人工智能（ai）、机器学习和生成式ai已成为现代企业技术工具箱的重要组成部分。ai涵盖广泛技术，包括实时语言翻译、面部识别、语音助手、个性化推荐系统和欺诈检测。ai训练和推理过程对于理解模型的功能至关重要。训练涉及使用数据集训练模型，使模型能够从处理的信息中学习并做出预测或决策。推理阶段将训练后的模型应用于新数据，使其能够执行任务，例如图像识别、语言翻译或决策制定。
人工智能、机器学习以及最近的生成式人工智能现已成为所有从事数字创新的公司的技术和方法工具包的一部分。人工智能包括能够执行通常需要人类智能的任务的广泛技术，例如实时语言翻译、面部识别、语音助手、个性化推荐系统或欺诈检测，以及从放射图像识别疾病的计算机辅助医疗诊断。
让我们讨论人工智能训练和推理过程，以更好地了解模型 (*) 的功能。 AI训练图
注意：标有 (*) 的术语在本文末尾的“术语表”部分中定义。
人工智能培训
简而言之，人工智能训练是在大量测试数据的基础上开发机器学习模型的过程。
它涉及向模型提供数据集 (*)，使其能够根据其处理的信息进行学习并做出预测 (*) 或决策 (*)。模型在此阶段获得执行特定任务所需的知识和技能。
无论是解释自然语言（*）还是执行复杂的计算，这一步都是基础。事实上，它决定了模型的准确性、效率和整体性能，从而决定了将使用它的应用程序。
AI模型训练过程涉及几个步骤。
1. 数据准备
此步骤涉及以允许有效使用的格式收集、清理和组织数据。确保模型输入数据的质量和可靠性非常重要。
2. 算法
第二步涉及选择最适合解决我们想要解决的问题的适当算法（*）或神经网络（*）架构。
3. 细化
一旦选择了模型，第三步就是迭代细化。这涉及多次训练和测试模型，以根据性能调整其参数，提高其准确性并减少错误。
AI训练类图图像
人工智能培训：挑战
训练人工智能模型面临着真正的挑战，例如：
数据质量
模型的好坏取决于训练数据的质量。不准确、不完整或有偏见的数据集可能会导致糟糕的预测。
信息技术资源
训练所需的计算资源需要高处理能力和大量内存，特别是对于深度学习网络等复杂模型(*)。过度拟合（*）等现象可能会降低预测或分类任务的质量。
为了说明训练 AI 模型所需的计算资源，请考虑训练像 GPT-3 这样的复杂深度学习网络需要大量计算能力来合并其 1750 亿个参数。
人工智能推理
在此阶段，将经过训练的机器学习 (*) 模型应用于新数据，使其能够执行预测、分类、推荐或在现实应用中做出决策等任务。
换句话说，推理是使人工智能模型能够提供预期好处的阶段，例如识别图像中的对象、翻译语言、提供产品推荐或引导自动驾驶车辆。
区分训练和推理
推理过程与人工智能训练的区别有两个主要标准：
实时处理数据的重要性
对效率和低延迟的需求
在实践中，自动驾驶或实时欺诈检测系统必须拥有能够快速解释新数据并迅速采取行动的模型。
需要克服的挑战
推理阶段需要关注资源效率、在各种环境中保持一致的性能以及在速度方面优化模型。人工智能模型必须具有适应性，同时又不能牺牲准确性或可靠性。这需要采用模型剪枝（*）或量化（*）等技术来减少计算负载，同时避免降低模型性能。
例子
具体例子说明推理的实际应用如下：
网络安全
一旦接受了大量电子邮件交互数据集的训练，应用程序就可以识别并标记传入电子邮件中潜在的垃圾邮件或网络钓鱼尝试，从而保护用户免受网络安全威胁。
自动驾驶汽车
同样，自动驾驶汽车领域也严重依赖人工智能的推理能力。在这种情况下，从无数个小时的驾驶数据中训练出来的模型被实时应用于道路导航、识别交通标志并做出瞬间决策。
训练与推理：比较分析
训练和推理是人工智能模型开发中两个关键且互补的阶段，每个阶段都满足特定的需求。训练阶段允许模型从历史数据中获取知识。这一步骤需要大量的计算能力来调整模型的参数以实现准确的预测。
另一方面，推理将经过训练的模型应用于新数据以实时做出预测或决策，凸显了效率和低延迟的重要性。
需要记住的要点
平衡模型复杂性、全面训练和推理效率对于开发人工智能系统至关重要。
复杂的模型可以更好地理解和预测，但需要更多的资源进行训练和推理。
开发人员必须生成一个足够复杂、准确且足够高效的模型，以便实时使用。
剪枝、量化和迁移学习等技术可以在准确性和效率方面优化模型。
基础设施要求
训练和推理阶段的基础设施要求导致对硬件性能的严重依赖。
训练深度学习模型的计算量特别大，需要专用资源来提供强大的计算能力。此阶段通常需要高性能 GPU 来管理大型数据集，而模型的准确性和效率取决于此。
相反，推理阶段对计算能力要求较低，但需要低延迟、高吞吐量的性能。其基础设施需要效率和响应能力，以实现接近数据生成源的实时数据处理，就像自动驾驶汽车或我们的电子邮件服务器一样，而且在医疗保健诊断中也引入了一个新的例子。
结论
了解人工智能训练和推理的微妙之处揭示了通过人工智能模型获取知识和在具体应用中部署这些知识之间的复杂性。
人工智能不仅需要强大，而且具有适应性。为了实现这一目标，必须在大量训练资源的使用和快速、高效推理的需求之间取得平衡。随着人工智能在医疗保健、金融和工业等领域的进步，这些训练和推理阶段至关重要，因为它们支持创建应用于具体业务案例的人工智能。
还有一件事...
