Home / FAQs / AI Application Development en Enterprise AI Software Construction
QUESTION & ANSWER

Moet AI Application Development zijn eigen model trainen of fijnafstellen?

De meeste bedrijven moeten volwassen modellen gebruiken om hun certificeringstaken aan te passen aan tips, regels, RAG nowedge case en tools. Ze moeten alleen de fine-tuning beoordelen wanneer vaste missies stabiele capaciteitstekorten hebben, legitieme kwaliteit trainingsgegevens en duidelijke voordelen.

Beantwoord de vraag.

Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming

Pas wanneer in dezelfde reeks onafhankelijke taken wordt aangetoond dat deze methoden onbereikbaar blijven en de onderneming over voldoende, legitieme, uniforme gekalibreerde opleidingsdata en modellen op lange termijn beschikt, kan fijnafstelling van waarde zijn.

DECISION FACTORS

Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?

Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.

De vraag is of dynamische kennis, vast gedrag of basiscapaciteit ontoereikend zijn.Beschikbaarheid van voldoende legitieme en door deskundigen bevestigde opleidingsmonstersOf de resultaten van fine-tuning getest kunnen worden op de onafhankelijke taaksetWie moet de verantwoordelijkheid nemen voor modelupgrades, redenerende middelen en langetermijnonderhoud?
ACTION STEPS

Voorgestelde volgorde van de voorschotten

01

Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.

Opstellen van handmatige basislijnen en onafhankelijke echte takensets.

02

Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid

Test volwassen modellen, hint regels, RAG s en tool routes op hun beurt.

03

Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten

Slechts beperkte fijnafstelling experimenten voor het ontwerp van stabilisatie hiaten.

04

Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.

Vergelijk kwaliteit, ernstige fouten, vertragingen, kosten en onderhoudstaken.

PRACTICAL EXAMPLE

Hoe begrijp je dat in de praktijk?

Voorbeeld gebruikt om de methode van beoordeling te illustreren

De contractassistent is niet op de hoogte van het laatste enterprise systeem, en moet prioriteit geven aan synchronisatie en gebruik maken van RAG referenties in plaats van fine-tuning modellen om documenten te onthouden. Een groot aantal contractvoorwaarden zijn nog steeds onstabiel onder duidelijke indicaties en kennis voorwaarden, en de onderneming heeft een consistente steekproef van labels.

COMMON RISKS

De makkelijkste put om op te stappen.

Alle effecten zijn toe te schrijven aan het ontbreken van exclusieve modellen.

We verfijnen dezelfde gegevens met een paar dubbele monsters en dan krijgen we dezelfde gegevens.

Negeer modellicenties, trainingsgegevensvergunningen en versie-upgrades

ACCEPTANCE

Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?

Het routerapport moet dezelfde stand-alone taak gebruiken voor vergelijkingsbases, RAG, regels en programma's voor het bijstellen van de juiste afstemming om ernstige fouten, handmatige wijzigingen, vertragingen, kosten en verschillen in vervoer te registreren; en bij het bijstellen van de gegevens moeten ook gegevensbeschrijvingen, trainingsconfiguraties, modellicenties en regressiemethoden worden geleverd.

Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.

Uw projectvoorwaarden verschillen van de bovenstaande voorbeelden?

Operationele doelstellingen, bestaande systemen, steekproef en geplande tijd kunnen worden verzameld voordat consultants een voorlopige beoordeling kunnen maken van de feitelijke grenzen.

Associate project consultants