Egy AI modell betanítás költsége a számítási erőforrások, adatelőkészítés és szakértői munka összességét jelenti, amely egy modell kifejlesztéséhez szükséges.
Nagy modellek (pl. LLM-ek) betanítása akár millió dolláros költséget is jelenthet, míg kisebb modellek jóval olcsóbban készülhetnek.
Befolyásolja, hogy milyen AI megoldások érhetők el a kkv-k számára.
Egy cég dönthet úgy, hogy előre betanított modellt használ (pl. ChatGPT API), mert saját tréning túl drága lenne.
A felhőalapú AI egy olyan AI-szolgáltatás, amely távoli szervereken fut, és interneten keresztül érhető el.
Egy előre betanított modellt speciális adatokkal tovább tanítanak egy adott célra.
A hyperparaméter hangolás az a folyamat, amely során megtaláljuk a modell számára legjobb beállításokat.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely többrétegű neurális hálózatokat használ bonyolult problémák megoldására.
Az LLM olyan nyelvi modell, amely hatalmas mennyiségű szöveges adaton tanul, és képes összetett, emberihez hasonló szövegeket létrehozni.
Az on-premise AI egy olyan AI-rendszer, amelyet a vállalkozás saját szerverein vagy eszközein futtat.
Az AI skálázhatósága azt jelenti, hogy a rendszer mennyire képes nagyobb adatmennyiségen vagy több felhasználóval is hatékonyan működni.
A tanítókészlet az a konkrét adathalmaz, amelyet az AI-modell betanítására használnak.
