创建 GenAI 模型
开发生成式人工智能模型涉及多个阶段，从数据收集和预处理到模型训练和评估。
明确目标
简单来说，genAI 模型就是为了满足特定的业务需求而构建的。从您想要解决的问题开始，例如自动化客户支持或为 T 恤制作高分辨率图像，这将帮助您不会迷失在无数机会中。
在海量且多样化的数据集上训练生成式 AI 模型是成功开发的关 尼日利亚电报号码 键。遗憾的是，即使在市面上可用的第三方数据集中，也并不总是能够追踪数据来源和质量。这可能会给 GenAI 模型带来许多风险，包括数据中毒和版权侵权。
选择架构
根据问题领域和数据集选择合适的生成模型架构。常见的架构包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、自回归模型以及我们将在下面讨论的许多其他模型。
模型训练、调整和评估
当收集到的数据被输入到生成式 AI 模型中时，它就会得到训练。根据模型处理数据和制定预测的能力，模型的超参数会不断调整，以获得最佳性能。
接下来，它会经过验证，并根据一系列高度具体的指标进行评估。这需要大量的计算能力、时间和能源储备。这就是为什么许多公司选择在现有的生成式人工智能基础模型上进行构建。