Предварительно созданные модели ИИ, такие как модели, предоставляемые OpenAI, становятся все более популярными, поскольку они помогают организациям сократить огромное количество ресурсов, необходимых для проектов по науке о данных. Несмотря на это, по мере того, как все больше организаций углубляются в ИИ, они обнаруживают, что процесс машинного обучения гораздо сложнее, чем просто создание или использование готовых моделей.
Если вы планируете интегрировать технологию ИИ в свой бизнес, стоит сначала изучить готовые услуги ИИ (также известные как AIaaS или AI как услуга). Используя готовые сервисы, компании могут сэкономить время и избежать ненужного дублирования усилий, быстрее достигая лучших результатов.
Некоторые компании, предлагающие AIasS, включают Microsoft Azure Cognitive Services, Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud. Эти сервисы поставляются с предварительно загруженными моделями, созданными группой исследователей и специалистов по данным поставщика, предназначенных для решения общих задач. Еще одним преимуществом является то, что их модели постоянно обновляются и охватывают самые современные модели OpenAI. Таким образом, вы можете использовать новейшие модели больших языков (LLM).
Обратите внимание, что перед развертыванием модели, даже для небольших решений, очень важно проверить ее показатели производительности. Основываясь на метриках, вы найдете «лучшую» модель. Специалисты по обработке и анализу данных или поставщики могут помочь вам понять, какие показатели важны, и оценить их перед развертыванием. Кроме того, полезно знать, что существуют инструменты для оценки метрик модели, такие как функция потерь или матрица путаницы.
Метрики в основном сосредоточены на максимизации истинных положительных и отрицательных сторон, то есть успеха модели в предсказании истинных значений. Точно так же одинаково важно избегать ложноположительных и ложноотрицательных результатов, то есть неправильных прогнозов и пропущенных прогнозов.
Использование предварительно созданной платформенной модели ИИ и построение собственной модели ИИ имеют свои преимущества и недостатки. Готовые модели могут сэкономить время, ресурсы и деньги, поскольку у них уже есть готовые модели, которые могут добавлять интеллектуальные функции в приложения и потоки. Однако было бы лучше, если бы вы провели исследование положительной и отрицательной желательности клиентов. С другой стороны, используя ваши исторические данные, пользовательские модели ИИ могут быть адаптированы к вашим конкретным бизнес-потребностям. Они могут быть полезны для приложений, работающих с данными, уникальными для вашего бизнеса. В конечном счете, решение о том, создавать ли собственную модель ИИ или использовать готовую платформу ИИ, зависит от конкретных потребностей и ресурсов вашего бизнеса.
Почему AIaaS конкретного поставщика, а не подключение напрямую к API OpenAI?
Ниже приведены мои пять причин, почему лучше начать с поставщика ИИ как услуги (AIaaS) —
📢 Хотя это одни и те же модели, качество ИИ одинаковое. Однако использование общедоступного API OpenAI похоже на использование черного ящика, поэтому невозможно создать договор об использовании данных OpenAI. Я уверен, что вы достаточно слышали о методах извлечения данных во имя обучения ИИ, которые в настоящее время подвергаются атакам на нескольких фронтах. OpenAI столкнулся с двумя судебными процессами и другими коллективными исками от таких авторов, как Сара Сильверман, Кристофер Голден и Ричард Кадри.
📢 Если ваш вариант использования включает личную, конфиденциальную или конфиденциальную информацию, лучше, чтобы поставщик размещал модели в своей инфраструктуре, чтобы гарантировать, что ваши данные не будут отправлены куда-либо еще, и что будет характерная прозрачность для хранения данных.
📢 Крайне важно иметь надежную, надежную и заслуживающую доверия платформу данных. При использовании общедоступного API важно отдавать приоритет шифрованию, частной сети и конкретной доступности или бесперебойному доступу для вашего бизнеса.
📢 Кроме того, нам нужно, чтобы ИИ был ответственным, беспристрастным и прозрачным, как подчеркивалось в моем предыдущем посте здесь…, чтобы иметь основу для выявления, измерения и смягчения любого потенциального вреда от этого генеративного ИИ черного ящика.
📢 Кроме того, с помощью поставщика услуг искусственного интеллекта вы можете получить лучшее как от моделей OpenAI, так и от проверенной среды (похожей на облачную платформу), которая обеспечивает надежную, заслуживающую доверия и удобную для бизнеса платформу.
Надеюсь, вам понравился пост! Пожалуйста, поддержите👏, если вам понравился мой пост на эту тему. Также будем рады услышать ваше мнение в комментариях! Спасибо🙏.
