څنګه مصنوعي ذهانت جوړ کړو - پرته له فلف څخه ژوره غوطه

نو، تاسو غواړئ چې مصنوعي ذهانت جوړ کړئ؟ هوښیارانه اقدام - مګر راځئ چې دا یوه مستقیمه کرښه ونه ګڼو. که تاسو د یو چیټ بوټ خوب وینئ چې بالاخره "دا ترلاسه کوي" یا یو څه ډیر په زړه پورې چې د قانون قراردادونه تحلیل کوي یا سکینونه تحلیل کوي، دا ستاسو نقشه ده. ګام په ګام، هیڅ لنډلارې نشته - مګر د ګډوډۍ (او حل کولو) لپاره ډیری لارې شتون لري.

هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:

🔗 کوانټم مصنوعي ذهانت څه شی دی؟ - چیرې چې فزیک، کوډ او ګډوډي سره یو ځای کیږي
د کوانټم کمپیوټري او مصنوعي استخباراتو غیر واقعي فیوژن ته ژوره کتنه.

🔗 په مصنوعي ذهانت کې استنباط څه شی دی؟ - هغه شیبه چې دا ټول سره یوځای کیږي
وپلټئ چې څنګه د مصنوعي ذهانت سیسټمونه هغه څه پلي کوي چې دوی یې زده کړي دي ترڅو د حقیقي نړۍ پایلې وړاندې کړي.

🔗 د مصنوعي ذهانت په اړه جامع چلند څه معنی لري؟
وګورئ چې ولې مسؤل مصنوعي ذهانت یوازې د کوډ په اړه نه دی - دا د شرایطو، اخلاقو او اغیزو په اړه دی.

۱. ستاسو مصنوعي ذهانت د څه لپاره دی؟ 🎯

مخکې له دې چې د کوډ یوه کرښه ولیکئ یا کوم ځلیدونکی پراختیایی وسیله پرانیزئ، له ځانه وپوښتئ: دا AI په سمه توګه څه باید وکړي ؟ په مبهم شرایطو کې نه. ځانګړي فکر وکړئ، لکه:

• "زه غواړم چې د محصول بیاکتنې په مثبت، بې طرفه، یا تیریدونکي ډول طبقه بندي کړي."

• "دا باید د سپوټایف په څیر میوزیک وړاندیز کړي، مګر غوره - ډیر وایبونه، لږ الګوریتمیک تصادفي."

• "زه یو داسې بوټ ته اړتیا لرم چې زما په ژبه د مراجعینو بریښنالیکونو ته ځواب ووایی - طنز هم پکې شامل دی."

دا هم په پام کې ونیسئ: ستاسو د پروژې لپاره "ګټه" څه ده؟ ایا دا سرعت دی؟ دقت دی؟ په ایج کیسونو کې اعتبار؟ دا شیان د هغه کتابتون څخه ډیر مهم دي چې تاسو وروسته غوره کوئ.

۲. خپل معلومات داسې راټول کړئ لکه څنګه چې تاسو یې غواړئ 📦

ښه مصنوعي ذهانت د معلوماتو له کار سره پیل کیږي - واقعا له کاره ستړی کوونکی. خو که تاسو دا برخه پریږدئ، ستاسو خیالي ماډل به د ایسپریسو په وخت کې د سرو زرو کب په څیر فعالیت وکړي. دلته د دې څخه د مخنیوي څرنګوالی دی:

• ستاسو معلومات له کومه راځي؟ عامه ډیټاسیټونه (کاګل، UCI)، APIs، سکریپ شوي فورمونه، د پیرودونکو لاګونه؟

• آیا دا پاک دی؟ شاید نه. په هرصورت یې پاک کړئ: عجیب کرکټرونه سم کړئ، فاسد قطارونه پریږدئ، هغه څه نورمال کړئ چې نورمال کولو ته اړتیا لري.

• متوازن؟ تعصب لرونکی؟ ډیر فټ د پیښیدو په تمه دی؟ اساسي احصایې چل کړئ. توزیعات وګورئ. د ایکو چیمبرونو څخه ډډه وکړئ.

مسلکي لارښوونه: که تاسو د متن سره معامله کوئ، نو کوډونه معیاري کړئ. که دا انځورونه وي، نو حلونه سره یوځای کړئ. که دا سپریډ شیټونه وي ... ځان چمتو کړئ.

۳. موږ دلته څه ډول مصنوعي ذهانت جوړوو؟ 🧠

ایا تاسو هڅه کوئ چې طبقه بندي کړئ، تولید کړئ، وړاندوینه وکړئ، یا سپړنه وکړئ؟ هر هدف تاسو د یو مختلف وسیلو سیټ - او خورا مختلف سر دردونو ته اړوي.

دا هم ښه ده چې مخلوط او میچ شي. ډیری ریښتینې نړۍ مصنوعي ذهانتونه د فرانکنسټین د دوهم تره زوی په څیر سره یوځای شوي دي.

۴. د روزنې ورځې(ګانې) 🛠️

دلته تاسو خام کوډ او معلومات په هغه څه بدلولی شئ چې شاید کار وکړي.

که تاسو بشپړ سټیک ته ځئ:

• د PyTorch، TensorFlow، یا حتی د تیانو په څیر یو زوړ ښوونځي په کارولو سره ماډل وروزو (پرته له قضاوت څخه)

• خپل معلومات تقسیم کړئ: روزنه ورکړئ، تایید کړئ، ازموینه وکړئ. دوکه مه کوئ - ناڅاپي ویشونه دروغ کیدی شي

• شیان بدل کړئ: د ګروپ اندازه، د زده کړې کچه، پریښودل. هرڅه ثبت کړئ یا وروسته پښیمانه شئ

که تاسو په چټکۍ سره پروټوټایپ کوئ:

• د کلاډ آثارو، ګوګل AI سټوډیو، یا د اوپن AI د لوبې ډګر څخه کار واخلئ ترڅو خپل کاري وسیله ته "ویب کوډ" ورکړئ.

• د لا زیاتو متحرک پایپ لاینونو لپاره د ریپلیټ یا لینګ چین په کارولو سره د زنځیر محصولات یوځای کول

خپلې لومړۍ څو هڅې ضایع کولو ته چمتو اوسئ. دا ناکامي نه ده - دا کیلیبریشن ده.

۵. ارزونه: یوازې باور مه کوئ 📏

یو ماډل چې په روزنه کې ښه فعالیت کوي مګر په ریښتیني استعمال کې ناکام کیږي؟ کلاسیک نوي جال.

په پام کې نیولو لپاره معیارونه:

• متن : BLEU (د سټایل لپاره)، ROUGE (د یادونې لپاره)، او مغشوشیت (لیوالتیا مه کوئ)

• طبقه بندي : F1 > دقت. په ځانګړي توګه که ستاسو معلومات بې طرفه وي

• ریګریشن : د منځنۍ مربع تېروتنه ظالمانه ده مګر عادلانه ده

همدارنګه عجیب معلومات و ازموئ. که تاسو یو چیټ بوټ جوړوئ، نو هڅه وکړئ چې هغه ته د پیرودونکو غیر فعال - تیریدونکي پیغامونه ورکړئ. که تاسو طبقه بندي کوئ، نو ټایپونه، ناروا خبرې، طنزونه واچوئ. ریښتیني معلومات ګډوډ دي - په مطابق یې ازموینه وکړئ.

۶. ولېږئ یې (خو په احتیاط سره) 📡

تاسو یې روزلی دی. تاسو یې ازمویلی دی. اوس تاسو غواړئ چې دا خلاص کړئ. راځئ چې بیړه ونه کړو.

د ځای پرځای کولو طریقې:

• د کلاوډ پر بنسټ : AWS سیج میکر، ګوګل ورټیکس AI، ازور ML - ګړندی، د اندازې وړ، ځینې وختونه ګران

• د API-layer : دا په FastAPI، Flask، یا Vercel Functions کې وتړئ او له هر ځای څخه یې زنګ ووهئ

• په وسیله کې : د موبایل یا ایمبیډ شوي کارونې لپاره ONNX یا TensorFlow Lite ته واړوئ

• د بې کوډ انتخابونه : د MVPs لپاره ښه دي. په مستقیم ډول د ایپسونو سره د نښلولو لپاره Zapier، Make.com، یا Peltarion هڅه وکړئ

لاګونه تنظیم کړئ. د تروپټ څارنه وکړئ. تعقیب کړئ چې ماډل د څنډې قضیو ته څنګه غبرګون ښیې. که چیرې دا عجیب پریکړې پیل کړي، نو ژر بیرته وګرځئ.

۷. ساتل یا مهاجرت کول 🧪🔁

مصنوعي ذهانت جامد نه دی. دا خوځېږي. دا هېرېږي. دا ډېر مناسب کېږي. تاسو اړتیا لرئ چې د ماشوم پالنه یې وکړئ - یا غوره دا ده چې د ماشوم پالنه اتومات کړئ.

• د ماډل ډرافټ وسیلو څخه کار واخلئ لکه ایویډنټلي یا فیډلر

• هر څه ثبت کړئ - معلومات، وړاندوینې، فیډبیک

• د بیا روزنې لوپونه جوړ کړئ یا لږترلږه درې میاشتني تازه معلومات مهالویش کړئ

همدارنګه - که کاروونکي ستاسو ماډل سره لوبې کول پیل کړي (د مثال په توګه، د چیټ بوټ جیل ماتول)، نو دا ژر تر ژره حل کړئ.

۸. ایا تاسو باید له سره جوړ کړئ؟ 🤷‍♂️

دلته ظالمانه حقیقت دی: د LLM جوړول به تاسو له مالي پلوه ویجاړ کړي پرته لدې چې تاسو مایکروسافټ، انتروپیک، یا یو بدمعاش ملي دولت یاست. په جدي توګه.

کارول:

• که تاسو یو خلاص خو پیاوړی اساس غواړئ ، LLaMA 3

• د سیالي کونکو چینایي LLM لپاره ډیپ سیک یا یی

• که تاسو سپک خو قوي پایلو ته اړتیا لرئ، میسټرال

• که تاسو د سرعت او تولید لپاره اصلاح کوئ نو د API له لارې GPT

ښه تنظیم کول ستاسو ملګری دی. دا ارزانه، ګړندی، او معمولا ښه دی.

✅ ستاسو د خپل ځان جوړونه-AI چک لیست

• هدف ټاکل شوی، مبهم نه دی

• معلومات: پاک، لیبل شوی، (ډیری) متوازن

• معمارۍ غوره شوې

• د کوډ او ریل ګاډي لوپ جوړ شو

• ارزونه: سخت، ریښتینی

• ځای پرځای کول ژوندی دی خو څارل کیږي

• د فیډبیک لوپ تړل شوی

په رسمي AI اسسټنټ پلورنځي کې وروستي AI ومومئ

زموږ په اړه