Foundation Models คืออะไร และจะช่วยนำ AI ไปใช้ในวงกว้างได้อย่างไร

ในขณะที่องค์กรต่างๆ ทั่วโลกได้สนุกสนานไปกับการลงทุนด้าน AI มาเป็นเวลานาน แต่จำนวนโครงการปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างจากต้นแบบไปจนถึงการผลิตยังคงผันผวนที่ประมาณ 53%

ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าสิ่งนี้มักเกิดขึ้นเนื่องจากการขาดทักษะด้านเทคโนโลยี ทรัพยากรบุคคล และเครื่องมือในการปรับขนาดแนวคิดการพิสูจน์ AI แบบแยกส่วน (PoC) ในกรณีการใช้งานอื่นๆ และแน่นอน ค่าใช้จ่ายที่สูงในการฝึกอบรมทำให้โมเดล AI แตกต่างออกไปสำหรับงานต่างๆ

โมเดลพื้นฐาน — เช่น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกอบรมให้ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่มีป้ายกำกับภายใต้การแนะนำของที่ปรึกษาด้าน AI ที่มีทักษะ อาจเป็นคำตอบสุดท้ายสำหรับปัญหาที่น่ากังวลเกี่ยวกับความสามารถในการปรับขนาดและต้นทุนของ AI

บริษัทของคุณสามารถใช้โมเดลดังกล่าวเป็นจุดเริ่มต้นเพื่อปรับปรุงหรือทำให้งานต่างๆ เป็นอัตโนมัติ ตั้งแต่การแปลงเอกสารที่เป็นกระดาษเป็นไฟล์ข้อความที่แก้ไขได้ ไปจนถึงการเปิดเผยความคิดเห็นของลูกค้าในรีวิวโซเชียลมีเดีย และคุณสามารถสร้างความเป็นเลิศด้าน AI ได้จากที่นั่น ปรับโมเดลพื้นฐานสำหรับงานในอนาคตและกรณีการใช้งาน

Foundation Models คืออะไร และจะช่วยให้บริษัทของคุณเป็นเลิศที่ AI ได้อย่างไร

คุณเคยได้ยินเกี่ยวกับ ChatGPT ของ OpenAI เว้นแต่คุณจะเคยอาศัยอยู่ใต้ก้อนหิน โปรแกรมโมเดลภาษานี้ได้ดูดซับข้อความสนทนาปริมาณมหาศาลโดยใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน และในขั้นตอนการปรับแต่งอย่างละเอียด

โซลูชัน AI เชิงกำเนิดนี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลอินพุตเทียบกับพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์ และเข้าใจภาษาเขียนอย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังสามารถตอบคำถาม สรุปและแปลข้อความ สร้างบทความในหัวข้อที่กำหนด และเขียนโค้ด รวมถึงงานอื่นๆ สิ่งที่คุณต้องมีก็คือแจ้ง ChatGPT ที่ถูกต้อง

ผลิตภัณฑ์ที่ก้าวล้ำของ OpenAI เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของโมเดลพื้นฐานที่สามารถเปลี่ยนแปลงการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI อย่างที่เราทราบกันดี

โมเดลพื้นฐานขัดขวางการพัฒนา AI อย่างที่เราทราบกันดี แทนที่จะต้องฝึกฝนหลายๆ โมเดลสำหรับกรณีการใช้งานแยกกัน ตอนนี้คุณสามารถใช้โซลูชัน AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อปรับปรุงหรือทำให้งานเป็นแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบในแผนกต่างๆ และฟังก์ชันงานต่างๆ

ด้วยโมเดล AI พื้นฐานเช่น ChatGPT บริษัทต่างๆ ไม่จำเป็นต้องฝึกอัลกอริทึมตั้งแต่เริ่มต้นอีกต่อไปสำหรับทุกงานที่ต้องการปรับปรุงหรือทำให้เป็นอัตโนมัติ แต่คุณจะต้องเลือกรุ่นพื้นฐานที่เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณมากที่สุด และปรับแต่งประสิทธิภาพสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะที่คุณต้องการบรรลุ

โมเดล Foundation นั้นสมบูรณ์แบบสำหรับอุตสาหกรรมที่ข้อมูลการฝึกอบรมอาจยากหรือแพงเกินกว่าจะรับได้ อุตสาหกรรมเหล่านี้รวมถึงการดูแลสุขภาพ วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต เทคโนโลยีชีวภาพ และการผลิต เป็นต้น

มีโมเดล Foundation AI ประเภทใดบ้าง

โมเดล AI พื้นฐานหลายประเภทมักใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ

• โมเดลการเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับผสมกัน เป้าหมายคือการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ผู้เชี่ยวชาญ AI หันไปใช้การเรียนรู้แบบกึ่งดูแลเมื่อข้อมูลการฝึกอบรมเป็นเรื่องยากที่จะได้รับหรืออาจทำให้บริษัทต้องสูญเสียทั้งแขนและขา ตัวอย่างเช่น สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นในสถานพยาบาลที่มีการบังคับใช้กฎระเบียบด้านไอทีด้านการดูแลสุขภาพต่างๆ ตัวอย่างทั่วไปของแบบจำลองกึ่งตรวจสอบ ได้แก่ เอกสารข้อความที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและอัลกอริทึมการจัดประเภทเนื้อหาเว็บ
• โมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลได้รับการฝึกอบรมอย่างเต็มที่ในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ พวกเขาค้นพบรูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรมหรือจัดโครงสร้างด้วยตนเอง เหนือสิ่งอื่นใด โมเดลดังกล่าวสามารถแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นคลัสเตอร์ตามพารามิเตอร์ที่ค้นพบในชุดข้อมูลการฝึกอบรม วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง (ML) หันมาใช้โปรแกรมเข้ารหัสอัตโนมัติ K-Means การจัดกลุ่มตามลำดับชั้น และเทคนิคอื่นๆ เพื่อสร้างโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแลและปรับปรุงความแม่นยำ
• โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมเฉพาะ เมื่อบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ — เช่น การทำนายที่นักพัฒนาคาดหวังไว้ — แบบจำลองจะได้รับรางวัล ในทางตรงกันข้าม โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงจะถูกลงโทษเมื่อพวกเขาตั้งสมมติฐานที่ไม่ถูกต้อง แนวทางนี้ช่วยให้อัลกอริทึม AI ทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนได้มากกว่าคู่ที่อยู่ภายใต้การดูแลและกึ่งควบคุม ตัวอย่างของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในการดำเนินการคือยานพาหนะอัตโนมัติหรือโปรแกรม AI สำหรับเล่นเกม เช่น AlphaGo
• โมเดล AI เจนเนอเรทีฟจะสร้างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมา ข้อมูลนี้อาจรวมถึงข้อความ รูปภาพ คลิปเสียง และวิดีโอ โซลูชัน ChatGPT ที่กล่าวถึงในส่วนก่อนหน้านี้เป็นของโมเดล AI พื้นฐานประเภทนี้ ตัวอย่างอื่นๆ ของ AI เชิงกำเนิด ได้แก่ เครื่องมือ DALL-E 2 ซึ่งสร้างรูปภาพตามคำอธิบายที่เขียนด้วยภาษาธรรมชาติ และแพลตฟอร์มวิดีโอ Synthesia.io ซึ่งใช้อินพุตแบบข้อความเพื่อสร้างเนื้อหาวิดีโอ
• โมเดลการเรียนรู้การถ่ายโอนสามารถแก้ปัญหางานอื่นนอกเหนือจากที่พวกเขาได้รับการฝึกฝนมา ตัวอย่างเช่น วิศวกรการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์อาจใช้อัลกอริธึมการจัดประเภทภาพที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าสำหรับการตรวจจับวัตถุ นอกจากนี้ยังอาจใช้ประโยชน์จากโซลูชัน NLP ที่มีอยู่สำหรับงานที่ต้องใช้ความรู้สูง เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับความนิยมบางส่วน ได้แก่ OpenCV ไลบรารีการมองเห็นคอมพิวเตอร์ที่มีโมเดลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจำแนกวัตถุและการตรวจจับรูปภาพ และข้อเสนอไลบรารี Transformers ของ Hugging Face เช่น generative pre-trained transformer (GPT) — เช่น โมเดลภาษาสมบูรณ์ซึ่งตัวที่สาม รุ่น (GPT-3) ขับเคลื่อนบริการ ChatGPT
• โมเดลการเรียนรู้เมตาซึ่งแตกต่างจากโมเดลที่เน้นงานตรงที่เรียนรู้เพื่อเรียนรู้อย่างแท้จริง แทนที่จะใช้ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะ แบบจำลองดังกล่าวพัฒนากลยุทธ์ทั่วไปสำหรับการแก้ปัญหา ด้วยวิธีนี้ โซลูชันการเรียนรู้แบบเมตาสามารถปรับให้เข้ากับความท้าทายใหม่ๆ ได้อย่างง่ายดายในขณะที่ใช้ทรัพยากร เช่น หน่วยความจำและพลังการประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML ใช้ประโยชน์จากเมตาเลิร์นนิงเมื่อข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอ หรือบริษัทขาดแผนที่ชัดเจนเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจ TensorFlow, PyTorch และไลบรารีและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงโอเพ่นซอร์สอื่นๆ เสนอเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสำรวจเทคนิคเมตาเลิร์นนิง สุดท้ายนี้ ผู้ให้บริการคลาวด์คอมพิวติ้ง เช่น Google ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญ ML และมือใหม่ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองโดยใช้ AutoML

โมเดลพื้นฐานแบบหนึ่งอาจเหมาะสมกว่าอีกแบบหนึ่ง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันเฉพาะและประเภทของข้อมูลที่คุณมี บริษัทของคุณมีอิสระที่จะเลือกระหว่างโซลูชันโอเพ่นซอร์สซึ่งต้องการการปรับแต่งเล็กน้อย หรือผลิตภัณฑ์ของบุคคลที่สามที่พร้อมใช้งาน โดยต้องเป็นไปตามเป้าหมายทางธุรกิจของคุณ

เหตุผลหลัก 3 ประการในการใช้ประโยชน์จากโมเดล AI พื้นฐานสำหรับโครงการถัดไปของคุณ

เมื่อเทียบกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เน้นงานแบบสแตนด์อโลน โมเดลพื้นฐานช่วยสร้างโซลูชัน AI ที่เชื่อถือได้เร็วขึ้นและราคาถูกลง โดยมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องน้อยลงและปรับแต่งได้น้อยที่สุด และนั่นยังไม่พูดถึงว่า ด้วยการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มากกว่าที่องค์กรเดียวจะได้รับ โมเดลพื้นฐานจึงแสดงความแม่นยำสูงตั้งแต่วันแรก

ด้านล่างนี้คุณจะพบข้อดีของโมเดล AI พื้นฐาน

• โมเดลพื้นฐานจะช่วยให้คุณใช้งาน AI ได้เร็วขึ้น ถูกลง และใช้ทรัพยากรที่เกี่ยวข้องน้อยลง การสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI ต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก สำหรับทุกแอปพลิเคชันใหม่ คุณต้องมีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับแยกต่างหาก และหากคุณไม่มี คุณจะต้องมีทีมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเพื่อค้นหา ล้างข้อมูล และติดป้ายกำกับข้อมูลนั้น จากข้อมูลของ Dakshi Agrawal ซีทีโอของ IBM AI โมเดลพื้นฐานช่วยลดข้อกำหนดการติดฉลากข้อมูลได้ 10-200 เท่า ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานที่กำหนด ซึ่งแปลว่าเป็นการประหยัดต้นทุนอย่างมาก ในด้านธุรกิจ คุณควรพิจารณาค่าใช้จ่ายการประมวลผลแบบคลาวด์ที่เพิ่มขึ้นด้วย ตัวอย่างเช่น Google ใช้เงินหลายล้านเพื่อซื้อ DeepMind และในขณะที่โปรเจกต์ AI ของคุณอาจไม่ทะเยอทะยานเพียงครึ่งเดียว คุณก็สามารถใช้จ่าย $300,000 ไปกับค่าเซิร์ฟเวอร์คลาวด์เพียงลำพังเพื่อให้แอป AI ของคุณทำงานได้ อีกเหตุผลหนึ่งในการใช้โมเดลพื้นฐาน เช่น โซลูชัน AI เชิงกำเนิด คือโอกาสในการสร้างต้นแบบและทดสอบแนวคิดต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องลงทุนมหาศาลในการวิจัยและพัฒนา
• คุณสามารถใช้โมเดล AI พื้นฐานซ้ำเพื่อสร้างแอปพลิเคชันต่างๆ ตามชื่อของมัน โมเดลรากฐานของ AI สามารถใช้เป็นพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชัน AI หลายรายการ ลองนึกถึงการขับรถ เมื่อคุณมีใบขับขี่แล้ว คุณไม่จำเป็นต้องสอบผ่านทุกครั้งที่คุณซื้อรถอีกคัน ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับจำนวนน้อยลงเพื่อฝึกโมเดลพื้นฐานสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปที่สรุปข้อความเพื่อประมวลผลเนื้อหาเฉพาะโดเมน และโมเดลพื้นฐานก็มีความสามารถ "ฉุกเฉิน" เช่นกัน ซึ่งหมายความว่าโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมแล้ว อาจเรียนรู้ที่จะแก้ปัญหาที่ไม่ควรแก้ไขหรือรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่ไม่คาดคิดจากข้อมูลการฝึกอบรม
• โมเดล AI พื้นฐานช่วยให้บริษัทของคุณบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืน การฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่หนึ่งโมเดลสามารถมีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเท่ากับการใช้รถห้าคันตลอดอายุการใช้งาน รอยเท้าคาร์บอนในปริมาณมากดังกล่าวตรงกันข้ามกับข้อเท็จจริงที่ว่า 66% ของธุรกิจกำลังเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ในขณะที่ 49% ของธุรกิจอื่นๆ กำลังพัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ด้วยโมเดล AI พื้นฐาน คุณสามารถฝึกอัลกอริทึมอัจฉริยะได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรการประมวลผลอย่างชาญฉลาด ต้องขอบคุณสถาปัตยกรรมของโมเดลเหล่านี้ที่ใช้ประโยชน์จากการทำงานแบบขนานของฮาร์ดแวร์ ซึ่งช่วยให้คุณทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้

โมเดลพื้นฐานที่ถือว่าเป็น "อนาคตของ AI" ช่วยลดเกณฑ์สำหรับการใช้ประโยชน์จาก AI และอาจยุติวงจรการพิสูจน์ AI ที่ล้มเหลวได้ด้วยการช่วยให้ธุรกิจปรับขนาดโมเดลข้ามกรณีการใช้งานอื่นๆ และทั่วทั้งบริษัท

แต่ทุกโอกาสย่อมมาพร้อมกับความท้าทาย

สิ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อใช้โมเดลรองพื้น

ข้อเสียเพียงอย่างเดียวของโมเดล AI พื้นฐานคือความยากในการอธิบายการดำเนินการบางอย่าง

โมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่สามารถใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากและมีเลเยอร์ลึกจำนวนมาก จนบางครั้งก็ยากที่จะระบุได้ว่าอัลกอริทึมมาถึงข้อสรุปได้อย่างไร

ธรรมชาติของกล่องดำของโมเดลพื้นฐานทำให้เกิดช่องทางลับสำหรับอาชญากรไซเบอร์เช่นกัน แฮ็กเกอร์สามารถเปิดการโจมตีด้วยพิษของข้อมูลและนำเสนออคติของ AI ซึ่งทำให้ปัญหาด้านจริยธรรมของ AI แย่ลงไปอีก

บริษัทเทคโนโลยีควรร่วมมือกับรัฐบาลในการจัดตั้งโครงสร้างพื้นฐานสำหรับโครงการ AI สาธารณะ เพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งเกี่ยวกับการใช้โมเดลพื้นฐานของ AI ผู้จำหน่าย AI ควรเปิดเผยชุดข้อมูลที่พวกเขาใช้และวิธีที่พวกเขาฝึกฝนโมเดลของตน

Percy Liang คณาจารย์และศาสตราจารย์วิทยาการคอมพิวเตอร์ของ Stanford HAI ให้ความเห็นระหว่างการสัมภาษณ์เมื่อเร็วๆ นี้กับ Venture Beat ว่า "เราอยู่ในช่วงเริ่มต้นอย่างมาก ดังนั้นบรรทัดฐานทางวิชาชีพสำหรับ AI จึงยังไม่ได้รับการพัฒนา ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่เราในฐานะชุมชนต้องดำเนินการในขณะนี้เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีนี้ได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบต่อสังคม”

การเริ่มต้นใช้โมเดลพื้นฐานในองค์กรของคุณต้องใช้อะไรบ้าง

ในฐานะคนที่ใช้เวลา 10 ปีที่ผ่านมาในการช่วยเหลือบริษัทต่าง ๆ ในการนำระบบ AI ไปใช้ ทีม Itrex ได้เห็นการเปลี่ยนแปลงของ AI

ระบบที่ทำงานเฉพาะเจาะจงในโดเมนเดียวช่วยให้ AI ในวงกว้างเรียนรู้ได้ทั่วถึงมากขึ้นและใช้งานได้ในอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานต่างๆ โมเดลพื้นฐานที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีป้ายกำกับและปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ กำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้

หากบริษัทของคุณพร้อมที่จะก้าวกระโดดจากคู่แข่งและได้รับ ROI จากระบบ AI ของคุณเร็วขึ้น นี่คือกลยุทธ์ระดับสูงสำหรับการนำโมเดลพื้นฐานไปใช้

1. รวบรวมและประมวลผลข้อมูลของคุณล่วงหน้า ขั้นตอนแรกเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าที่คุณจะป้อนไปยังโมเดล AI พื้นฐาน คุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการประกันว่าโมเดลที่ปรับแต่งอย่างละเอียดนั้นถูกต้องและแข็งแกร่ง
2. เลือกรุ่นรองพื้น. โมเดลพื้นฐานของ AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจำนวนมากมีวางจำหน่ายแล้วในท้องตลาด โซลูชันยอดนิยมบางอย่าง ได้แก่ BERT, GPT และ ResNet เป็นต้น สิ่งสำคัญคือต้องเลือกโมเดลพื้นฐานที่ถูกต้องตามงานที่คุณต้องการแก้ไขและประเภทข้อมูลที่คุณมี
3. ปรับแต่งโมเดลให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ เมื่อโมเดลพื้นฐานและข้อมูลของคุณพร้อมแล้ว คุณสามารถปรับพารามิเตอร์ของโมเดลให้เหมาะกับงานเฉพาะของคุณได้ วิธีหนึ่งในการบรรลุเป้าหมายนี้คือการถ่ายโอนการเรียนรู้ ซึ่งคุณใช้น้ำหนักที่ฝึกไว้ล่วงหน้าของโมเดลพื้นฐานเป็นจุดเริ่มต้นและปรับตามข้อมูลการฝึกของคุณ
4. ประเมินแบบจำลอง หลังจากปรับแต่งอย่างละเอียดแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาว่าโมเดลทำงานได้ดีหรือไม่ และจำเป็นต้องปรับแต่งเพิ่มเติมหรือไม่ ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลพื้นฐาน คุณสามารถใช้เมตริกมาตรฐาน เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1
5. ปรับใช้โซลูชัน AI ของคุณ เมื่อคุณพอใจกับประสิทธิภาพของโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว คุณสามารถปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงได้ ตัวเลือกมากมายสำหรับการปรับใช้โมเดล AI รวมถึงแพลตฟอร์มบนคลาวด์ เซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร หรืออุปกรณ์เอดจ์

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการนำโมเดลพื้นฐานของ AI ไปใช้นั้นต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและการเข้าถึงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เฉพาะทาง ดังนั้น การเป็นพันธมิตรกับผู้จำหน่าย AI ที่เชี่ยวชาญหรือปรึกษากับทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI อาจเป็นประโยชน์เพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการเสร็จสิ้นอย่างมีประสิทธิภาพ

ติดต่อเราเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับความต้องการด้าน AI ของคุณ! เราจะประเมินความพร้อมด้าน AI ของบริษัทของคุณ ตรวจสอบข้อมูลของคุณ และเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์อัลกอริทึม และเลือกรูปแบบพื้นฐานที่เหมาะสมสำหรับการเริ่มต้นใช้งานปัญญาประดิษฐ์!

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเว็บไซต์ Itrex