AI ປະກົດຂຶ້ນຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ - ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ, ໃນກ່ອງຈົດໝາຍ, ເລື່ອນແຜນທີ່, ຮ່າງອີເມວທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການຂຽນ. ແຕ່ AI ແມ່ນຫຍັງ ? ສະບັບສັ້ນ: ມັນເປັນຊຸດເຕັກນິກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີປະຕິບັດໜ້າທີ່ທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອມໂຍງກັບປັນຍາຂອງມະນຸດ ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ການຄາດເດົາ ແລະການສ້າງພາສາ ຫຼືຮູບພາບ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນການຕະຫຼາດດ້ວຍມື. ມັນເປັນພາກສະຫນາມພື້ນຖານທີ່ມີຄະນິດສາດ, ຂໍ້ມູນ, ແລະຈໍານວນຫຼາຍຂອງການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດ. ການອ້າງອິງທີ່ມີສິດອຳນາດໄດ້ກອບ AI ເປັນລະບົບທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້, ສົມເຫດສົມຜົນ, ແລະປະຕິບັດໄປສູ່ເປົ້າຫມາຍໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາຊອກຫາອັດສະລິຍະ. [1]
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 Open Source AI ແມ່ນຫຍັງ?
ເຂົ້າໃຈ AI open-source, ຜົນປະໂຫຍດ, ຮູບແບບການອອກໃບອະນຸຍາດ, ແລະການຮ່ວມມືຊຸມຊົນ.
🔗 ເຄືອຂ່າຍ neural ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານເຄືອຂ່າຍ neural, ປະເພດສະຖາປັດຕະຍະກໍາ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປ.
🔗 ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ເບິ່ງວິທີທີ່ເຄື່ອງຈັກຕີຄວາມໝາຍຮູບພາບ, ໜ້າວຽກຫຼັກ, ຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະແອັບພລິເຄຊັນ.
🔗 AI ສັນຍາລັກແມ່ນຫຍັງ?
ສຳຫຼວດການໃຫ້ເຫດຜົນທີ່ເປັນສັນຍາລັກ, ເສັ້ນສະແດງຄວາມຮູ້, ກົດລະບຽບ, ແລະລະບົບ neuro-symbolic ປະສົມ.
AI ແມ່ນຫຍັງ: ລຸ້ນໄວ🧠➡️💻
AI ແມ່ນຊຸດຂອງວິທີການທີ່ໃຫ້ຊອບແວປະມານພຶດຕິກໍາອັດສະລິຍະ. ແທນທີ່ຈະຂຽນລະຫັດທຸກໆກົດລະບຽບ, ພວກເຮົາມັກຈະ ຝຶກອົບຮົມ ແບບຈໍາລອງກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດເຂົ້າໃຈສະຖານະການໃຫມ່ - ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການເວົ້າກັບຂໍ້ຄວາມ, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ, ຜູ້ຊ່ວຍລະຫັດ, ການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນ, ແລະອື່ນໆ. ຖ້າທ່ານມັກຄໍານິຍາມທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບບັນທຶກຂອງທ່ານ: ຄິດວ່າລະບົບຄອມພິວເຕີປະຕິບັດຫນ້າວຽກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຂະບວນການທາງປັນຍາຂອງມະນຸດເຊັ່ນ: ການໃຫ້ເຫດຜົນ, ການຄົ້ນພົບຄວາມຫມາຍແລະການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. [1]
ຮູບແບບທາງຈິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກພາກສະຫນາມແມ່ນການປິ່ນປົວ AI ເປັນ ລະບົບເປົ້າຫມາຍ ທີ່ຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຂົາແລະເລືອກການກະທໍາ - ເປັນປະໂຫຍດເມື່ອທ່ານເລີ່ມຄິດກ່ຽວກັບການປະເມີນຜົນແລະການຄວບຄຸມ loops. [1]
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ເປັນປະໂຫຍດຢ່າງແທ້ຈິງ✅
ເປັນຫຍັງຕ້ອງເຂົ້າຫາ AI ແທນກົດລະບຽບພື້ນເມືອງ?
-
ຮູບແບບພະລັງງານ - ຮູບແບບຕ່າງໆຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນເລັກນ້ອຍໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມະນຸດຈະພາດກ່ອນອາຫານທ່ຽງ.
-
ການປັບຕົວ - ດ້ວຍຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, ການປະຕິບັດສາມາດປັບປຸງໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນຄືນລະຫັດທັງຫມົດ.
-
ຄວາມໄວໃນລະດັບ - ເມື່ອໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ຕົວແບບແລ່ນໄວແລະສອດຄ່ອງ, ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນປະລິມານຄວາມກົດດັນ.
-
Generativity - ລະບົບທີ່ທັນສະໄຫມສາມາດຜະລິດຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ລະຫັດ, ເຖິງແມ່ນວ່າໂມເລກຸນຜູ້ສະຫມັກ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຈັດປະເພດສິ່ງຕ່າງໆ.
-
ແນວຄິດທີ່ເປັນຄວາມເປັນໄປໄດ້ - ພວກເຂົາຈັດການຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໄດ້ຢ່າງສະຫງ່າງາມກວ່າປ່າໄມ້ທີ່ແຕກຫັກ.
-
ເຄື່ອງມືການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື - ທ່ານສາມາດຕິດຕົວແບບກັບການຄິດໄລ່, ຖານຂໍ້ມູນ, ຫຼືການຄົ້ນຫາເພື່ອຂະຫຍາຍຄວາມຫມັ້ນຄົງ.
-
ໃນເວລາທີ່ມັນບໍ່ດີ - ຄວາມລໍາອຽງ, hallucinations, stale ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ພວກເຮົາຈະໄປທີ່ນັ້ນ.
ຂໍຄວາມຊື່ສັດ: ບາງຄັ້ງ AI ຮູ້ສຶກວ່າເປັນລົດຖີບສໍາລັບຈິດໃຈ, ແລະບາງຄັ້ງມັນເປັນ unicycle ສຸດ gravel. ທັງສອງສາມາດເປັນຄວາມຈິງ.
AI ເຮັດວຽກແນວໃດ, ດ້ວຍຄວາມໄວຂອງມະນຸດ🔧
ລະບົບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມສ່ວນໃຫຍ່ປະສົມປະສານ:
-
ຂໍ້ມູນ - ຕົວຢ່າງພາສາ, ຮູບພາບ, ຄລິກ, ການອ່ານເຊັນເຊີ.
-
ຈຸດປະສົງ - ຫນ້າທີ່ສູນເສຍທີ່ບອກວ່າ "ດີ" ມີລັກສະນະແນວໃດ.
-
Algorithms - ຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມທີ່ຍູ້ຕົວແບບເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍນັ້ນ.
-
ການປະເມີນຜົນ - ຊຸດທົດສອບ, metrics, ການກວດສອບສຸຂະພາບ.
-
ການປະຕິບັດ - ການຮັບໃຊ້ຮູບແບບທີ່ມີການຕິດຕາມກວດກາ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ guardrails.
ສອງປະເພນີທີ່ກວ້າງຂວາງ:
-
AI ທີ່ເປັນສັນຍາລັກຫຼືເຫດຜົນ - ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ, ເສັ້ນສະແດງຄວາມຮູ້, ການຄົ້ນຫາ. ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບການສົມເຫດສົມຜົນແລະຂໍ້ຈໍາກັດຢ່າງເປັນທາງການ.
-
ສະຖິຕິຫຼືການຮຽນຮູ້ໂດຍອີງໃສ່ AI - ຮູບແບບທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການຮຽນຮູ້ເລິກຊີວິດແລະບ່ອນທີ່ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງ sizzle ທີ່ຜ່ານມາມາຈາກ; ການທົບທວນທີ່ອ້າງອີງຢ່າງກວ້າງຂວາງແຜນທີ່ອານາເຂດຈາກການເປັນຕົວແທນເປັນຊັ້ນໆໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບທົ່ວໄປ. [2]
ພາຍໃນການຮຽນຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ AI, ເສົາຫຼັກບາງອັນສຳຄັນຄື:
-
ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ - ຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງທີ່ຕິດສະຫຼາກ.
-
ບໍ່ມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ & ຄວບຄຸມຕົນເອງ - ຮຽນຮູ້ໂຄງສ້າງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່.
-
ການຮຽນຮູ້ເສີມ - ຮຽນຮູ້ໂດຍການທົດລອງແລະຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນ.
-
Generative modeling - ຮຽນຮູ້ການຜະລິດຕົວຢ່າງໃຫມ່ທີ່ມີລັກສະນະທີ່ແທ້ຈິງ.
ສອງຄອບຄົວທົ່ວໄປທີ່ເຈົ້າຈະໄດ້ຍິນປະຈໍາວັນ:
-
Transformers - ຖາປັດຕະຍະທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. ມັນໃຊ້ ຄວາມສົນໃຈ ເພື່ອກ່ຽວຂ້ອງກັບແຕ່ລະ token ກັບຄົນອື່ນ, ເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມຂະຫນານແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄ່ອງແຄ້ວທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ. ຖ້າທ່ານໄດ້ຍິນວ່າ "ເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ", ນັ້ນແມ່ນເຄັດລັບຫຼັກ. [3]
-
ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ - ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ທີ່ຈະກັບຄືນຂະບວນການລົບກວນ, ກ້າວຈາກສິ່ງລົບກວນແບບສຸ່ມກັບຄືນໄປບ່ອນຮູບພາບຫຼືສຽງທີ່ຄົມຊັດ. ມັນຄ້າຍຄື un-shuffling ສຽງ, ຊ້າໆແລະລະມັດລະວັງ, ແຕ່ມີ calculus; ວຽກງານພື້ນຖານສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການຝຶກອົບຮົມແລະຕົວຢ່າງປະສິດທິຜົນ. [5]
ຖ້າຄໍາປຽບທຽບມີຄວາມຮູ້ສຶກຂ້ອນຂ້າງຍາວ, ນັ້ນແມ່ນຄວາມຍຸຕິທໍາ - AI ແມ່ນເປົ້າຫມາຍທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍ. ພວກເຮົາທຸກຄົນຮຽນຮູ້ການເຕັ້ນໃນຂະນະທີ່ດົນຕີປ່ຽນເພງກາງ.
ບ່ອນທີ່ທ່ານໄດ້ພົບກັບ AI ທຸກໆມື້ 📱🗺️📧
-
ຄົ້ນຫາ & ຄໍາແນະນໍາ - ຜົນໄດ້ຮັບການຈັດອັນດັບ, ຟີດ, ວິດີໂອ.
-
ອີເມວ & ເອກະສານ - ຕື່ມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ສະຫຼຸບສັງລວມ, ການກວດສອບຄຸນນະພາບ.
-
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະສຽງ - denoise, HDR, transcription.
-
ການນໍາທາງ - ການພະຍາກອນການຈະລາຈອນ, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ.
-
ສະຫນັບສະຫນູນ & ບໍລິການ - ຕົວແທນສົນທະນາທີ່ triage ແລະສະບັບຮ່າງການຕອບ.
-
Coding - ຄໍາແນະນໍາ, refactors, ການທົດສອບ.
