٧ دروس مستفادة من بناء تطبيق ذكاء اصطناعي صغير الحجم
تتناول هذه المقالة سبعة دروس مستفادة من بناء مساعد ذكاء اصطناعي صغير الحجم خلال العام الماضي. اكتشف الكاتب أن مشاكل القابلية للتوسع ظهرت في وقت أبكر مما كان متوقعًا. برمجة الذكاء الاصطناعي عشوائية، وتتطلب تعديلات متكررة للطلبات، والضبط الدقيق، وضبط التفضيلات، والبارامترات الفائقة. جودة البيانات أمر بالغ الأهمية، مع استثمار كبير في الوقت في بناء وصيانة مجموعة بيانات عالية الجودة وخط أنابيب المعالجة. تقييم النموذج أمر بالغ الأهمية بنفس القدر، حيث أن مجموعات التحقق البسيطة غالبًا ما تفشل في التقاط حالات الحافة في العالم الحقيقي. الثقة والجودة أساسيتان، وتتطلبان تجربة وتقييمًا مستمرين. خط أنابيب التدريب نفسه هو الملكية الفكرية الأساسية، ويتم صقله باستمرار من خلال التكرار. أخيرًا، يحذر الكاتب من الاعتماد المفرط على مكتبات الذكاء الاصطناعي بسبب عدم الاكتمال المحتمل أو سوء تكامل النظام البيئي؛ غالبًا ما يكون بناء الأشياء مباشرةً على تجريدات منخفضة المستوى أكثر موثوقية.