Uru:
- Ikike ịchọpụta ịkpa ókè zoro ezo site n'ịghọta na echiche ọjọọ na-abịa site na data (akụkọ ihe mere eme, nnochite anya, nha, mkpokọta) na ịtụle ihe nlereanya na ndabere nke obere obere.
- Ikike inye nkọwa, nleba anya mmadụ na ịza ajụjụ na mkpebi dị oke mkpa yana nghọta akwụkwọ na kaadị nlereanya.
- Ikike ijikwa ọnụ ahịa ego na gburugburu ebe obibi na-emebighị mma site na iji ụdị kacha nta zuru oke, mkpirisi ngwa ngwa, cache na batch.
Ihe nlereanya nwere ike na-arụ ọrụ nke ọma na teknụzụ mana ọ ka na-ezighi ezi - ọ bụrụ na ọ bụ ihe na-ezighị ezi nye ụfọdụ ndị, enweghị nkọwa, ma ọ bụ na-emepụta ụgwọ anaghị akwụ ụgwọ. N'ime nkeji a, anyị na-ekpuchi akụkụ atọ "anaghị ahụ anya" mana akụkụ siri ike nke injinịa ML: nhụsianya na ikpe ziri ezi, ụkpụrụ omume na nghọta, ọnụ ahịa na nkwado. Ndị a abụghị ihe ịchọ mma agbakwunyere ma emesịa, mana akụkụ dị mkpa nke ogo injinia.
Ebee ka ajọ mbunobi si abịa?
Nlere anya nlegharị anya (usoro nhazi usoro ihe nlereanya nke ụfọdụ otu dị iche iche/na-ezighị ezi) na-abịakarị na data, ọ bụghị ihe nlereanya. Isi mmalite:
- Mkparịta ụka akụkọ ihe mere eme: Data na-egosipụta ikpe na-ezighị ezi gara aga. Ọ bụrụ na enyerela otu otu obere otuto n'oge gara aga, ihe nlereanya a zụrụ na data ahụ ga-amụta ma mee ka ịkpa oke a dịgide.
- Nnọchi anya: Ụfọdụ otu adịghị anọchi anya na data; ihe nlereanya ahụ na-arụ ọrụ nke ọma maka ha (dịka ọmụmaatụ obere izi ezi na obere ihe ngosi igwe mmadụ).
- Ihe nlere anya: Akara aha n'onwe ha enweghị mmasị (dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na nkọwa nke "ezigbo onye ọrụ" dabere na mkpebi nkwalite gara aga).
- Mkpakọrịta mkpokọta: N'ihi na data sitere na ọwa akọwapụtara, ọ bụghị ihe nnọchianya nke eluigwe na ala.
Ihe nlereanya ahụ abụghị naanị ịmụta echiche ndị a; na-ebuli elu site na ịmegharị ya. Mkpebi ajọ omume nke otu onye na-emetụta onye ọzọ; Mkpebi nke ụdị eleghị anya bụ nde mmadụ.
Kpachara anya: Adịla na mmejọ nke ịsị "ihe nlereanya ahụ na-anọpụ iche n'ihi na ọ bụ naanị mgbakọ na mwepụ." Ihe nlereanya a na-amụta ma na-emezi echiche mmadụ na data. Nnọpụiche abụghị ndabara, kama ọ bụ nsonaazụ nke a ga-atụrịrị wee hụ.
na-atụ ikpe ziri ezi
Iji jikwaa ikpe ziri ezi, ọ dị mkpa ibu ụzọ tụọ ya. Iji mee nke a, nyochaa ihe nlereanya ahụ n'otu n'otu n'otu: metrik dị ka izi ezi, icheta, ọnụego ziri ezi ụgha hà nhata n'ofe otu igwe mmadụ dị iche iche? Echiche ole na ole banyere ikpe ziri ezi:
- Ịdị mma otu: Ihe nlereanya a ọ na-emeso otu dị iche iche nke ọma/na-ezighi ezi na ọnụego yiri nke ahụ?
- Ịha nhata nke ohere: Ihe nlereanya a ọ na-ejide ndị dị mma n'ezie n'otu aka ahụ na otu niile (ntụgharị uche)?
Eziokwu dị mkpa: nkọwa dị iche iche nke ikpe ziri ezi nwere ike ọ gaghị enwe afọ ojuju n'otu oge (nke a bụ nsonaazụ mgbakọ na mwepụ). Kedu nkọwa nke ikpe ziri ezi na-ebute ụzọ n'ọnọdụ a bụ mkpebi ziri ezi na azụmahịa, ọ bụghị nke teknụzụ, yana ndị na-emetụta ya.
Ụzọ adịghị ike / Ụzọ siri ike
Ogbenye: "N'ozuzu izi ezi nke ihe nlereanya bụ 88%, nke dị mma."
Güçlü: "N'ozuzu izi ezi bụ 88%, ma mgbe anyị kewara ya n'ime subgroups, ncheta bụ 91% n'ime otu ìgwè na 67% n'ime otu ọzọ - ihe nlereanya na-n'usoro na-efu na otu ahụ. Anyị na-ede akwụkwọ ihe kpatara ya (enweghị ihe nnọchiteanya), anakọtara data maka otu ahụ wee nyochaa ya na nha nha-echeta ihe mgbaru ọsọ.
Ihe dị iche: ụzọ siri ike adịghị ezobe n'azụ metric izugbe, ọ na-ekewapụ obere ìgwè ma na-ewere ikpe ziri ezi dị ka mkpebi na-emeghe.
Ụkpụrụ omume na nghọta
Ụkpụrụ bụ isi nke AI nwere ọrụ bụ:
- Nkọwa: Enwere ike ịkọwa ihe kpatara ihe nlereanya ahụ ji mee mkpebi a? N'ime mkpebi dị elu (kredit, ọrụ, ahụike) mmadụ nwere ikike ịkọwapụta. E kwesịghị iji ihe atụ a na-akọwaghị eme ihe na mpaghara ndị a ma ọ bụ kwadoro usoro nkọwa.
- Nlekọta mmadụ: E kwesịghị ime mkpebi ndị nwere mmetụta dị elu ozugbo; Ihe nlereanya na-atụ aro, mmadụ na-akwado.
- Ịza ajụjụ: O kwesịrị ka o doo anya onye na-ahụ maka ya mgbe ihe nlereanya ahụ mere njehie. "Ihe nlereanya ahụ kpebiri" abụghị ihe ngọpụ.
- Nghọta: Onye ọrụ kwesịrị ịma na ha na AI na-emekọrịta ihe yana otu esi eji data ha eme ihe.
N'ọtụtụ mba na mpaghara, a na-etinyekwa ụkpụrụ ndị a na iwu (nghọta, nyocha na ọrụ nlekọta mmadụ maka usoro AI dị ize ndụ). Onye injinia na-ahụ maka ịmara ụkpụrụ nke ubi ya.
NDỤMỌDỤ: Debe "kaadị nlereanya" maka ụdị mmetụta ọ bụla dị elu: ihe nlereanya ahụ na-eme, ihe data a zụrụ ya, otú ọ dị mma / na-adịghị mma ọ na-arụ ọrụ na nke dị iche iche, ihe njedebe ya mara. Akwụkwọ a bụ ma ihe nghọta na ngwa ọrụ.
Ọnụ na nkwado
AI adịghị ọnụ ala. A na-ahazi ọnụ ahịa n'akụkụ abụọ:
Ọnụ ego ego:
- Ọnụ ego Token (LLM): Arịrịọ ọ bụla na nzaghachi na-efu token; Ka olu na-eto eto, ụgwọ ahụ na-eto eto. Ogologo oge na-enweghị isi na-akpalite, nnukwu nhọrọ ụdị gabiga ókè na loops ndị nnọchite anya na-achịkwaghị achịkwa (nkeji 5) na-ebuli ọnụ ahịa ahụ.
- Ọzụzụ na nnabata: Ndozi nke ọma na ihe ngosi ihe nlereanya na-eweta ụgwọ ngwaike.
- Nkwalite: Ejila nnukwu ihe nlereanya ma ọ bụrụ na obere ihe nlereanya zuru oke; cache a na-ajụkarị ajụjụ; mee ka ngwa ngwa; Batch ihe enwere ike ịhazi.
Ọnụ ego gburugburu: Nnukwu ọzụzụ nlereanya na ntinye aka na-eri ike dị ukwuu. Nkwụsi ike na-eme ka ịzere mgbako na-enweghị isi (ihe nlereanya nha ziri ezi, ụkpụrụ ụlọ nke ọma) bụrụ ọrụ ọkachamara.
NDỤMỌDỤ: Iwu mbụ nke njikarịcha ọnụ ahịa: "Gịnị bụ obere ihe nlereanya zuru oke maka ọrụ a?" Ịtinye ihe nlereanya kachasị ike n'ebe nile dị ka ịkụnye ntu na sledgehammer - ọnụ na enweghị isi.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - ịkpa oke ezoro ezo. Ụdị nlebanya n'ọrụ dị mma n'ozuzu ya. Nnyocha nke obere otu chọpụtara na ihe nlereanya ahụ mesiri ụmụ nwanyị ike n'usoro n'usoro n'ihi na data akụkọ ihe mere eme bụ ndị nwoke na-achị - ọ mụtara ịkpaghasị akụkọ ihe mere eme. Akwụsịrị ihe nlereanya a, data ziri ezi, yana metrics ziri ezi. Ezi omume zuru oke kpuchiri ịkpa oke zoro ezo.
Ikpe 2 - Ọjụjụ na-akọwaghị. Ụdị kredit na-ajụ ngwa, mana ọ nweghị onye nwere ike ịkọwa ihe kpatara ya. Mgbe onye ahịa rịọrọ nkọwa gbasara iwu, otu ahụ enweghị ike ịzaghachi. Ewepụrụ ihe nlereanya ahụ site na iji ya na mkpebi ndị nwere mmetụta dị elu ruo mgbe agbakwunyere usoro nwere ike ịkọwa na emepụtara izi ezi maka ọjụjụ ọ bụla. Ihe nkuzi: ịkọwapụta dị mkpa n'ime mkpebi dị elu.
Ikpe 3 - Bill ujo. Otu otu nọ na-eji LLM kachasị na ogologo oge maka arịrịọ ọ bụla. Ụgwọ ụgwọ ọnwa amụbaala na-atụghị anya ya. Nyocha biputere: Enwere ike idozi ọtụtụ arịrịọ site na iji obere ihe atụ, ọkara nke mkpali ahụ anaghị arụ ọrụ, yana enwere ike ịchekwa ajụjụ ugboro ugboro. Nkwalite atọ ndị a belatara ọnụ ahịa nke ukwuu, na-emebighị àgwà ahụ. Ihe nkuzi: ụdị kachasị ike adịghị mkpa ebe niile.
Ụdị ndebiri nwere ike iṅomi
Nyere m aka inyocha ihe nlereanya a maka eleghi anya/ikpe ziri ezi. Kedu otu obere (ọnụọgụ/akụkụ) ka m ga-eke ma tụọ? Kedu metrics (nkenke, ncheta, ọnụ ọgụgụ ziri ezi ụgha site na otu) ka m ga-atụnyere? Enwere ike ịkọwa nkọwa dị iche iche nke esemokwu ziri ezi, nke m ga-ebute ụzọ na ọnọdụ a na gịnị kpatara? Ọnọdụ ụkpụrụ/mkpebi: [nkọwa]
Mepụta kaadị ihe ngosi maka ụdị mmetụta dị elu. Kwesịrị ịgụnye: ebumnuche, data ọzụzụ na ụbọchị, arụmọrụ na obere otu, oke amaara, ojiji kwesịrị ekwesị / na-ekwesịghị ekwesị, ọkwa nkọwa, ebe nlekọta mmadụ. Model: [nkọwa]
Nyere m aka ibelata ọnụ ahịa nke mmejuputa LLM a, n'emebighị àgwà ya. Ọ dị: nha nlereanya, nkezi ogologo oge ọsọ ọsọ, arịrịọ olu, enwere cache? Nyochaa: 1) Obere ihe nlereanya ọ bụ ezuru (maka nke ọrụ)?2) Enwere ike imechi ngwa ngwa ngwa ngwa?3) Enwere ike ịchekwa arịrịọ ugboro ugboro?4) Enwere ọrụ dị maka batch? Dee mmetụta atụmatụ nke ọ bụla.
Mepụta ndepụta nke ụkpụrụ omume / ọrụ maka usoro mkpebi mkpebi a dị elu.- Nkọwa: enwere ike ịmepụta mkpebi ziri ezi? - Nlekọta mmadụ: bụ mkpebi dị elu nke na-akwado nkwado?
Tebụl isi iyi nke enweghị isi
Isi mmalite
akara
ịkpachara anya
eleghi anya n'akụkọ ihe mere eme
ịkpa oke gara aga na-aga n'ihu
Nyochaa data + metric ziri ezi
ihe nnọchianya
Obere ziri ezi na obere ihe nlele
Nyocha nke obere otu + nhazi
mmechu ihu
aha ele mmadụ anya n'ihu
Nyochaa usoro akara
Mkpokọta ele mmadụ anya n'ihu
Eluigwe na ụwa anaghị anọchi anya ya
Ngbanwe akụrụngwa
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-adabere na metrik n'ozuzu ya. Enweghị ike ịhụ ịkpa oke ezoro ezo na-enweghị nyocha nke otu.
- Na-eche na "ihe nlereanya na-anọpụ iche". Ihe nlereanya ahụ na-amụta ma na-amụba echiche ọjọọ na data ahụ.
- Ịhapụ mkpebi mmetụta dị elu na ihe nlereanya a na-akọwaghị. Ihe ize ndụ nke iwu na ụkpụrụ.
- Ịgabiga nlekọta mmadụ. "Ihe nlereanya ahụ kpebiri" abụghị ihe ngọpụ.
- Na-etinye ihe nlereanya kasịnụ n'ebe niile. Ọnụ na ume na-enweghị isi.
- Ọ bụghị nsochi ego. Ụgwọ ahụ zara n'ime jụụ.
Na nchịkọta
Nlereanya ziri ezi nke teknụzụ ka na-ada ada ma ọ bụrụ na ọ bụghị nke ziri ezi, na-akọwa ma na-adigide. Bias na-esitekarị na data na ihe nlereanya na-ebuli ya elu n'ọtụtụ; Tụọ ezi omume site n'otu obere ma kwenye na ndị nwere oke nkọwa nke izi ezi ka a ga-ebute ụzọ. Ịkọwapụta, nleba anya nke mmadụ, na ịza ajụjụ dị mkpa na mkpebi dị elu; Debe nghọta na kaadị nlereanya. Jikwaa ọnụ ahịa na ume: họrọ ụdị kacha nta zuru oke, belata ngwa ngwa, jiri cache na batch. Akụkụ ndị a bụ akụkụ dị mkpa nke ogo injinia, ọ bụghị frills agbakwunyere ma emechaa.
Ọrụ ngwa
Kewaa ihe atụ n'ime opekata mpe otu abụọ ma tulee ncheta na ọnụego ziri ezi ụgha na otu ndabere; Ọ bụrụ na enwere nnukwu ọdịiche, dee ihe kpatara ya na ịkpachara anya. Dezie kaadị nlereanya dị nkenke maka ụdị mmetụta dị elu (ebumnobi, data, arụmọrụ obere otu, oke, nkọwa). Chọpụta opekata mpe ihe njiri mara ihe abụọ (opekempe / ngwa ngwa truncation / cache / batch) iji belata ọnụ ahịa iji mejuputa LLM wee detuo mmetụta ha chere.
ndetu
- [] Atụlere m ihe nlereanya ahụ dabere na obere otu, adabereghị m na metric izugbe.
- [ ] Ekpebiri m na ndị na-etinye aka na nkọwa nke ikpe ziri ezi m ga-ebute ụzọ.
- [] Mkpebi mmetụta dị elu nwere ike ịkọwa ma dabere na nkwado mmadụ.
- [] Eji m kaadị ụkpụrụ edepụta nghọta na oke.
- [ ] M họọrọ kacha nta kacha ihe nlereanya; Emelitere m ngwa ngwa/cache/batch.
- [] M na-enyocha ego na mmetụta ike.