-
ສຸຂະພາບ & ວິທະຍາສາດ - triage, ສະຫນັບສະຫນູນຮູບພາບ, ການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງ. (ປະຕິບັດຕໍ່ສະພາບການທາງດ້ານຄລີນິກເປັນຄວາມປອດໄພທີ່ສຳຄັນ; ໃຊ້ການກວດກາຂອງມະນຸດ ແລະຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເປັນເອກະສານ.) [2]
ຫຍໍ້ໜ້ານ້ອຍໆ: ທີມງານຜະລິດຕະພັນອາດຈະ A/B-ທົດສອບຂັ້ນຕອນການດຶງຂໍ້ມູນຢູ່ຕໍ່ໜ້າຕົວແບບພາສາ; ອັດຕາຄວາມຜິດພາດມັກຈະຫຼຸດລົງເນື່ອງຈາກເຫດຜົນຂອງຕົວແບບຫຼາຍກວ່າບໍລິບົດສະເພາະໜ້າວຽກທີ່ສົດກວ່າ, ຫຼາຍກວ່າການຄາດເດົາ. (ວິທີການ: ກໍານົດຕົວຊີ້ວັດຢູ່ທາງຫນ້າ, ຮັກສາຊຸດການຢຸດເຊົາ, ແລະປຽບທຽບການເຕືອນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.)
ຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ແລະຄວາມວຸ່ນວາຍເລັກນ້ອຍລະຫວ່າງ ⚖️
ຈຸດແຂງ
-
ຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ສັບສົນດ້ວຍຄວາມດີ.
-
ຂະຫນາດໃນທົ່ວວຽກງານທີ່ມີເຄື່ອງຈັກຫຼັກດຽວກັນ.
-
ຮຽນຮູ້ໂຄງສ້າງ latent ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ມືວິສະວະກອນ. [2]
ຂອບເຂດຈໍາກັດ
-
Hallucinations - ແບບຈໍາລອງອາດຈະຜະລິດສຽງທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
-
Bias - ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສາມາດເຂົ້າລະຫັດຄວາມລໍາອຽງທາງສັງຄົມທີ່ລະບົບຫຼັງຈາກນັ້ນຜະລິດໃຫມ່.
-
ຄວາມທົນທານ - ກໍລະນີທີ່ຂອບ, ປັດໃຈເຂົ້າຂອງຝ່າຍກົງກັນຂ້າມ, ແລະການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍສາມາດທໍາລາຍສິ່ງຕ່າງໆ.
-
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ & ຄວາມປອດໄພ - ຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນສາມາດຮົ່ວໄດ້ຖ້າທ່ານບໍ່ລະມັດລະວັງ.
-
ຄໍາອະທິບາຍ - ເປັນຫຍັງມັນເວົ້າແນວນັ້ນ? ບາງຄັ້ງບໍ່ຈະແຈ້ງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການກວດສອບຜິດຫວັງ.
ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແມ່ນມີຢູ່ເພື່ອໃຫ້ທ່ານບໍ່ສົ່ງຄວາມວຸ່ນວາຍ: NIST AI Risk Management Framework ສະຫນອງການແນະນໍາການປະຕິບັດ, ດ້ວຍຄວາມສະຫມັກໃຈເພື່ອປັບປຸງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໃນທົ່ວການອອກແບບ, ການພັດທະນາ, ແລະການນໍາໃຊ້ - ຄິດສ້າງແຜນທີ່ຄວາມສ່ຽງ, ການວັດແທກແລະການຄຸ້ມຄອງການນໍາໃຊ້ end-to-end. [4]
ກົດລະບຽບຂອງຖະຫນົນຫົນທາງ: ຄວາມປອດໄພ, ການຄຸ້ມຄອງ, ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ 🛡️
ກົດລະບຽບແລະຄໍາແນະນໍາແມ່ນປະຕິບັດຕາມການປະຕິບັດ:
-
ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງ - ຄວາມສ່ຽງສູງໃຊ້ປະເຊີນກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມງວດ; ເອກະສານ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ, ແລະການຈັດການເຫດການ. ຂອບເຂດສາທາລະນະເນັ້ນໜັກເຖິງຄວາມໂປ່ງໃສ, ການກວດກາຂອງມະນຸດ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. [4]
-
ຂະແຫນງການ nuance - ໂດເມນທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນດ້ານຄວາມປອດໄພ (ເຊັ່ນ: ສຸຂະພາບ) ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະເມີນຜົນຂອງມະນຸດແລະລະມັດລະວັງ; ເຄື່ອງມືທີ່ມີຈຸດປະສົງທົ່ວໄປຍັງຄົງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກເອກະສານທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ແລະຂໍ້ຈໍາກັດ. [2]
ນີ້ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການຂັດຂວາງການປະດິດສ້າງ; ມັນກ່ຽວກັບການບໍ່ປ່ຽນຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານເປັນຜູ້ຜະລິດປັອບຄອນໃນຫ້ອງສະຫມຸດ… ເຊິ່ງຟັງແລ້ວມ່ວນຈົນບໍ່ມີ.
