodą“ veikiančiam įrankiui, naudokite „Claude Artifacts“, „Google AI Studio“ arba „OpenAI“ „Playground“
-
Sujunkite išvestis naudodami „Replit“ arba „LangChain“, kad srautai būtų dinamiškesni
Būkite pasiruošę sugadinti pirmuosius kelis bandymus. Tai ne nesėkmė – tai kalibravimas.
5. Vertinimas: nepasitikėkite juo 📏
Modelis, kuris gerai veikia treniruotėse, bet neveikia realiomis sąlygomis? Klasikiniai naujokų spąstai.
Metrikai, į kuriuos reikia atsižvelgti:
-
Tekstas : BLEU (stilius), ROUGE (atminimas) ir perplexity (nesiblaškyk)
-
Klasifikacija : F1 > Tikslumas. Ypač jei jūsų duomenys yra nevienodi.
-
Regresija : vidutinė kvadratinė paklaida yra žiauri, bet teisinga
Taip pat išbandykite keistus įvesties duomenis. Jei kuriate pokalbių robotą, pabandykite jam pateikti pasyviai agresyvius klientų pranešimus. Jei klasifikuojate, įterpkite rašybos klaidų, slengo, sarkazmo. Tikri duomenys yra netvarkingi – testuokite atitinkamai.
6. Siųskite (bet atsargiai) 📡
Tu jį treniravai. Tu jį išbandei. Dabar nori jį paleisti. Neskubėkime.
Diegimo metodai:
-
Debesijos pagrindu : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML – greita, keičiamo dydžio, kartais brangi
-
API sluoksnis : apvyniokite jį „FastAPI“, „Flask“ arba „Vercel“ funkcijomis ir iškvieskite iš bet kurios vietos.
-
Įrenginyje : konvertuoti į ONNX arba „TensorFlow Lite“, kad būtų galima naudoti mobiliuosiuose įrenginiuose arba įterptosiose sistemose.
-
Be kodo parinktys : Tinka MVP. Išbandykite „Zapier“, „Make.com“ arba „Peltarion“, kad galėtumėte tiesiogiai prisijungti prie programų.
Nustatykite žurnalus. Stebėkite pralaidumą. Sekite, kaip modelis reaguoja į kraštutinius atvejus. Jei jis pradeda priimti keistus sprendimus, greitai panaikinkite atliktus veiksmus.
7. Išlaikyti arba perkelti 🧪🔁
Dirbtinis intelektas nėra statiškas. Jis dreifuoja. Jis pamiršta. Jis per daug prisitaiko. Jums reikia jį prižiūrėti – arba, geriau, automatizuoti vaikų priežiūrą.
-
Naudokite modelio dreifo įrankius, tokius kaip „Evidently“ arba „Fiddler“
-
Registruokite viską – įvestis, prognozes, atsiliepimus
-
Įtraukite perkvalifikavimo ciklus arba bent jau suplanuokite ketvirtinius atnaujinimus
Taip pat, jei vartotojai pradeda manipuliuoti jūsų modeliu (pvz., bando nulaužti pokalbių robotą), kuo greičiau tai ištaisykite.
8. Ar apskritai reikėtų kurti nuo nulio? 🤷♂️
Štai žiauri tiesa: LLM kūrimas nuo nulio jus finansiškai sunaikins, nebent esate „Microsoft“, „Anthropic“ ar nesąžininga tautinė valstybė. Rimtai.
Naudojimas:
-
LLaMA 3 , jei norite atviro, bet galingo pagrindo
-
„DeepSeek“ arba „Yi“ konkurencingiems Kinijos teisės magistro laipsniams
-
Mistral, jei norite lengvų, bet stiprių rezultatų
-
GPT per API , jei optimizuojate greitį ir našumą
Tikslus derinimas yra tavo draugas. Jis pigesnis, greitesnis ir dažniausiai toks pat geras.
✅ Jūsų „Sukurkite savo dirbtinį intelektą“ kontrolinis sąrašas
-
Tikslas apibrėžtas, o ne miglotas
-
Duomenys: švarūs, pažymėti, (daugiausia) subalansuoti
-
Pasirinkta architektūra
-
Kodas ir traukinio kilpa pastatyti
-
Vertinimas: griežtas, realus
-
Diegimas vykdomas, bet stebimas
-
Grįžtamojo ryšio ciklas užfiksuotas