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QUESTION & ANSWER

AI Application Development는 자체 모델이나 정밀한 태피스를 훈련해야 합니까?

대부분의 기업은 팁, 규칙, RAG knowledge 케이스 및 도구와 인증 작업을 일치하기 위해 성숙한 모델을 사용해야합니다. 고정 임무가 안정적인 용량 간격, 합법적 인 품질 교육 데이터 및 명확한 이점이있을 때 만 미세 조정을 평가해야합니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

이 방법은 분리되지 않고 기업이 충분한, 합법적 인, 통합 교정 교육 데이터 및 장기 모델링 기능, 그 미세 조정 값이 될 수 있다는 것을 독립적 인 작업의 동일한 세트에서 입증 될 때만입니다.

DECISION FACTORS

어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?

동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.

질문은 동적 지식, 고정 행동 또는 기본 용량이 inadequate인지 여부입니다.합법적인 전문적 검증된 교육 샘플의 충분한 수의 가용성미세 조정 이익은 독립적 인 작업 설정에서 테스트 할 수 있습니다.모델 업그레이드, 자원 및 장기 유지 보수에 대한 책임을해야
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

수동 지형 및 독립적 인 실제 작업 세트를 설치하십시오.

02

유효성 열쇠 의존

테스트 성숙한 모델, 힌트 규칙, RAG s 및 도구 경로 차례로.

03

평가 가능한 결과의 개발

안정된 간격의 디자인을 위한 한정된 미세 조정 실험.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

품질, 심각한 오류, 지연, 비용 및 유지 보수 책임 비교.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

계약 조수는 최신 기업 체계의 인식이 아니며, 동기화 및 사용 RAG 참조를 사용하여 문서를 기억하기 위해 미세 조정 모델보다. 계약 조건의 큰 수는 여전히 명확한 표시와 지식 조건 하에서 불안정한, 기업은 라벨의 일관된 샘플이 있습니다.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

모든 효과는 독점적 인 모델의 부족에 attributable입니다.

우리는 몇 개의 중복 된 샘플을 가진 동일한 데이터를 미세 조정하고 그 다음 우리는 동일한 데이터를 얻을.

Ignore 모델 라이온스, 교육 데이터 권한 및 버전 업그레이드

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

루트 보고서는 비교 기본, RAG, 규칙 및 심각한 오류, 수동 수정, 지연, 비용 및 운송 차이를 기록하기 위해 동일한 독립 작업 세트를 사용해야합니다. 그리고 미세 조정은 데이터 설명, 교육 구성, 모델 라이온 및 회귀 방법을 제공해야합니다.

공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.

프로젝트 조건은 위의 예에서 다르습니까?

운영 목적, 기존 시스템, 샘플 및 계획된 시간은 컨설턴트가 실제 경계와 관련하여 예비 판단을 만들 수 있기 전에 충돌 할 수 있습니다.

Associate 프로젝트 컨설턴트