ປະເພດຂອງ AI ໃນການປະຕິບັດ, ມີຕົວຢ່າງ 🧰
-
ການຮັບຮູ້ - ວິໄສທັດ, ການປາກເວົ້າ, ເຊັນເຊີ fusion.
-
ພາສາ - ສົນທະນາ, ການແປພາສາ, ສະຫຼຸບ, ການສະກັດ.
-
Prediction - ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ, ການກວດຫາຜິດປົກກະຕິ.
-
ການວາງແຜນ ແລະການຄວບຄຸມ - ຫຸ່ນຍົນ, ການຂົນສົ່ງ.
-
ການຜະລິດ - ຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ, ລະຫັດ, ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງ.
ພາຍໃຕ້ຝາອັດປາກມົດລູກ, ຄະນິດສາດໄດ້ອີງໃສ່ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະຊຸດຄຳນວນທີ່ຮັກສາທຸກຢ່າງໃຫ້ຟັງ. ສໍາລັບການກວາດເລິກໃນທົ່ວພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເບິ່ງການທົບທວນຄືນ canonical. [2]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເຄື່ອງມື AI ຍອດນິຍົມໃນທັນທີ 🧪
(ບາງຈຸດບໍ່ສົມບູນແບບຕາມຈຸດປະສົງ. ລາຄາປ່ຽນໄປ. ໄລຍະທາງຂອງທ່ານຈະແຕກຕ່າງກັນ.)
| ເຄື່ອງມື | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີ |
|---|---|---|---|
| LLM ແບບສົນທະນາ | ການຂຽນ, ຖາມ-ຕອບ, ຄວາມຄິດ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ເຂັ້ມແຂງ; hooks ເຄື່ອງມື |
| ຕົວສ້າງຮູບພາບ | ການອອກແບບ, ກະດານອາລົມ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍສ່ອງແສງຢູ່ໃນສາຍຕາ |
| ນັກບິນລະຫັດ | ນັກພັດທະນາ | ການທົດລອງຈ່າຍ | ຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບລະຫັດ corpora; ການແກ້ໄຂໄວ |
| ການຊອກຫາ vector DB | ທີມງານຜະລິດຕະພັນ, ສະຫນັບສະຫນູນ | ແຕກຕ່າງກັນ | ດຶງຂໍ້ມູນຄວາມເປັນຈິງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການລອຍ |
| ເຄື່ອງມືການປາກເວົ້າ | ກອງປະຊຸມ, ຜູ້ສ້າງ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ASR + TTS ທີ່ຈະແຈ້ງຢ່າງໜ້າຕົກໃຈ |
| ການວິເຄາະ AI | Ops, ການເງິນ | ວິສາຫະກິດ | ການຄາດຄະເນໂດຍບໍ່ມີ 200 ຕາຕະລາງ |
| ເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ | ການປະຕິບັດຕາມ, ການປົກຄອງ | ວິສາຫະກິດ | ການສ້າງແຜນທີ່ຄວາມສ່ຽງ, ການຕັດໄມ້, ການຈັດກຸ່ມສີແດງ |
| ນ້ອຍໆຢູ່ໃນອຸປະກອນ | ມືຖື, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ | ແບບອິດສະຫຼະ | latency ຕໍ່າ; ຂໍ້ມູນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ |
ວິທີການປະເມີນລະບົບ AI ຄືກັບມືອາຊີບ 🧪🔍
-
ກໍານົດວຽກ - one-sentence task statement .
-
ເລືອກຕົວຊີ້ວັດ - ຄວາມຖືກຕ້ອງ, latency, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຜົນກະທົບຄວາມປອດໄພ.
-
ເຮັດໃຫ້ຊຸດທົດສອບ - ຕົວແທນ, ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ຖືອອກ.
-
ກວດເບິ່ງຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫລວ - ວັດສະດຸປ້ອນລະບົບຄວນປະຕິເສດຫຼືເພີ່ມຂຶ້ນ.
-
ທົດສອບຄວາມລຳອຽງ - ຂໍ້ມູນຈຳນວນປະຊາກອນ ແລະຄຸນລັກສະນະທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນບ່ອນນຳໃຊ້.
-
ມະນຸດຢູ່ໃນ loop - ລະບຸເວລາທີ່ບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງຕ້ອງທົບທວນຄືນ.
-
ບັນທຶກ & ຕິດຕາມກວດກາ - ການຊອກຄົ້ນຫາ drift, ການຕອບສະຫນອງເຫດການ, rollbacks.
-
ເອກະສານ - ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ການນໍາໃຊ້ທີ່ຕັ້ງໃຈ, ທຸງສີແດງ. NIST AI RMF ໃຫ້ທ່ານໃຊ້ພາສາ ແລະຂະບວນການຮ່ວມກັນສໍາລັບການນີ້. [4]
ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປທີ່ຂ້ອຍໄດ້ຍິນຕະຫຼອດເວລາ🙃
-
"ມັນເປັນພຽງແຕ່ການຄັດລອກ." ການຝຶກອົບຮົມຮຽນຮູ້ໂຄງສ້າງສະຖິຕິ; ການຜະລິດປະກອບຜົນຜະລິດໃຫມ່ທີ່ສອດຄ່ອງກັບໂຄງສ້າງນັ້ນ. ມັນສາມາດເປັນສິ່ງປະດິດ - ຫຼືຜິດ - ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນການຄັດລອກ. [2]
-
"AI ເຂົ້າໃຈຄືກັບຄົນ." ມັນ ສ້າງ ຮູບແບບ. ບາງຄັ້ງມັນເບິ່ງຄືວ່າຄວາມເຂົ້າໃຈ; ບາງຄັ້ງມັນເປັນຄວາມມົວທີ່ໝັ້ນໃຈ. [2]
-
"ໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນດີກວ່າສະເຫມີ." ຂະຫນາດຊ່ວຍ, ແຕ່ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ການສອດຄ່ອງ, ແລະການດຶງຂໍ້ມູນມັກຈະສໍາຄັນກວ່າ. [2][3]
-
"ຫນຶ່ງ AI ເພື່ອປົກຄອງພວກເຂົາທັງຫມົດ." stacks ທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຫຼາຍຮູບແບບ: ດຶງຂໍ້ມູນສໍາລັບຂໍ້ເທັດຈິງ, generative ສໍາລັບຂໍ້ຄວາມ, ຮູບແບບໄວຂະຫນາດນ້ອຍໃນອຸປະກອນ, ບວກກັບການຊອກຫາຄລາສສິກ.
ການເບິ່ງທີ່ເລິກກວ່າເລັກນ້ອຍ: ການຫັນເປັນແລະການແຜ່ກະຈາຍ, ໃນຫນຶ່ງນາທີ⏱️
-
Transformers ຄິດໄລ່ຄະແນນຄວາມສົນໃຈລະຫວ່າງ tokens ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຈະເນັ້ນໃສ່ຫຍັງ. ການວາງຊັ້ນຊ້ອນກັນຈະບັນທຶກການເພິ່ງພາອາໄສໃນໄລຍະຍາວໂດຍບໍ່ມີການເກີດຂຶ້ນຊ້ຳຢ່າງຈະແຈ້ງ, ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມຂະໜານກັນສູງ ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນທົ່ວໜ້າວຽກພາສາ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍານີ້ສະຫນັບສະຫນູນລະບົບພາສາທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ສຸດ. [3]
-
ແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍ ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຍົກເລີກສິ່ງລົບກວນເທື່ອລະກ້າວ, ຄືກັບການຂັດກະຈົກທີ່ມີໝອກ ຈົນກ່ວາໃບໜ້າປາກົດ. ແນວຄວາມຄິດຫຼັກຂອງການຝຶກອົບຮົມ ແລະການສ້າງຕົວຢ່າງໄດ້ປົດລັອກຄວາມບູມຂອງການສ້າງຮູບພາບ ແລະຕອນນີ້ຂະຫຍາຍໄປສູ່ສຽງ ແລະວິດີໂອ. [5]
ຄຳສັບຈຸນລະພາກ ເຈົ້າສາມາດຮັກສາໄດ້ 📚
-
ຕົວແບບ - ຫນ້າທີ່ກໍານົດຕົວກໍານົດການທີ່ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ວັດສະດຸປ້ອນກັບຜົນໄດ້ຮັບ.
