Felly, rydych chi eisiau adeiladu AI? Symudiad call - ond gadewch i ni beidio â cheisio esgus ei fod yn llinell syth. P'un a ydych chi'n breuddwydio am sgwrsbot sydd o'r diwedd yn "deall" neu rywbeth mwy ffansi sy'n dadansoddi contractau cyfreithiol neu'n dadansoddi sganiau, dyma'ch glasbrint. Cam wrth gam, dim llwybrau byr - ond digon o ffyrdd i wneud llanast (a'i drwsio).
Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:
🔗 Beth Yw Deallusrwydd Artiffisial Cwantwm? – Lle Mae Ffiseg, Cod ac Anhrefn yn Croestorri
Plymiad dwfn i gyfuniad swreal cyfrifiadura cwantwm a deallusrwydd artiffisial.
🔗 Beth Yw Casgliad mewn Deallusrwydd Artiffisial? – Y Foment y Daw'r Cyfan at ei Gilydd
Archwiliwch sut mae systemau Deallusrwydd Artiffisial yn defnyddio'r hyn maen nhw wedi'i ddysgu i gyflawni canlyniadau yn y byd go iawn.
🔗 Beth Mae'n ei Olygu i Fabwysiadu Dull Holistaidd o Ddeallusrwydd Artiffisial?
Gweler pam nad yw deallusrwydd artiffisial cyfrifol yn ymwneud â chod yn unig - mae'n ymwneud â chyd-destun, moeseg ac effaith.
1. Beth yw pwrpas eich AI hyd yn oed? 🎯
Cyn ysgrifennu un llinell o god neu agor unrhyw offeryn datblygu fflachlyd, gofynnwch i chi'ch hun: beth yn union y mae'r AI hwn i fod i'w wneud ? Nid mewn termau amwys. Meddyliwch yn benodol, fel:
-
“Rwyf am iddo ddosbarthu adolygiadau cynnyrch fel rhai cadarnhaol, niwtral, neu ymosodol.”
-
“Dylai argymell cerddoriaeth fel Spotify, ond yn well - mwy o naws, llai o hap-drefn algorithmig.”
-
“Mae angen bot arnaf sy’n ateb e-byst cleientiaid yn fy nhôn i - gan gynnwys sarcasm.”
Ystyriwch hyn hefyd: beth yw "buddugoliaeth" i'ch prosiect? Ai cyflymder ydyw? Cywirdeb? Dibynadwyedd mewn achosion ymyl? Mae'r pethau hynny'n bwysicach na pha lyfrgell rydych chi'n ei dewis yn ddiweddarach.
2. Casglwch Eich Data Fel Rydych Chi'n Ei Olygu 📦
Mae AI da yn dechrau gyda gwaith data diflas - yn wirioneddol ddiflas. Ond os hepgorwch y rhan hon, bydd eich model ffansi yn perfformio fel pysgodyn aur ar espresso. Dyma sut i osgoi hynny:
-
O ble mae eich data'n dod? Setiau data cyhoeddus (Kaggle, UCI), APIs, fforymau wedi'u crafu, logiau cwsmeriaid?
-
Ydy o'n lân? Mae'n debyg nad ydy. Glanhewch hi beth bynnag: trwsiwch nodau rhyfedd, gollyngwch resi llygredig, normaleiddio'r hyn sydd angen ei normaleiddio.
-
Cytbwys? Rhagfarnllyd? Gor-ffit yn aros i ddigwydd? Rhedeg ystadegau sylfaenol. Gwiriwch ddosraniadau. Osgowch siambrau adlais.
Awgrym proffesiynol: os ydych chi'n delio â thestun, safonwch amgodiadau. Os yw'n ddelweddau, unwch benderfyniadau. Os yw'n daenlenni… paratowch.
3. Pa Fath o AI Ydym Ni'n Ei Adeiladu Yma? 🧠
Ydych chi'n ceisio dosbarthu, cynhyrchu, rhagweld, neu archwilio? Mae pob nod yn eich gwthio tuag at set offer wahanol - a chur pen gwahanol iawn.
| Gôl | Pensaernïaeth | Offer/Fframweithiau | Rhybuddion |
|---|---|---|---|
| Cynhyrchu testun | Trawsnewidydd (arddull GPT) | Wyneb Cofleidio, Llama.cpp | Tueddol o weld rhithweledigaethau |
| Adnabyddiaeth delwedd | CNN neu Vision Transformers | PyTorch, TensorFlow | Angen llawer o ddelweddau |
| Rhagweld | LightGBM neu LSTM | scikit-dysgu, Keras | Mae peirianneg nodweddion yn allweddol |
| Asiantau rhyngweithiol | RAG neu LangChain gyda backend LLM | Cadwyn Lang, Côn Pinwydd | Anogaeth a chof yn hanfodol |
| Rhesymeg penderfyniad | Dysgu Atgyfnerthu | Campfa OpenAI, Ray RLlib | Byddwch chi'n crio o leiaf unwaith |
Mae'n iawn cymysgu a chyfateb hefyd. Mae'r rhan fwyaf o AIs go iawn wedi'u gwnïo at ei gilydd fel ail gefnder Frankenstein.
4. Diwrnod(au) Hyfforddi 🛠️
Dyma lle rydych chi'n troi cod a data crai yn rhywbeth a allai weithio.
Os ydych chi'n mynd â'r pentwr llawn:
-
Hyfforddi model gan ddefnyddio PyTorch, TensorFlow, neu hyd yn oed rhywbeth hen ffasiwn fel Theano (dim barnu)
-
Rhannwch eich data: hyfforddi, dilysu, profi. Peidiwch â thwyllo - gall rhaniadau ar hap ddweud celwydd
-
Addasu pethau: maint y swp, cyfradd ddysgu, rhoi'r gorau iddi. Dogfennu popeth neu edifarhau yn ddiweddarach
Os ydych chi'n creu prototeipiau'n gyflym:
-
Defnyddiwch Claude Artifacts, Google AI Studio, neu Faes Chwarae OpenAI i “droi cod yn arf gweithredol”
-
Cadwynwch allbynnau gyda'i gilydd gan ddefnyddio Replit neu LangChain ar gyfer piblinellau mwy deinamig
Byddwch yn barod i fethu eich ychydig ymdrechion cyntaf. Nid methiant yw hynny - graddnodi yw e.
5. Gwerthusiad: Peidiwch â Dim ond Ymddiried Ynddo 📏
Model sy'n perfformio'n dda mewn hyfforddiant ond yn methu mewn defnydd go iawn? Trap dechreuwyr clasurol.
Metrigau i'w hystyried:
-
Testun : BLEU (ar gyfer steil), ROUGE (ar gyfer atgoffa), a dryswch (peidiwch â mynd yn obsesiynol)
-
Dosbarthiad : F1 > Cywirdeb. Yn enwedig os yw eich data yn anghyflawn
-
Atchweliad : Mae'r Gwall Sgwâr Cymedrig yn greulon ond yn deg
Profwch fewnbynnau rhyfedd hefyd. Os ydych chi'n adeiladu chatbot, ceisiwch roi negeseuon cwsmeriaid goddefol-ymosodol iddo. Os ydych chi'n dosbarthu, ychwanegwch gamgymeriadau teipio, slang, a sarcasm. Mae data go iawn yn flêr - profwch yn unol â hynny.
6. Anfonwch ef (Ond yn Ofalus) 📡
Fe wnaethoch chi ei hyfforddi. Fe wnaethoch chi ei brofi. Nawr rydych chi eisiau ei ryddhau. Gadewch i ni beidio â rhuthro.
Dulliau lleoli:
-
Yn seiliedig ar y cwmwl : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - cyflym, graddadwy, weithiau'n ddrud
-
Haen API : Lapio ef mewn Swyddogaethau FastAPI, Flask, neu Vercel a'i alw o ble bynnag
-
Ar y ddyfais : Trosi i ONNX neu TensorFlow Lite ar gyfer defnydd symudol neu fewnosodedig
-
Dewisiadau dim cod : Da ar gyfer MVPs. Rhowch gynnig ar Zapier, Make.com, neu Peltarion i blygio i mewn i apiau'n uniongyrchol
Gosod logiau. Monitro trwybwn. Tracio sut mae'r model yn ymateb i achosion ymyl. Os yw'n dechrau gwneud penderfyniadau rhyfedd, rholiwch yn ôl yn gyflym.
7. Cynnal neu Fudo 🧪🔁
Nid yw deallusrwydd artiffisial yn statig. Mae'n symud. Mae'n anghofio. Mae'n gor-ffitio. Mae angen i chi warchod ei blant - neu'n well, awtomeiddio'r gwarchod plant.
-
Defnyddiwch offer drifft modelu fel Evidently neu Fiddler
-
Cofnodwch bopeth - mewnbynnau, rhagfynegiadau, adborth
-
Adeiladu dolenni ailhyfforddi neu o leiaf amserlennu diweddariadau chwarterol
Hefyd - os bydd defnyddwyr yn dechrau chwarae gemau am eich model (e.e., torri sgwrsbot allan o'r system), trwsiwch hynny'n gyflym.
8. A ddylech chi hyd yn oed adeiladu o'r dechrau? 🤷♂️
Dyma’r gwir creulon: bydd adeiladu LLM o’r dechrau yn eich dinistrio’n ariannol oni bai eich bod chi’n Microsoft, Anthropic, neu’n wladwriaeth dwyllodrus. O ddifrif.
Defnyddiwch:
-
LLaMA 3 os ydych chi eisiau sylfaen agored ond pwerus
-
DeepSeek neu Yi ar gyfer LLMs Tsieineaidd cystadleuol
-
Mistral os oes angen canlyniadau ysgafn ond cryf arnoch chi
-
GPT drwy API os ydych chi'n optimeiddio ar gyfer cyflymder a chynhyrchiant
Mae mireinio yn ffrind i chi. Mae'n rhatach, yn gyflymach, ac fel arfer yr un mor dda.
✅ Eich Rhestr Wirio Adeiladu Eich Deallusrwydd Artiffisial Eich Hun
-
Nod wedi'i ddiffinio, nid yn amwys
-
Data: glân, wedi'i labelu, (gan mwyaf) cytbwys
-
Pensaernïaeth wedi'i dewis
-
Cod a dolen trên wedi'u hadeiladu
-
Gwerthusiad: trylwyr, go iawn
-
Defnyddio'n fyw ond wedi'i fonitro
-
Dolen adborth wedi'i chloi i mewn