数据质量:还用说吗?好吧,我来说:GIGO “垃圾进,垃圾出!”在黑盒子 ML 模型中,尤其是那些消耗大量数据的模型(如深度学习、人工智能和生成式人工智能),脏数据的危害更大 。如果数据不干净,模型的可解释性就毫无意义,模型的可信度也会丧失 。 数据/ML 工程基础架构:在数据科学家的笔记本电脑上运行的探索性 ML 模型与在整个业务中运行的已部署、已验证、已管理和全企业范围的模型之间存在着巨大的差异,企业对后者下了很大的赌注并产生了极大的依赖 。基础设施必须为人工智能做好准备,其中包括网络、存储和计算基础设施 。如果没有这种弹性基础,在董事会上运行首席执行官笔记本电脑上的 ML 模型可能比在最糟糕的时候出现的生成式人工智能“演示恶魔”更好 。
原文标题:I bet you think this article is about ChatGPT
原文作者:Kirk Borne
【生成式人工智能浅论】
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