Niisiis, sa tahad luua tehisintellekti? Nutikas samm – aga ärme teeskle, et see on lihtne. Olenemata sellest, kas unistad vestlusrobotist, mis lõpuks "asjast aru saab", või millestki uhkemast, mis analüüsib õiguslepinguid või skaneeringuid, on see sinu plaan. Samm-sammult, otseteid pole – aga palju võimalusi apsakate tegemiseks (ja parandamiseks).
Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:
🔗 Mis on kvanttehisintellekt? – Kus füüsika, kood ja kaos kohtuvad.
Sügav sukeldumine kvantarvutuse ja tehisintellekti sürreaalsesse sulandumisse.
🔗 Mis on tehisintellektis järeldamine? – hetk, mil kõik kokku saab.
Uurige, kuidas tehisintellekti süsteemid rakendavad õpitut reaalsete tulemuste saavutamiseks.
🔗 Mida tähendab tehisintellekti terviklik lähenemine?
Vaata, miks vastutustundlik tehisintellekt ei seisne ainult koodis – see hõlmab konteksti, eetikat ja mõju.
1. Milleks su tehisintellekt üldse mõeldud on? 🎯
Enne üheainsa koodirea kirjutamist või mis tahes uhke arendustööriista avamist küsi endalt: mida see tehisintellekt täpselt peaks tegema ? Mitte ebamääraselt. Mõtle konkreetselt, näiteks:
-
„Ma tahan, et see liigitaks tootearvustused positiivseteks, neutraalseteks või agressiivseteks.“
-
„See peaks soovitama Spotify sarnast muusikat, aga paremat – rohkem vibratsioone, vähem algoritmilist juhuslikkust.“
-
„Mul on vaja robotit, mis vastab klientide e-kirjadele minu toonil – sealhulgas sarkasmiga.“
Mõtle ka sellele: mis on sinu projekti „võit“? Kas see on kiirus? Täpsus? Usaldusväärsus äärmuslikel juhtudel? See on olulisem kui see, millise teeki sa hiljem valid.
2. Koguge oma andmeid nii, nagu te neid mõtlete 📦
Hea tehisintellekt algab igava andmetööga – tõesti igavaga. Aga kui sa selle osa vahele jätad, siis toimib sinu uhke mudel nagu kuldkala espressol. Siin on, kuidas seda vältida:
-
Kust teie andmed pärinevad? Avalikest andmekogumitest (Kaggle, UCI), API-dest, foorumitest kraabitud andmetest, klientide logidest?
-
Kas see on puhas? Ilmselt mitte. Puhasta see ikkagi: paranda imelikke märke, eemalda rikutud read, normaliseeri, mis normaliseerimist vajab.
-
Tasakaalustatud? Erapooletu? Ülesobivus ootab juhtumist? Käivita põhistatistika. Kontrolli jaotusi. Väldi kajakambreid.
Profinõuanne: teksti puhul standardiseeri kodeeringud. Piltide puhul ühtlusta resolutsioonid. Arvutustabelite puhul… ole valmis.
3. Millist tehisintellekti me siin ehitame? 🧠
Kas sa üritad klassifitseerida, genereerida, ennustada või uurida? Iga eesmärk suunab sind erinevate tööriistade – ja metsikult erinevate peavalude – poole.
| Eesmärk | Arhitektuur | Tööriistad/raamistikud | Hoiatused |
|---|---|---|---|
| Teksti genereerimine | Trafo (GPT-stiilis) | Kallistav Nägu, Laama.cpp | Kalduvus hallutsinatsioonidele |
| Kujutise tuvastamine | CNN või Vision Transformers | PyTorch, TensorFlow | Vajab PALJU pilte |
| Prognoosimine | LightGBM või LSTM | scikit-learn, Keras | Funktsioonide projekteerimine on võtmetähtsusega |
| Interaktiivsed agendid | RAG või LangChain koos LLM-taustaprogrammiga | LangChain, männikäbi | Õpetamine ja mälu on olulised |
| Otsustusloogika | Tugevdusõpe | OpenAI jõusaal, Ray RLlib | Sa nutad vähemalt korra |
Ka kombineerimine ja kombineerimine on okei. Enamik pärismaailma tehisintellekte on kokku õmmeldud nagu Frankensteini teisejärguline nõbu.
4. Treeningpäev(ad) 🛠️
Siin saate muuta toorkoodi ja andmed millekski, mis võib-olla toimib.
Kui sa kasutad täispakki:
-
Treeni mudelit PyTorchi, TensorFlow'i või isegi millegi vanakooli tööriista, näiteks Theano, abil (ilma hinnanguta).
-
Andmete jagamine: treenimine, valideerimine, testimine. Ära peta – juhuslikud jaotused võivad valetada.
-
Kohanda asju: grupi suurus, õppimiskiirus, katkestamine. Dokumenteeri kõik või kahetse hiljem.
Kui prototüüpite kiiresti:
-
Kasuta Claude Artifactsi, Google AI Studiot või OpenAI Playgroundi, et luua oma töövahend, mis annab sulle „vibe-koodi“.
-
Dünaamilisemate torujuhtmete loomiseks aheldage väljundeid Repliti või LangChaini abil
Ole valmis oma esimesed katsed nurjuma. See pole läbikukkumine – see on kalibreerimine.
5. Hindamine: ära lihtsalt usalda seda 📏
Mudel, mis treeningul hästi toimib, aga reaalses kasutuses ebaõnnestub? Klassikaline algajate lõks.
Arvesse võetavad mõõdikud:
-
Tekst : BLEU (stiili jaoks), ROUGE (meenutuse jaoks) ja perplexity (ära lase end kinnisideeks muuta)
-
Klassifikatsioon : F1 > Täpsus. Eriti kui teie andmed on ebaühtlased.
-
Regressioon : keskmine ruutviga on jõhker, aga õiglane
Testi ka veidraid sisendeid. Kui lood vestlusrobotit, proovi sellele edastada passiiv-agressiivseid kliendisõnumeid. Kui aga klassifitseerid, lisa kirjavigu, slängi ja sarkasmi. Päris andmed on segased – testi vastavalt.
6. Saatke see (aga ettevaatlikult) 📡
Sa treenisid seda. Sa katsetasid seda. Nüüd tahad sa selle valla päästa. Ärme kiirusta.
Juurutamismeetodid:
-
Pilvepõhine : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML – kiire, skaleeritav, kohati kallis
-
API-kiht : Mähi see FastAPI, Flask või Vercel funktsioonidesse ja kutsu seda välja ükskõik kust
-
Seadmes : Teisenda ONNX-i või TensorFlow Lite'i mobiilseks või sisseehitatud kasutamiseks
-
Koodita valikud : sobib hästi MVP-dele. Rakendustega otse ühenduse loomiseks proovige Zapierit, Make.com-i või Peltarioni.
Seadista logid. Jälgi läbilaskevõimet. Jälgi, kuidas mudel reageerib servajuhtumitele. Kui see hakkab tegema imelikke otsuseid, tühista see kiiresti.
7. Säilita või migreeri 🧪🔁
Tehisintellekt ei ole staatiline. See triivib. See unustab. See sobitub üle. Sa pead selle eest lapsehoidu teostama – või veel parem, lapsehoidmise automatiseerima.
-
Kasutage mudeli triivimise tööriistu nagu Evidently või Fiddler
-
Logi kõik sisse – sisendid, ennustused, tagasiside
-
Ehitage sisse ümberõppetsüklid või planeerige vähemalt kvartaliuuendusi
Samuti – kui kasutajad hakkavad teie mudelit manipuleerima (nt vestlusrobotit jailbreakima), parandage see kiiresti.
8. Kas peaksid üldse nullist ehitama? 🤷♂️
Ja siin on karm tõde: nullist LLM-i loomine hävitab su rahaliselt, kui sa just pole Microsoft, antropoloog või mõni petturitest rahvusriik. Tõsiselt.
Kasutamine:
-
LLaMA 3 , kui soovid avatud, aga võimsat baasi
-
DeepSeek või Yi konkurentsivõimeliste Hiina õigusteaduse magistriõppe programmide jaoks
-
Mistral , kui vajad kerget, aga võimsat tulemust
-
GPT API kaudu , kui optimeerite kiiruse ja tootlikkuse nimel
Peenhäälestamine on su sõber. See on odavam, kiirem ja tavaliselt sama hea.
✅ Sinu tehisintellekti loomise kontrollnimekiri
-
Eesmärk on määratletud, mitte ebamäärane
-
Andmed: puhtad, sildistatud, (enamasti) tasakaalustatud
-
Valitud arhitektuur
-
Koodi ja rongiliini ehitamine
-
Hindamine: range, reaalne
-
Juurutamine toimub reaalajas, aga jälgitakse
-
Tagasisideahel lukustatud