-
ການຝຶກອົບຮົມ - ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຕົວກໍານົດການເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍໃນຕົວຢ່າງ.
-
Overfitting - ເຮັດໄດ້ດີກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, meh ຢູ່ບ່ອນອື່ນ.
-
Hallucination - ຄ່ອງແຄ້ວ ແຕ່ຜົນອອກມາຜິດຈິງ.
-
RAG - retrieval-augmented generation ທີ່ປຶກສາແຫຼ່ງສົດ.
-
Alignment - ຮູບຮ່າງພຶດຕິກໍາເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາແລະມາດຕະຖານ.
-
ຄວາມປອດໄພ - ການປ້ອງກັນຜົນຜະລິດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດ.
-
Inference - ການນໍາໃຊ້ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ.
-
Latency - ເວລາຈາກການປ້ອນໄປຫາຄຳຕອບ.
-
Guardrails - ນະໂຍບາຍ, ການກັ່ນຕອງ, ແລະການຄວບຄຸມປະມານຮູບແບບ.
ດົນເກີນໄປ, ບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ - ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍ 🌯
AI ແມ່ນຫຍັງ? ການເກັບກໍາເຕັກນິກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະປະຕິບັດຢ່າງສະຫລາດໄປສູ່ເປົ້າຫມາຍ. ຄື້ນທີ່ທັນສະໄຫມຂັບເຄື່ອນໃນການຮຽນຮູ້ເລິກ - ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຫັນປ່ຽນສໍາລັບພາສາແລະການແຜ່ກະຈາຍສໍາລັບສື່ມວນຊົນ. ໃຊ້ຢ່າງມີຄວາມຄິດ, ການຮັບຮູ້ຮູບແບບການວັດແທກລະດັບ AI, ເລັ່ງການເຮັດວຽກສ້າງສັນ ແລະການວິເຄາະ, ແລະເປີດປະຕູທາງວິທະຍາສາດໃໝ່. ການນໍາໃຊ້ carelessly, ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ຜິດພາດ, ຍົກເວັ້ນ, ຫຼືລົບລ້າງຄວາມເຊື່ອຖື. ເສັ້ນທາງທີ່ມີຄວາມສຸກປະສົມກັບວິສະວະກໍາທີ່ເຂັ້ມແຂງກັບການປົກຄອງ, ການວັດແທກ, ແລະການສໍາພັດຂອງຄວາມຖ່ອມຕົນ. ການດຸ່ນດ່ຽງນັ້ນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນໄປໄດ້ - ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ສາມາດສອນໄດ້, ສາມາດທົດສອບໄດ້, ແລະສາມາດຮັກສາໄດ້ດ້ວຍກອບແລະກົດລະບຽບທີ່ຖືກຕ້ອງ. [2][3][4][5]
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] Encyclopedia Britannica - Artificial Intelligence (AI) : ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[2] ທໍາມະຊາດ - “ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ” (LeCun, Bengio, Hinton) : ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[3] arXiv - “Attention Is All You Need” (Vaswani et al.) : ອ່ານເພີ່ມ
ເຕີມ
[4] ar NIST - “ AI Read more Riskiv Framework [ 5 ] ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ Probabilistic” (Ho et al.) : ອ່ານເພີ່ມເຕີມ