AI已經(jīng)扭轉(zhuǎn)了許多行業(yè)，使企業(yè)能夠提高效率、制定決策、提升客戶(hù)體驗(yàn)。在人工智慧不斷發(fā)展和變得越來(lái)越複雜的背景下，企業(yè)投資適應(yīng)其開(kāi)發(fā)和部署所需的基礎(chǔ)設(shè)施是至關(guān)重要的。這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施的一個(gè)關(guān)鍵方面是IT和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作，因?yàn)閮烧咴诖_保人工智慧計(jì)畫(huà)的成功方面都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
隨著人工智慧的快速發(fā)展，對(duì)運(yùn)算能力、儲(chǔ)存和網(wǎng)路能力的需求也不斷增長(zhǎng)。這種需求為傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)帶來(lái)了壓力，而傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)並非設(shè)計(jì)用於處理AI所需的複雜和資源密集型工作負(fù)載。
因此，企業(yè)現(xiàn)在正在尋求建構(gòu)能夠支援AI工作負(fù)載獨(dú)特需求的AI基礎(chǔ)設(shè)施，例如高效能運(yùn)算、大規(guī)模資料儲(chǔ)存和低延遲網(wǎng)路。
建立人工智慧基礎(chǔ)設(shè)施的主要挑戰(zhàn)之一是需要平衡IT和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的需求。 IT團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)管理支撐AI基礎(chǔ)設(shè)施的硬體、軟體和網(wǎng)路元件，而數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和部署AI模型，這些模型可以利用該基礎(chǔ)設(shè)施，提供有價(jià)值的見(jiàn)解和結(jié)果。
IT和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)必須緊密協(xié)作，以確保人工智慧基礎(chǔ)設(shè)施的有效建構(gòu)和維護(hù)。這種合作有助於確?；A(chǔ)設(shè)施，旨在滿(mǎn)足人工智慧工作負(fù)載的特定需求，同時(shí)還提供支援人工智慧快速發(fā)展所需的靈活性和可擴(kuò)展性。
為AI基礎(chǔ)設(shè)施選擇硬體和軟體元件，是IT團(tuán)隊(duì)和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)協(xié)作中特別關(guān)鍵的領(lǐng)域。例如，IT團(tuán)隊(duì)需要了解人工智慧工作負(fù)載的效能要求，例如對(duì)高速處理器、大量記憶體和GPU等專(zhuān)用加速器的需求。
另一方面，資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)需要意識(shí)到可用硬體和軟體的限制和功能，這樣他們才能開(kāi)發(fā)出可以在基礎(chǔ)設(shè)施上有效部署和執(zhí)行的AI模型。
人工智慧基礎(chǔ)設(shè)施的另一個(gè)關(guān)鍵方面是資料管理。訓(xùn)練和驗(yàn)證人工智慧模型通常需要大量的數(shù)據(jù)，這可能會(huì)對(duì)儲(chǔ)存、處理和存取帶來(lái)挑戰(zhàn)。 IT和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)需要協(xié)作制定管理這些資料的策略，例如實(shí)施資料湖或資料倉(cāng)儲(chǔ)，並確保以安全且有效率的方式儲(chǔ)存和處理資料。
當(dāng)涉及人工智慧基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，安全性也是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)槿斯ぶ腔勰Ｐ椭惺褂玫馁Y料的敏感性，可能使它們成為網(wǎng)路攻擊的目標(biāo)。 IT和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)需要通力合作，以確保在設(shè)計(jì)基礎(chǔ)架構(gòu)時(shí)考慮到安全性，實(shí)施加密、存取控制和監(jiān)控等措施以防範(fàn)威脅。
人工智慧計(jì)畫(huà)要成功，需要具備根據(jù)需求進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)展和調(diào)整的能力。這需要IT和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間的持續(xù)協(xié)作，因?yàn)樗麄儽仨毑粩嘣u(píng)估基礎(chǔ)架構(gòu)的效能，並做出調(diào)整，以支援人工智慧工作負(fù)載不斷變化的需求。
不管怎麼強(qiáng)調(diào)，IT和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間協(xié)作對(duì)於建立和維護(hù)人工智慧基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。透過(guò)合作，這些團(tuán)隊(duì)可以確保基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)，能夠滿(mǎn)足人工智慧工作負(fù)載的獨(dú)特需求，同時(shí)也提供支援人工智慧快速發(fā)展所需的靈活性和可擴(kuò)展性。隨著人工智慧持續(xù)改變產(chǎn)業(yè)並推動(dòng)創(chuàng)新，投資IT和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間強(qiáng)大協(xié)作的企業(yè)將處?kù)队欣匚?，以利用人工智慧帶?lái)的機(jī)會(huì)。
以上是AI基礎(chǔ)架構(gòu)：IT和資料科學(xué)團(tuán)隊(duì)協(xié)作的重要性的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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微調(diào)真的能讓LLM學(xué)到新東西嗎:引入新知識(shí)可能讓模型產(chǎn)生更多的幻覺(jué)
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大型語(yǔ)言模型（LLM）是在龐大的文字資料庫(kù)上訓(xùn)練的，在那裡它們獲得了大量的實(shí)際知識(shí)。這些知識(shí)嵌入到它們的參數(shù)中，然後可以在需要時(shí)使用。這些模型的知識(shí)在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)被「具體化」。在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束時(shí)，模型實(shí)際上停止學(xué)習(xí)。對(duì)模型進(jìn)行對(duì)齊或進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)，讓模型學(xué)習(xí)如何充分利用這些知識(shí)，以及如何更自然地回應(yīng)使用者的問(wèn)題。但是有時(shí)模型知識(shí)是不夠的，儘管模型可以透過(guò)RAG存取外部?jī)?nèi)容，但透過(guò)微調(diào)使用模型適應(yīng)新的領(lǐng)域被認(rèn)為是有益的。這種微調(diào)是使用人工標(biāo)註者或其他llm創(chuàng)建的輸入進(jìn)行的，模型會(huì)遇到額外的實(shí)際知識(shí)並將其整合
你所不知道的機(jī)器學(xué)習(xí)五大學(xué)派
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機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智慧的重要分支，它賦予電腦從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，並能夠在無(wú)需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，從影像辨識(shí)和自然語(yǔ)言處理到推薦系統(tǒng)和詐欺偵測(cè)，它正在改變我們的生活方式。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在著多種不同的方法和理論，其中最具影響力的五種方法被稱(chēng)為「機(jī)器學(xué)習(xí)五大派」。這五大派分別為符號(hào)派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類(lèi)推學(xué)派。 1.符號(hào)學(xué)派符號(hào)學(xué)（Symbolism），又稱(chēng)符號(hào)主義，強(qiáng)調(diào)利用符號(hào)進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識(shí)。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過(guò)程，透過(guò)現(xiàn)有的
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Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編輯|ScienceAI問(wèn)答（QA）資料集在推動(dòng)自然語(yǔ)言處理（NLP）研究中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。高品質(zhì)QA資料集不僅可以用於微調(diào)模型，也可以有效評(píng)估大語(yǔ)言模型（LLM）的能力，尤其是針對(duì)科學(xué)知識(shí)的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學(xué)QA數(shù)據(jù)集，涵蓋了醫(yī)學(xué)、化學(xué)、生物等領(lǐng)域，但這些數(shù)據(jù)集仍有一些不足之處。其一，資料形式較為單一，大多數(shù)為多項(xiàng)選擇題（multiple-choicequestions），它們易於進(jìn)行評(píng)估，但限制了模型的答案選擇範(fàn)圍，無(wú)法充分測(cè)試模型的科學(xué)問(wèn)題解答能力。相比之下，開(kāi)放式問(wèn)答
VSCode 前端開(kāi)發(fā)新紀(jì)元：12款 AI 代碼助理推薦
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