Home / FAQs / AIアプリケーション開発とエンタープライズAIソフトウェア構築
QUESTION & ANSWER

AIアプリケーション開発は、自分のモデルを訓練したり、微調整したりする必要がありますか?

ほとんどの企業は、成熟したモデルを使用して、認証タスクにヒント、ルール、RAG nowledgeケースとツールを合わせるべきです。 固定ミッションが安定した容量ギャップ、正当な品質トレーニングデータと明確な利点を持っているとき、彼らは微調整を評価する必要があります。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

これらメソッドが達成できないままの独立したタスクの同じセットで証明されるときだけであり、企業が十分に有利で、正当な、統一された校正訓練データと長期モデリング機能を持っていること、その微調整は価値があることができます。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

問題は、動的知識、固定行動、または基本的な能力が不十分であるかどうかです。正当な訓練サンプルの十分な数の可用性微調整ゲインが独立したタスクセットでテストできるかどうか誰がモデルのアップグレード、推論リソース、長期メンテナンスのために責任を負うべきか
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

マニュアルベースラインと独立した実際のタスクセットを確立します。

02

検証キー依存

成熟したモデル、ヒントルール、RAG、ツールルートをオンにテストします。

03

評価可能な結果の開発

安定化ギャップの設計のための限られた微調整実験だけ。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

品質、深刻なエラー、遅延、コスト、メンテナンスの責任を比較します。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

契約アシスタントは、最新のエンタープライズシステムを認識していないため、文書を覚える微調整モデルではなく、同期を優先し、RAG参照を使用する必要があります。 契約条件の数は、明確な表示と知識条件の下ではまだ不安定であり、企業はラベルの一貫したサンプルを持っています。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

エフェクトは、排他的なモデルの欠如に帰属します。

同じデータを重複したサンプルを数回分だけ入力し、同じデータを取得します。

モデルライセンスを無視し、データ認可を訓練し、バージョンアップをアップグレードします。

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

ルートレポートは、比較ベースライン、RAG、ルール、および微調整プログラムの同じスタンドアローンタスクを、深刻なエラー、マニュアル変更、遅延、コスト、輸送の違いを記録するために使用する必要があります。 また、データの説明、トレーニング構成、モデルライセンス、および回帰方法を提供する必要があります。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント