СледваСледващо ръководство
Cerebras Systems
Фирми
РЪКОВОДСТВО по основи
AI системно мислене
AI системното мислене изследва как си взаимодействат данните, моделите, хората, интерфейсите и оперативните политики.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
Той пита откъде произлизат грешките и как промените се разпространяват през цялата услуга. Оптимизирането на модел в изолация може да пропусне компонента, който определя действителния резултат на потребителя.
Основни изводи
- Картирайте зависимостите и собствеността.
- Потърсете обратна връзка и ефекти от измерването.
- Тествайте видими за потребителя резултати през границите на компонентите.
Дълбоко гмуркане
Начертайте пътя от входната колекция до крайния резултат. Включете предварителна обработка, извличане, изпълнение на модел, външни инструменти, преглед, съхранение и обратна връзка. Запишете поведението на собственика и отказите на всяка зависимост, особено границите между екипи или услуги. Потърсете вериги за обратна връзка. Препоръките влияят на това, което хората виждат; техните реакции стават бъдещи данни. Следователно измерването може да бъде повлияно от измерваната система. Промяната на един етап може да измести разпределението на работата, пристигаща на друг етап. Проследяване на ограниченията по веригата. По-бързият модел може да не подобри времето за завършване, ако извличането е бавно или всеки изход чака ръчно одобрение. По-подробният отговор може да увеличи времето за четене и да скрие действието, от което се нуждае потребителят. Тествайте повреди на границите на компонентите, както и нормална работа. Липсващи полета, остарели кешове, дублиращи се събития, грешки при разрешенията и забавена обратна връзка могат да създадат неправилни резултати без срив на модела. Поддържайте проверки от край до край, които проверяват видимия за потребителя резултат и достатъчно информация за версията за проследяване на регресия.
04Работен пример
Намерете тясното място в работния процес
В конструиран работен процес извличането отнема 1 секунда, генерирането отнема 2 секунди, а прегледът отнема 40 секунди.
Намаляването на времето за генериране наполовина намалява общото време от 43 на 42 секунди, ако етапите са последователни.
Проучете защо прегледът отнема 40 секунди. По-доброто представяне на източника може да има повече значение от друга оптимизация на скоростта на модела.
Какво показва
Изобретените времена показват как пълният работен процес променя приоритета на оптимизация.
Внедряване в реалния свят
Проследете отговор на поддръжката от изходния документ чрез извличане до последния цитиран отговор.
Прегледайте как излагането на препоръки влияе върху данните за обучението, събрани след това.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- По-ясни решения. Помага ви да отделите ясните технически твърдения от маркетинговия език.
- Разходи и бюджет. Можете да задавате въпроси за по-добро внедряване, преди да харчите пари или време.
- Екип и работен процес. Екипи със споделено разбиране вземат по-добри решения за продукти, политики и обучение.
Внимавайте за
- Различните екипи могат да използват един и същи термин по различен начин, така че дефинирайте обхвата рано.
- Бенчмарковете могат да изглеждат силни, докато производителността в реалния свят е неравномерна.
- Пренебрегването на качеството на данните и плановете за оценка често създава крехки резултати.
Следващи стъпки
- Започнете с дефиниция на обикновен език за резултата, от който се нуждаете.
- Изберете един показател за успех и едно условие за неуспех преди тестване.
- Изпълнете малък пилотен проект с представителни данни, а не изпипан демонстрационен набор.
- Документирайте къде AI Systems Thinking помага и къде по-простите методи са по-добри.
Източници и допълнителна литература
- Google ResearchРезултатът от ML теста
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the AI Systems Thinking quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Защо един по-добър модел може да произведе по-лош продукт?
Неговите резултати може да взаимодействат лошо със закъснението, прегледа, качеството на данните, разрешенията или интерфейса. Целият работен процес трябва да бъде оценен.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема