AI a gyakorlatban

Előző bejegyzésünkben (Egyedi AI fejlesztés lépésről lépésre – 1. rész :: Hogyan mérjük a hatékonyságát?) az egyedi AI projekt megkezdése előtti kritikus döntéseket vizsgáltuk meg. Most mélyebbre ásunk az AI modell tanítása alapvető lépéseiben. Az AI modell tanítása: 4 kulcsfontosságú fázis Modellválasztás: A siker alapja Tanítókészlet: Az AI motor üzemanyaga

Ha eldöntöttük, hogy egyedi AI fejlesztésére van szükségünk (lásd: Egyedi AI-megoldás: A versenyképesség titkos fegyvere), kulcsfontosságú, hogy a projektben pontosan definiáljuk a célkitűzéseket. Tegyük fel, hogy ez megtörtént, és fókuszáljunk most azokra a szempontokra, amelyek egyedivé teszik az AI elemeket is magában foglaló fejlesztési projekteket. Az egyes lépések szemléltetésére egy

Egyedi mesterséges intelligencia fejlesztésébe kezdeni jelentős befektetést igényelhet. A legtöbb esetben azonban a nyereség messze felülmúlja a költségeket. Azokban iparágakban, ahol egyedi működés a jellemző, vagy az adatok védelme kiemelkedően fontos, egy testre szabott AI megoldás hozhatja meg az áttörést, amit régóta kerestünk. De nézzük először, mikor nincs szükség egyedi

Mindenki járt már itt: végre befejezi a vásárlást, csak hogy beálljon egy végtelenek tűnő sorba a pénztáraknál. Ez nem csak nálunk van így, a probléma világszerte nyomasztja a kiskereskedőket és a vásárlókat egyaránt. A pénztárosok megfelelő számát eltalálni igazi művészet: finoman kell egyensúlyozni a várakozási idő minimalizálása és a működési

Az egyik legfontosabb előfeldolgozási lépés a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) esetében a tokenizáció – azaz a bemeneti szöveg tokenekre bontása, majd az output tokenek visszaalakítása szöveggé. A leggyakoribb megközelítés az, hogy a tokeneket al-szó egységekként kezeljük, mert a szavak közvetlen használata korlátozná a szókészletet csak az ismert szavakra. Bár a

Ahogy a vállalatok egyre nagyobb adatmennyiségekkel küszködnek, az üzemeltetési költségek kordában tartása kiemelten fontos. Ügyfelünk, egy prémium ingatlanadat- és képszolgáltató cég, hasonló problémával nézett szembe: a bonyolult képi egyezési algoritmusaik költségei kezdtek az egekbe szökni, ahogy az adatbázisuk robbanásszerűen nőtt. Annak ellenére, hogy évekig optimalizálták a rendszerüket, a napi több

Ahogy a mesterséges intelligencia rohamosan fejlődik, egyre bonyolultabb modellek jönnek létre. Azonban ezzel az újfajta komplexitással együtt szükségessé válik az átláthatóság is – nemcsak azért, hogy megértsük ezeket az összetett rendszereket és eloszlassuk a félelmeket, hanem azért is, hogy biztosítsuk a megbízhatóbb és felelősségteljesebb modellfejlesztést. A szakmában bevett szokás az