Home / FAQs / AI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software Construction
QUESTION & ANSWER

Apakah Pengembangan Aplikasi AI harus melatih atau menyelesaikan modelnya sendiri?

Kebanyakan perusahaan harus menggunakan model dewasa untuk mencocokkan tugas sertifikasi mereka dengan tips, aturan, kasus RAG nowLow dan perkakas. Mereka hanya harus menilai fine- tuning ketika misi tetap memiliki kesenjangan kapasitas stabil, kualitas data pelatihan yang sah dan keuntungan yang jelas.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Hanya ketika terbukti dalam set yang sama dari tugas-tugas independen bahwa metode ini tetap tidak terjangkau dan bahwa perusahaan telah cukup, sah, terkalibrasi data pelatihan dan jangka panjang kemampuan pemodelan, yang fine- tuning dapat nilai.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Pertanyaannya adalah apakah pengetahuan dinamis, perilaku tetap atau kapasitas dasar tidak memadai.Kemampuan sejumlah yang cukup dari sampel pelatihan yang sah dan ahli yang dikonfirmasiApakah fine- tuning laba dapat diuji pada set tugas independenSiapa yang harus bertanggung jawab untuk peningkatan model, sumber daya penalaran dan perawatan jangka panjang
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Membangun baselin manual dan set tugas yang mandiri.

02

Dependence Kunci Validasi

Uji model dewasa, aturan petunjuk, RAG dan rute alat secara bergantian.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Hanya terbatas finetuning percobaan untuk desain celah stabilisasi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Bandingkan kualitas, kesalahan serius, penundaan, biaya dan tanggung jawab pemeliharaan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Asisten kontrak tidak menyadari sistem perusahaan terbaru, dan harus memprioritaskan sinkronisasi dan menggunakan referensi RAG daripada fine- tuning model untuk mengingat dokumen. Sejumlah besar kontrak istilah masih tidak stabil di bawah jelas indikasi dan kondisi pengetahuan, dan perusahaan memiliki sampel label yang konsisten.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Semua efek disebabkan oleh kurangnya model eksklusif.

Kita menemukan data yang sama dengan beberapa sampel duplikat dan kemudian kita mendapatkan data yang sama.

Abaikan lisensi model, pelatihan data otorisasi dan upgrade versi

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Laporan rute harus menggunakan standar yang sama sendirian yang ditetapkan untuk perbandingan baseline, RAG, aturan dan fine- tuning pemrograman untuk merekam kesalahan serius, modifikasi manual, penundaan, biaya dan perbedaan transportasi; dan fine- tuning juga harus memberikan deskripsi data, konfigurasi pelatihan, lisensi model dan metode regresi.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi