Home / FAQs Pembangunan dan Pembinaan Perangkat Lunak AI / AI
QUESTION & ANSWER

Apakah Pengembangan Aplikasi AI harus melatih atau tidak sesuai dengan modelnya sendiri?

Most enterprises should use mature models to match their certification tasks with tips, rules, RAG knowledge case and tools. They should only assess fine-tuning when fixed missions have stable capacity gaps, legitimate quality training data and clear benefits.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Hanya saja ketika terbukti dalam set yang sama tugas independen bahwa metode ini tetap tidak dapat dicapai dan bahwa perusahaan memiliki data pelatihan yang cukup, sah, terpadu terkalibrasi dan kemampuan modelling jangka panjang, bahwa fine-tuning dapat bernilai.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

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

Pertanyaannya adalah apakah pengetahuan dinamis, perilaku tetap atau kapasitas dasar tidak memadai.Ketersediaan dari jumlah cukup sampel pelatihan yang sah dan dikonfirmasi ahliApakah manfaat baik-baik tidak boleh diuji pada set tugas independenSiapa yang harus bertanggung jawab untuk model upgrade, sumber daya penalaran dan pemeliharaan jangka panjang
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Hendaklah kalian berpegang pada asas - asas dasar dan menetapkan tugas yang nyata secara independen.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Diagobi menguji model dewasa, aturan petunjuk, RAG dan rute alat pada gilirannya.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Hanya eksperimen yang terbatas untuk desain celah stabilisasi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

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

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

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

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Efek yang ditimbulkan oleh semua efek ini dapat diperbandingkan dengan kurangnya model eksklusif.

Kami data yang sama dengan beberapa sampel duplikat dan kemudian kami mendapatkan data yang sama.

Abaikan lisensi model, pelatihan otorisasi data dan penataran versi

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Laporan rute harus menggunakan tugas berdiri sendiri yang sama yang ditetapkan untuk garis dasar perbandingan, RAG, aturan dan program yang baik-tuning untuk mencatat kesalahan serius, modifikasi manual, penundaan, biaya dan perbedaan transportasi; dan denda-tunai juga harus menyampaikan deskripsi data, konfigurasi pelatihan, model lisensi dan metode regresi.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak 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 dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate