Egyedi AI fejlesztés lépésről lépésre – 1. rész :: Hogyan mérjük a hatékonyságát?

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 egyszerűsített, hipotetikus AI fejlesztési projektet … Olvass tovább

Egyedi AI-megoldás: A versenyképesség titkos fegyvere

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 megoldásra: Ha elérhető a piacon … Olvass tovább

Mi a baj a tokenizállással?

Tokenization

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 karakter szintű tokenizáció kezelhetné az … Olvass tovább

AI a színfalak mögött: Az átláthatóság ereje

Transparent AI

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 egyszerűsített modellek tanulmányozása, amelyek könnyebben … Olvass tovább