ഒരു AI എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാം - ഫ്ലഫ് ഇല്ലാതെ ഒരു ആഴത്തിലുള്ള മുങ്ങൽ

അപ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു AI നിർമ്മിക്കണോ? ബുദ്ധിപരമായ നീക്കം - പക്ഷേ അത് ഒരു നേർരേഖയാണെന്ന് നടിക്കരുത്. ഒടുവിൽ "അത് മനസ്സിലാകുന്ന" ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ടിനെക്കുറിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ നിയമ കരാറുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതോ സ്കാനുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതോ ആയ എന്തെങ്കിലും ഫാൻസിയർ ആകട്ടെ, ഇതാണ് നിങ്ങളുടെ ബ്ലൂപ്രിന്റ്. ഘട്ടം ഘട്ടമായി, കുറുക്കുവഴികളൊന്നുമില്ല - പക്ഷേ കുഴപ്പത്തിലാക്കാൻ (അത് പരിഹരിക്കാനും) ധാരാളം മാർഗങ്ങളുണ്ട്.

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 ക്വാണ്ടം AI എന്താണ്? - ഭൗതികശാസ്ത്രം, കോഡ്, കുഴപ്പങ്ങൾ എന്നിവ വിഭജിക്കുന്നിടത്ത്
ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെയും കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെയും സർറിയൽ സംയോജനത്തിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങുക.

🔗 AI-യിൽ അനുമാനം എന്താണ്? – എല്ലാം ഒത്തുചേരുന്ന നിമിഷം
യഥാർത്ഥ ലോക ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ അവർ പഠിച്ച കാര്യങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.

🔗 AI-യോട് ഒരു സമഗ്ര സമീപനം സ്വീകരിക്കുക എന്നതിന്റെ അർത്ഥമെന്താണ്?
ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI എന്നത് കോഡിനെ മാത്രമല്ല - അത് സന്ദർഭത്തെയും ധാർമ്മികതയെയും സ്വാധീനത്തെയും കുറിച്ചുള്ളതാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

1. നിങ്ങളുടെ AI എന്തിനു വേണ്ടിയുള്ളതാണ്? 🎯

ഒരു വരി കോഡ് എഴുതുന്നതിനോ ഏതെങ്കിലും മിന്നുന്ന ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടൂൾ തുറക്കുന്നതിനോ മുമ്പ്, സ്വയം ചോദിക്കുക: ഈ AI കൃത്യമായി എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത് ? അവ്യക്തമായ വാക്കുകളിൽ അല്ല. വ്യക്തമായി ചിന്തിക്കുക, ഉദാഹരണത്തിന്:

• "ഉൽപ്പന്ന അവലോകനങ്ങളെ പോസിറ്റീവ്, ന്യൂട്രൽ, അല്ലെങ്കിൽ ആക്രമണാത്മകമായി തരംതിരിക്കണമെന്ന് ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു."

• "ഇത് സ്‌പോട്ടിഫൈ പോലുള്ള സംഗീതമാണ് ശുപാർശ ചെയ്യേണ്ടത്, പക്ഷേ മികച്ചത് - കൂടുതൽ വൈബുകൾ, അൽഗോരിതം റാൻഡംനെസ് കുറവ്."

• "ക്ലയന്റുകളുടെ ഇമെയിലുകൾക്ക് എന്റെ സ്വരത്തിൽ മറുപടി നൽകുന്ന ഒരു ബോട്ട് എനിക്ക് വേണം - പരിഹാസവും ഉൾപ്പെടെ."

ഇതും പരിഗണിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന് എന്താണ് "വിജയം"? വേഗതയാണോ? കൃത്യതയാണോ? എഡ്ജ് കേസുകളിൽ വിശ്വാസ്യതയാണോ? പിന്നീട് ഏത് ലൈബ്രറി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു എന്നതിനേക്കാൾ പ്രധാനമാണ് അത്.

2. നിങ്ങൾ ഉദ്ദേശിക്കുന്നതുപോലെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക 📦

നല്ല AI ആരംഭിക്കുന്നത് വിരസമായ ഡാറ്റാ ജോലികളിലാണ് - ശരിക്കും വിരസമാണ്. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഈ ഭാഗം ഒഴിവാക്കിയാൽ, നിങ്ങളുടെ ഫാൻസി മോഡൽ എസ്പ്രസ്സോയിലെ ഒരു സ്വർണ്ണമത്സ്യത്തെപ്പോലെ പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കും. അത് എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാമെന്ന് ഇതാ:

• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എവിടെ നിന്നാണ് വരുന്നത്? പബ്ലിക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ (കാഗിൾ, യുസിഐ), എപിഐകൾ, സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്ത ഫോറങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ ലോഗുകൾ?

• ഇത് വൃത്തിയുള്ളതാണോ? ഒരുപക്ഷേ ഇല്ലായിരിക്കാം. എന്തായാലും വൃത്തിയാക്കുക: വിചിത്രമായ പ്രതീകങ്ങൾ ശരിയാക്കുക, കേടായ വരികൾ ഒഴിവാക്കുക, സാധാരണമാക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ സാധാരണമാക്കുക.

• സന്തുലിതമാണോ? പക്ഷപാതപരമാണോ? അമിത ഫിറ്റ് സംഭവിക്കാൻ കാത്തിരിക്കുകയാണോ? അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. വിതരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക. എക്കോ ചേമ്പറുകൾ ഒഴിവാക്കുക.

പ്രോ ടിപ്പ്: നിങ്ങൾ ടെക്സ്റ്റാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, എൻകോഡിംഗുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക. ഇമേജുകളാണെങ്കിൽ, റെസല്യൂഷനുകൾ ഏകീകരിക്കുക. സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളാണെങ്കിൽ... സ്വയം ധൈര്യപ്പെടുക.

3. ഏതുതരം AI ആണ് നമ്മൾ ഇവിടെ നിർമ്മിക്കുന്നത്? 🧠

നിങ്ങൾ തരംതിരിക്കാനും, സൃഷ്ടിക്കാനും, പ്രവചിക്കാനും, പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ശ്രമിക്കുകയാണോ? ഓരോ ലക്ഷ്യവും നിങ്ങളെ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ടൂൾസെറ്റിലേക്കും - വന്യമായി വ്യത്യസ്തമായ തലവേദനകളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

മിക്സ് ആൻഡ് മാച്ച് ചെയ്യാനും ഇത് നല്ലതാണ്. മിക്ക യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ AI-കളും ഫ്രാങ്കെൻസ്റ്റൈന്റെ രണ്ടാമത്തെ കസിൻ പോലെയാണ് തുന്നിച്ചേർത്തിരിക്കുന്നത്.

4. പരിശീലന ദിനം(കൾ) 🛠️

ഇവിടെയാണ് നിങ്ങൾ റോ കോഡും ഡാറ്റയും ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒന്നാക്കി മാറ്റുന്നത്.

നിങ്ങൾ മുഴുവൻ സ്റ്റാക്കിലേക്ക് പോകുകയാണെങ്കിൽ:

• പൈടോർച്ച്, ടെൻസർഫ്ലോ, അല്ലെങ്കിൽ തിയാനോ പോലുള്ള പഴയ എന്തെങ്കിലും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുക (വിധിയില്ല)

• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വിഭജിക്കുക: പരിശീലിപ്പിക്കുക, സാധൂകരിക്കുക, പരീക്ഷിക്കുക. വഞ്ചിക്കരുത് - ക്രമരഹിതമായ വിഭജനങ്ങൾ നുണയായിരിക്കാം

• കാര്യങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക: ബാച്ച് വലുപ്പം, പഠന നിരക്ക്, കൊഴിഞ്ഞുപോക്ക്. എല്ലാം രേഖപ്പെടുത്തുക അല്ലെങ്കിൽ പിന്നീട് ഖേദിക്കുക

നിങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ:

• ഒരു വർക്കിംഗ് ടൂളിലേക്ക് “വൈബ് കോഡ്” ചെയ്യാൻ ക്ലോഡ് ആർട്ടിഫാക്‌ട്‌സ്, ഗൂഗിൾ AI സ്റ്റുഡിയോ, അല്ലെങ്കിൽ ഓപ്പൺഎഐയുടെ പ്ലേഗ്രൗണ്ട് എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക

• കൂടുതൽ ചലനാത്മകമായ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾക്കായി Replit അല്ലെങ്കിൽ LangChain ഉപയോഗിച്ച് ചെയിൻ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ഒരുമിച്ച് നൽകുന്നു

നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ കുറച്ച് ശ്രമങ്ങൾ പാഴാക്കാൻ തയ്യാറായിരിക്കുക. അത് പരാജയമല്ല - അത് കാലിബ്രേഷനാണ്.

5. വിലയിരുത്തൽ: വെറുതെ വിശ്വസിക്കരുത് 📏

പരിശീലനത്തിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന, എന്നാൽ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗത്തിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു മോഡൽ? ക്ലാസിക് റൂക്കി ട്രാപ്പ്.

പരിഗണിക്കേണ്ട മെട്രിക്കുകൾ:

• വാചകം : BLEU (സ്റ്റൈലിന്), ROUGE (ഓർമ്മപ്പെടുത്തലിന്), ആശയക്കുഴപ്പം (ആവേശപ്പെടരുത്)

• വർഗ്ഗീകരണം : F1 > കൃത്യത. പ്രത്യേകിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ തെറ്റായി രൂപപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ.

• റിഗ്രഷൻ : ശരാശരി ചതുരാകൃതിയിലുള്ള പിശക് ക്രൂരമാണ്, പക്ഷേ ന്യായമാണ്.

വിചിത്രമായ ഇൻപുട്ടുകളും പരീക്ഷിക്കുക. നിങ്ങൾ ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അതിന് പാസീവ്-അഗ്രസീവ് ഉപഭോക്തൃ സന്ദേശങ്ങൾ നൽകാൻ ശ്രമിക്കുക. നിങ്ങൾ തരംതിരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ, ആംഗ്യഭാഷ, പരിഹാസം എന്നിവ ചേർക്കുക. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ കുഴപ്പമുള്ളതാണ് - അതനുസരിച്ച് പരിശോധിക്കുക.

6. അയയ്ക്കുക (പക്ഷേ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം) 📡

നീ അത് പരിശീലിപ്പിച്ചു. നീ അത് പരീക്ഷിച്ചു. ഇനി നീ അത് പുറത്തിറക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. നമുക്ക് തിരക്കുകൂട്ടരുത്.

വിന്യാസ രീതികൾ:

• ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിതം : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - വേഗതയേറിയതും, സ്കെയിലബിൾ ആയതും, ചിലപ്പോൾ ചെലവേറിയതും

• API-ലെയർ : ഇത് FastAPI, ഫ്ലാസ്ക് അല്ലെങ്കിൽ വെർസൽ ഫംഗ്ഷനുകളിൽ പൊതിഞ്ഞ് എവിടെ നിന്നും വിളിക്കുക.

• ഉപകരണത്തിൽ : മൊബൈൽ അല്ലെങ്കിൽ ഉൾച്ചേർത്ത ഉപയോഗത്തിനായി ONNX അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow Lite-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക

• കോഡ് ഇല്ലാത്ത ഓപ്ഷനുകൾ : MVP-കൾക്ക് നല്ലതാണ്. ആപ്പുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് പ്ലഗ് ഇൻ ചെയ്യാൻ Zapier, Make.com, അല്ലെങ്കിൽ Peltarion എന്നിവ പരീക്ഷിക്കുക.

ലോഗുകൾ സജ്ജീകരിക്കുക. ത്രൂപുട്ട് നിരീക്ഷിക്കുക. എഡ്ജ് കേസുകളോട് മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നുവെന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. അത് വിചിത്രമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ തുടങ്ങിയാൽ, വേഗത്തിൽ പിന്നോട്ട് പോകുക.

7. പരിപാലിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുക 🧪🔁

AI നിശ്ചലമല്ല. അത് ഒഴുകിപ്പോകുന്നു. അത് മറന്നുപോകുന്നു. അത് അമിതമായി യോജിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ അതിനെ ബേബിസിറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് - അല്ലെങ്കിൽ നല്ലത്, ബേബിസിറ്റിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക.

• Evidently അല്ലെങ്കിൽ Fiddler പോലുള്ള മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക

• എല്ലാം ലോഗ് ചെയ്യുക - ഇൻപുട്ടുകൾ, പ്രവചനങ്ങൾ, ഫീഡ്‌ബാക്ക്

• പുനർപരിശീലന ലൂപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത് ത്രൈമാസ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുക

കൂടാതെ - ഉപയോക്താക്കൾ നിങ്ങളുടെ മോഡലിൽ ഗെയിം കളിക്കാൻ തുടങ്ങിയാൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് ജയിൽബ്രേക്ക് ചെയ്യുക), അത് വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കുക.

8. ആദ്യം മുതൽ തന്നെ നിർമ്മാണം വേണോ? 🤷♂️

ഇതാ ക്രൂരമായ സത്യം: നിങ്ങൾ ഒരു മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ആന്ത്രോപിക്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു തെമ്മാടി രാഷ്ട്രം ആണോ അല്ലയോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്ന പക്ഷം, പുതുതായി ഒരു എൽഎൽഎം നിർമ്മിക്കുന്നത് നിങ്ങളെ സാമ്പത്തികമായി തകർക്കും. ഗൗരവമായി പറഞ്ഞാൽ.

ഉപയോഗിക്കുക:

• തുറന്നതും എന്നാൽ ശക്തവുമായ ഒരു അടിത്തറയാണ് നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടതെങ്കിൽ LLaMA 3

• മത്സരാധിഷ്ഠിത ചൈനീസ് എൽഎൽഎമ്മുകൾക്കുള്ള ഡീപ്സീക്ക് അല്ലെങ്കിൽ യി

• ഭാരം കുറഞ്ഞതും എന്നാൽ ശക്തമായതുമായ ഫലങ്ങൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ മിസ്ട്രൽ

• വേഗതയ്ക്കും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയ്ക്കും വേണ്ടി നിങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ API വഴി GPT

ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്താണ്. ഇത് വിലകുറഞ്ഞതും വേഗതയേറിയതും സാധാരണയായി ഒരുപോലെ മികച്ചതുമാണ്.

✅ നിങ്ങളുടെ ബിൽഡ്-യുവർ-ഓൺ-എഐ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്

• ലക്ഷ്യം നിർവചിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അവ്യക്തമല്ല

• ഡാറ്റ: ക്ലീൻ, ലേബൽ, (മിക്കവാറും) സന്തുലിതമായത്

• ആർക്കിടെക്ചർ തിരഞ്ഞെടുത്തു

• കോഡും ട്രെയിൻ ലൂപ്പും നിർമ്മിച്ചു

• വിലയിരുത്തൽ: കർശനമായ, യഥാർത്ഥമായ

• വിന്യാസം തത്സമയം നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു

• ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പ് ലോക്ക് ചെയ്‌തു

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്