Kako ustvariti umetno inteligenco - poglobljen vpogled brez nepotrebnih podrobnosti

Torej, želite zgraditi umetno inteligenco? Pametna poteza – vendar se ne pretvarjajmo, da gre za ravno črto. Ne glede na to, ali sanjate o klepetalnem robotu, ki končno "razume", ali o nečem bolj dovršenem, kar razčlenjuje pravne pogodbe ali analizira skenirane dokumente, je to vaš načrt. Korak za korakom, brez bližnjic – vendar z veliko načini, kako se zmotiti (in popraviti).

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je kvantna umetna inteligenca? – Kjer se fizika, koda in kaos prepletajo
Poglobljen potop v nadrealistično fuzijo kvantnega računalništva in umetne inteligence.

🔗 Kaj je sklepanje v umetni inteligenci? – Trenutek, ko se vse združi
Raziščite, kako sistemi umetne inteligence uporabljajo naučeno znanje za doseganje rezultatov v resničnem svetu.

🔗 Kaj pomeni celosten pristop k umetni inteligenci?
Oglejte si, zakaj pri odgovorni umetni inteligenci ne gre le za kodo – gre za kontekst, etiko in vpliv.

1. Čemu sploh služi tvoja umetna inteligenca? 🎯

Preden napišete eno samo vrstico kode ali odprete katero koli bliskovito orodje za razvoj, se vprašajte: kaj točno naj bi ta umetna inteligenca počela ? Ne v nejasnih izrazih. Razmišljajte konkretno, na primer:

• »Želim, da razvrsti ocene izdelkov kot pozitivne, nevtralne ali agresivne.«

• »Priporočati bi moral glasbo, kot je Spotify, vendar boljšo – več vibracij, manj algoritmične naključnosti.«

• »Potrebujem bota, ki odgovarja na e-poštna sporočila strank v mojem tonu – vključno s sarkazmom.«

Upoštevajte tudi tole: kaj je "zmaga" za vaš projekt? Je to hitrost? Natančnost? Zanesljivost v skrajnih primerih? To je pomembnejše od tega, katero knjižnico izberete kasneje.

2. Zbirajte podatke, kot da bi jih resno mislili 📦

Dobra umetna inteligenca se začne z dolgočasnim delom s podatki – res dolgočasnim. Če pa ta del preskočite, se bo vaš domiselni model obnašal kot zlata ribica na espressu. Temu se lahko izognete takole:

• Od kod prihajajo vaši podatki? Javnih naborov podatkov (Kaggle, UCI), API-jev, strganih forumov, dnevnikov strank?

• Je čisto? Verjetno ne. Vseeno ga očistite: popravite čudne znake, izbrišite poškodovane vrstice, normalizirajte, kar je treba normalizirati.

• Uravnoteženo? Pristransko? Preobremenjenost, ki čaka, da se zgodi? Izvedite osnovne statistične podatke. Preverite porazdelitve. Izogibajte se odmevnim komoram.

Profesionalni nasvet: če imate opravka z besedilom, standardizirajte kodiranje. Če gre za slike, poenotite ločljivosti. Če gre za preglednice ... pripravite se.

3. Kakšno umetno inteligenco gradimo tukaj? 🧠

Ali poskušate klasificirati, ustvarjati, napovedovati ali raziskovati? Vsak cilj vas spodbudi k drugačnemu naboru orodij – in zelo različnim glavobolom.

Tudi mešanje in kombiniranje je v redu. Večina umetnih inteligenc iz resničnega sveta je sestavljena kot Frankensteinov bratranec v drugem kolenu.

4. Dnevi usposabljanja 🛠️

Tukaj je čas, da surovo kodo in podatke spremenite v nekaj, kar morda deluje.

Če greš na poln sklad:

• Usposobite model z uporabo PyTorch, TensorFlow ali celo česa stare šole, kot je Theano (brez obsojanja)

• Razdelite svoje podatke: učite, potrdite, preizkusite. Ne goljufajte – naključne delitve lahko lažejo

• Prilagodite stvari: velikost serije, stopnjo učenja, osip. Dokumentirajte vse ali pa boste kasneje obžalovali

Če hitro izdelujete prototipe:

• Uporabite Claude Artifacts, Google AI Studio ali OpenAI's Playground, da svojo kodo »pretvorite« v delujoče orodje

• Združite izhode skupaj z uporabo Replit ali LangChain za bolj dinamične cevovode

Bodite pripravljeni, da boste prvih nekaj poskusov uničili. To ni neuspeh – to je kalibracija.

5. Vrednotenje: Ne zaupajte samo 📏

Model, ki se dobro obnese pri treningu, a v resnični uporabi odpove? Klasična past za začetnike.

Metrike, ki jih je treba upoštevati:

• Besedilo : BLEU (za stil), ROUGE (za odpoklic) in perplexity (ne postanite obsedeni)

• Klasifikacija : F1 > Natančnost. Še posebej, če so vaši podatki neenakomerni.

• Regresija : povprečna kvadratna napaka je brutalna, a poštena

Preizkusite tudi nenavadne vnose. Če gradite klepetalni robot, mu poskusite posredovati pasivno-agresivna sporočila za stranke. Če klasificirate, dodajte tipkarske napake, sleng in sarkazem. Pravi podatki so neurejeni – ustrezno preizkusite.

6. Pošljite (vendar previdno) 📡

Izuril si ga. Preizkusil si ga. Zdaj ga želiš sprostiti. Ne hitimo.

Metode uvajanja:

• V oblaku : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - hitro, skalabilno, včasih drago

• API-plast : Zavijte jo v funkcije FastAPI, Flask ali Vercel in jo pokličite od koder koli

• V napravi : Pretvori v ONNX ali TensorFlow Lite za mobilno ali vgrajeno uporabo

• Možnosti brez kode : Dobro za MVP-je. Za neposredno povezavo z aplikacijami poskusite Zapier, Make.com ali Peltarion.

Nastavite dnevnike. Spremljajte prepustnost. Spremljajte, kako se model odziva na robne primere. Če začne sprejemati čudne odločitve, se hitro vrnite nazaj.

7. Ohrani ali migriraj 🧪🔁

Umetna inteligenca ni statična. Nenehno se spreminja. Pozablja. Preveč se prilagaja. Varovati jo morate – ali bolje, avtomatizirati varstvo.

• Uporabite orodja za premikanje modela, kot sta Evidently ali Fiddler

• Zabeležite vse - vnose, napovedi, povratne informacije

• Vgradite zanke prekvalifikacije ali vsaj načrtujte četrtletne posodobitve

Prav tako - če uporabniki začnejo manipulirati z vašim modelom (npr. z jailbreakom klepetalnega robota), to hitro popravite.

8. Ali bi sploh morali graditi iz nič? 🤷♂️

Tukaj je kruta resnica: gradnja LLM iz nič vas bo finančno uničila, razen če ste Microsoft, Anthropic ali odpadniška nacionalna država. Resno.

Uporaba:

• LLaMA 3 , če želite odprto, a močno bazo

• DeepSeek ali Yi za konkurenčne kitajske LLM-e

• Mistral , če potrebujete lahke, a močne rezultate

• GPT prek API-ja , če optimizirate za hitrost in produktivnost

Natančna nastavitev je vaš prijatelj. Je cenejša, hitrejša in običajno prav tako dobra.

✅ Vaš kontrolni seznam za izdelavo lastne umetne inteligence

• Cilj je opredeljen, ne nejasen

• Podatki: čisti, označeni, (večinoma) uravnoteženi

• Izbrana arhitektura

• Zgrajena koda in vlakovna zanka

• Vrednotenje: strogo, resnično

• Uvedba v živo, vendar pod nadzorom

• Zaklenjena povratna zanka

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas