Fine-Tuned Vs. مدل های آموزش دیده هوش مصنوعی تفاوت چیست؟

به گزارش زوم ارز، هوش مصنوعی به اکثر صنوف و صنایع نفوذ پیدا کرده است و به شرکت‌ها فرصت می‌دهد تا از انواع مختلف مدل‌های هوش مصنوعی برای حل چالش‌های پیچیده و تحریک نوآوری استفاده کنند. مدیران کسب و کار، دانشمندان داده، و افرادی که در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فعالیت می‌کنند، احتمالاً با مواجهه با نیاز به انتخاب میان یک مدل هوش مصنوعی آموزش‌دیده و یک مدل دقیق روبرو شده‌اند.

تفاوت بین یک مدل هوش مصنوعی آموزش دیده و یک مدل دقیق تنظیم شده نسبت به تجربه ای که ممکن است با یک مدل هوش مصنوعی عمومی مانند ChatGPT در مقایسه با چیزی همچون @aixbt_agent، تا حدی متفاوت است. یکی از تفاوت‌ها این است که مدل عمومی هدف کلی‌تری را پوشش می‌دهد، در حالی که مدل تنظیم شده برای موضوعات خاص دارای اطلاعات دقیق‌تری است.

کدام یک بهتر است؟

احتمالا فهمیده‌اند که استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده مناسب است برای شغل‌هایی که به توانایی تطابق و دقت بالا نیاز دارند یا وظایفی که هیچ مدل از قبل آموزش‌دیده نمی‌تواند انجام دهد. این استراتژی برای برنامه‌ها یا صنایعی مناسب است که با داده‌های پیچیده یا منحصربه‌فرد سروکار دارند و جایی که مدل‌های تنظیم‌شده نمی‌توانند به‌خوبی عملکرد کنند.

از طرف دیگر، اهمیت انتخاب مدل‌های دقیق برای افرادی که منابع و زمان محدودی دارند و مدل‌های موجودی که قابلیت تنظیم برای انجام کار را دارند، بسیار حائز اهمیت است. افراد می‌توانند به سرعت مدل‌های هوش مصنوعی موجود را بر اساس نیازهای خاص خود به‌روز کنند، به‌ویژه زمانی که مشاغل شبیه به آنچه که مدل‌ها پیش از این یاد گرفته‌اند دارند. این رویکرد برای چندین برنامه هوش مصنوعی به طرز چشمگیری مؤثر و پربازده است. لذا با داشتن درک مناسب از زمان استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده و مدل‌های تنظیم‌شده، افراد می‌توانند تصمیمات منطقی برای پروژه‌های هوش مصنوعی خود اتخاذ کنند.

برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی

هر دو مدل هوش مصنوعی آموزش دیده و تنظیم شده برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی با کارایی بالا بسیار اهمیت دارند. هرچند که مدل‌های آموزش‌دیده هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور دقیق و پیوسته پروژه‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند که واقعیت‌های واقعی را نمایان می‌سازند، ایجاد چنین مدل‌هایی هزینه بالایی دارد. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی از ابتدا ممکن است زمان‌بر باشد و به داده‌های محاسباتی عظیمی نیاز دارد. این به این معنا است که شرکت‌ها باید منابع کافی برای برطرف کردن چنین نیازهایی داشته باشند. یکی دیگر از معایب مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده این است که قابلیت تعمیم ندارند. آنها سعی می‌کنند برای تعمیم داده‌ها به وضوح یا شرایط داده‌ای محدود، اما نمی‌توانند به طور کامل این کار را انجام دهند.

حل دقیق مشکلات این نواقص، تنظیم دقیق است. این باعث استفاده بهینه از منابع می‌شود و راه حل سریع‌تری برای سفارشی‌سازی مدل‌های پیش‌آموزش دیده برای صنوف خاص ارائه می‌دهد.

NetMind.AI یک پلتفرم هوش مصنوعی غیرمتمرکز است که مدل‌های سفارشی سازی شده هوش مصنوعی را به کاربران ارائه می‌دهد. این پلتفرم از انواع مختلفی از مدل‌های منبع باز پشتیبانی می‌کند و انعطاف‌پذیری لازم را برای کاربران فراهم می‌سازد. هدف NetMind.AI این است که به راحتی قدرت هوش مصنوعی را به کاربران در سراسر جهان ارائه دهد و برای مشاغل و موسسات تحقیقاتی بهره‌ورتر باشد. این مدل‌های هوش مصنوعی قابل تنظیم و بهینه شده‌اند تا وظایف مورد نیاز را به طور مداوم انجام دهند، از این رو مناسب برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی که به دنبال هوش مصنوعی با امکانات بالا و قابلیت مقیاس‌پذیر هستند، هستند.

یکی از فواید دیگر تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی این است که آنها عوارض مرتبط با مدل‌های آموزش دیده را از بین می‌برند. به‌عنوان مثال، به‌جای تهیه فایل‌های آموزشی طولانی و جامع، کاربران به‌راحتی می‌توانند داده‌های خود را در مدل‌های هوش‌مصنوعی تنظیم‌شده آپلود کنند و با یک کلیک فایل‌های آموزشی مورد نیاز را به‌صورت خودکار تولید کنند. این رویکرد فرآیند را سریع‌تر و ساده‌تر می‌کند و با کارایی بیشتری تنظیم می‌شود.

حریم خصوصی و امنیت، اولویت‌های اساسی برای کسب و کارهای فعال در حوزه‌های مختلف از جمله ارتباطات راه دور، پول‌شویی و مراقبت‌های بهداشتی محسوب می‌شوند. شرکت NetMind.AI، مدل‌های دقیق هوش مصنوعی تولید می‌کند که از شبکه‌های خصوصی استفاده می‌کنند و با رعایت سخت‌گیرانه قوانین صنعت، اطمینان حاصل می‌کنند که اطلاعات حساس کاربران به امانت باقی‌می‌مانند و در امان خواهند بود.

منبع: blockchainreporter.net

بیشتر بخوانید:

منبع خبر