Tātad, vēlaties izveidot mākslīgo intelektu? Gudrs solis, bet neizliksimies, ka tas ir vienkāršs ceļš. Neatkarīgi no tā, vai sapņojat par tērzēšanas robotu, kas beidzot "saprot", vai par kaut ko iedomīgāku, kas analizē juridiskos līgumus vai skenētus dokumentus, šis ir jūsu plāns. Soli pa solim, bez īsceļiem, bet ir daudz veidu, kā kļūdīties (un to labot).
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Kas ir kvantu mākslīgais intelekts? — Kur krustojas fizika, kods un haoss
. Padziļināta iedziļināšanās kvantu skaitļošanas un mākslīgā intelekta sirreālajā saplūšanā.
🔗 Kas ir secinājumi mākslīgajā intelektā? — Brīdis, kad viss sanāk kopā.
Izpētiet, kā mākslīgā intelekta sistēmas pielieto savas zināšanas, lai sniegtu reālus rezultātus.
🔗 Ko nozīmē holistiska pieeja mākslīgajam intelektam?
Uzziniet, kāpēc atbildīgs mākslīgais intelekts nav tikai kods — tas ir saistīts ar kontekstu, ētiku un ietekmi.
1. Kam vispār paredzēts tavs mākslīgais intelekts? 🎯
Pirms rakstīt vienu koda rindiņu vai atvērt jebkuru iespaidīgu izstrādes rīku, pajautājiet sev: ko tieši šim mākslīgajam intelektam vajadzētu darīt ? Nevis neskaidri. Domājiet konkrēti, piemēram:
-
“Es vēlos, lai produktu atsauksmes tiktu klasificētas kā pozitīvas, neitrālas vai agresīvas.”
-
“Tam vajadzētu ieteikt tādu mūziku kā Spotify, bet labāk — vairāk vibrāciju, mazāk algoritmiskas nejaušības.”
-
“Man vajag botu, kas atbild uz klientu e-pastiem manā tonī — ieskaitot sarkasmu.”
Apsveriet arī šo: kāds ir jūsu projekta “ieguvums”? Vai tas ir ātrums? Precizitāte? Uzticamība ekstremālos gadījumos? Tas viss ir svarīgāk nekā tas, kuru bibliotēku izvēlaties vēlāk.
2. Apkopojiet savus datus tā, kā vēlaties 📦
Labs mākslīgais intelekts sākas ar garlaicīgu datu apstrādi — patiešām garlaicīgu. Bet, ja izlaidīsiet šo daļu, jūsu izsmalcinātais modelis darbosies kā zelta zivtiņa uz espreso. Lūk, kā no tā izvairīties:
-
No kurienes nāk jūsu dati? No publiskiem datu kopumiem (Kaggle, UCI), API, no forumiem iegūtiem datiem, klientu žurnāliem?
-
Vai tas ir tīrs? Droši vien nē. Tīriet to jebkurā gadījumā: izlabojiet dīvainas rakstzīmes, izmetiet bojātas rindas, normalizējiet to, kas jānormalizē.
-
Sabalansēts? Neobjektīvs? Pārmērīga piemērotība gaida, kad notiks? Veiciet pamata statistiku. Pārbaudiet sadalījumus. Izvairieties no atbalss kamerām.
Profesionāls padoms: ja strādājat ar tekstu, standartizējiet kodējumus. Ja strādājat ar attēliem, vienādojiet izšķirtspējas. Ja strādājat ar izklājlapām… sagatavojieties.
3. Kāda veida mākslīgo intelektu mēs šeit veidojam? 🧠
Vai jūs mēģināt klasificēt, ģenerēt, prognozēt vai izpētīt? Katrs mērķis jūs virza uz atšķirīgu rīku komplektu — un pavisam citām galvassāpēm.
| Mērķis | Arhitektūra | Rīki/ietvari | Atrunas |
|---|---|---|---|
| Teksta ģenerēšana | Transformators (GPT stilā) | Apskaujoša seja, lama.cpp | Nosliece uz halucinācijām |
| Attēlu atpazīšana | CNN vai Vision Transformers | PyTorch, TensorFlow | Nepieciešams ĻOTI daudz attēlu |
| Prognozēšana | LightGBM vai LSTM | scikit-learn, Keras | Funkciju inženierija ir galvenais |
| Interaktīvie aģenti | RAG vai LangChain ar LLM aizmugursistēmu | LangChain, Priedes čiekurs | Svarīga ir pamudināšana un atmiņa |
| Lēmumu loģika | Pastiprināšanas mācīšanās | OpenAI sporta zāle, Rejs RLlib | Tu raudāsi vismaz vienreiz |
Ir arī pilnīgi pieņemami tos kombinēt. Lielākā daļa reālās pasaules mākslīgo intelektu ir salikti kopā kā Frankenšteina otrās pakāpes brālēns.
4. Treniņu diena(-as) 🛠️
Šeit jūs pārveidojat neapstrādātu kodu un datus par kaut ko tādu, kas varbūt darbojas.
Ja izmantojat pilnu komplektu:
-
Apmāciet modeli, izmantojot PyTorch, TensorFlow vai pat kaut ko vecmodīgu, piemēram, Theano (bez sprieduma).
-
Sadaliet savus datus: apmāciet, validējiet, testējiet. Nekrāpieties — nejauša sadalīšana var maldināt.
-
Pielāgojiet lietas: grupas lielumu, mācīšanās ātrumu, atbirumu. Dokumentējiet visu vai vēlāk nožēlojiet.
Ja prototipus veidojat ātri:
-
Izmantojiet Claude Artifacts, Google AI Studio vai OpenAI Playground, lai “ieveidotu kodu” par darba rīku.
-
Apvienojiet izvades ķēdes veidā, izmantojot Replit vai LangChain, lai iegūtu dinamiskākus cauruļvadus
Esi gatavs neizdevīgi izturēt savus pirmos mēģinājumus. Tā nav neveiksme — tā ir kalibrēšana.
5. Novērtējums: neuzticieties tam tikai 📏
Modelis, kas labi darbojas treniņos, bet reālā lietošanā neizdodas? Klasisks iesācēju slazds.
Vērā ņemamie rādītāji:
-
Teksts : BLEU (stilam), ROUGE (atcerei) un perplexity (neapsēstībai)
-
Klasifikācija : F1 > Precizitāte. Īpaši, ja jūsu dati ir nevienmērīgi.
-
Regresija : vidējā kvadrātiskā kļūda ir nežēlīga, bet taisnīga
Pārbaudiet arī dīvainus ievades datus. Ja veidojat tērzēšanas robotu, mēģiniet tam sniegt pasīvi agresīvus klientu ziņojumus. Ja klasificējat, pievienojiet drukas kļūdas, slengu un sarkasmu. Reāli dati ir haotiski – veiciet testu atbilstoši.
6. Nosūtiet to (bet uzmanīgi) 📡
Tu to apmācīji. Tu to pārbaudīji. Tagad tu vēlies to atlaist. Nesteigsimies.
Izvietošanas metodes:
-
Mākonī balstīti : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML — ātrs, mērogojams, dažreiz dārgs
-
API slānis : Ietiniet to FastAPI, Flask vai Vercel funkcijās un izsauciet to no jebkuras vietas.
-
Ierīcē : konvertēt uz ONNX vai TensorFlow Lite mobilajām ierīcēm vai iegultajām ierīcēm
-
Bezkoda opcijas : Piemērots MVP. Izmēģiniet Zapier, Make.com vai Peltarion, lai tieši pievienotos lietotnēm.
Iestatiet žurnālus. Uzraugiet caurlaidspēju. Izsekojiet, kā modelis reaģē uz perifērajiem gadījumiem. Ja tas sāk pieņemt dīvainus lēmumus, ātri atceliet iepriekšējos iestatījumus.
7. Saglabāt vai migrēt 🧪🔁
Mākslīgais intelekts nav statisks. Tas dreifē. Tas aizmirst. Tas pārāk pielāgojas. Jums tas ir jāpieskata — vai labāk, jāautomatizē bērnu pieskatīšana.
-
Izmantojiet modeļa dreifa rīkus, piemēram, Evidently vai Fiddler
-
Reģistrējiet visu — ievades datus, prognozes, atsauksmes
-
Iestrādājiet atkārtotas apmācības ciklus vai vismaz ieplānojiet atjauninājumus ceturksnī
Tāpat, ja lietotāji sāk manipulēt ar jūsu modeli (piemēram, jailbreakot tērzēšanas robotu), ātri izlabojiet to.
8. Vai jums vispār vajadzētu būvēt no nulles? 🤷♂️
Lūk, skarba patiesība: LLM programmas izveide no nulles tevi finansiāli iznīcinās, ja vien tu neesi Microsoft, Anthropic vai negodīga nācijas valsts. Nopietni.
Lietošana:
-
LLaMA 3, ja vēlaties atvērtu, bet spēcīgu bāzi
-
DeepSeek vai Yi konkurētspējīgiem ķīniešu tiesību maģistriem
-
Mistral, ja nepieciešami viegli, bet spēcīgi rezultāti
-
GPT, izmantojot API , ja optimizējat ātrumu un produktivitāti
Precīza regulēšana ir tavs draugs. Tā ir lētāka, ātrāka un parasti tikpat laba.
✅ Jūsu mākslīgā intelekta izveides kontrolsaraksts
-
Mērķis definēts, nevis neskaidrs
-
Dati: tīri, marķēti, (lielākoties) līdzsvaroti
-
Izvēlētā arhitektūra
-
Kods un vilciena cilpa uzbūvēta
-
Vērtēšana: stingra, reāla
-
Izvietošana notiek tiešsaistē, bet tiek uzraudzīta
-
Atgriezeniskās saites cilpa ir bloķēta