碳足迹怎么样？
为了推进机器学习和人工智能，显然有必要专注于开发更高效的人工智能模型、优化硬件基础设施，以及更广泛地采用创新策略。与此同时，也许还必须考虑人工智能的生态足迹。
“未来人工智能需要能源突破，它消耗的电力将远远超出人们的预期。”
- OpenAI 首席执行官 Sam Altman
DAVOS，瑞士； 2024 年 1 月 16 日
事实上，随着训练人工智能模型对环境的影响受到密切关注，可持续性成为一个重要问题。随着企业和公众的采用，需要更多的电力和大量的水来为科技巨头的设备平台供电和冷却。例如，研究人员估计，制造 GPT-3 消耗了 1,287 兆瓦时的电力，并产生了 552 吨二氧化碳当量，相当于 123 辆汽油客车一年的行驶量。
努力实现技术进步与生态责任和谐共存的更加可持续的未来可能是人工智能进化的最终目标。
(*) 术语表
算法： 一组定义的、逐步的计算程序或规则，旨在执行特定任务或解决特定问题
数据集：数据点或记录的集合，通常采用表格形式，用于训练、测试或验证机器学习模型，包括特征（自变量）和监督学习中的标签（因变量或结果）。
决策： 在机器学习中，这是指模型在分析数据后得出的结论，例如垃圾邮件过滤器决定电子邮件是垃圾邮件（并将其移至垃圾邮件文件夹）还是不是垃圾邮件（将其留在收件箱中）。
深度学习：机器学习的一个子集，涉及称为多层神经网络的模型，能够从大量数据中自动学习复杂的模式和表示
标记数据： 这是指每个实例都标记有结果或类别的数据集，为机器学习模型在训练过程中提供明确的指导。
机器学习：人工智能的一个分支，涉及训练算法来识别模式并根据数据做出决策，而无需针对每个特定任务进行显式编程
模型： 在数据集上训练的数学和计算表示，能够通过学习训练数据中的模式和关系来对新的、未见过的数据进行预测和分类
模型修剪：联邦学习中的一种技术，通过在训练期间自适应地修剪参数来减少模型的大小，以减少对客户端设备的计算和通信需求，而不显着影响模型的准确性
自然语言：人类相互交流的方式，无论是口头还是书面，包含人类语言表达固有的复杂性、细微差别和规则
神经网络：一种受人脑结构启发的计算模型，由互连的节点或神经元组成，通过从数据中学习来处理和传输信号以解决复杂的任务，例如模式识别和决策
过度拟合： 当机器学习模型过于密切地学习训练数据时，使其无法概括和准确预测未见过的数据的结果
模式：（ 在机器学习的背景下）模型学习识别的数据中可辨别的规律，可用于对新的、未见过的数据进行预测或决策
预测：（ 在机器学习中）使用经过训练的模型根据训练阶段学到的模式来估计新的、未见过的实例最可能的结果或值的过程
量化：（ 在深度学习中）将模型中的权重和激活的精度降低到 2 位、3 位或 4 位的过程，使模型能够在推理时更高效地运行，同时将准确性损失降到最低。
监督/无监督： 监督学习和无监督学习之间的区别在于监督学习训练中存在标记数据（*），指导模型学习从输入到输出的映射，而无监督学习涉及在数据中寻找模式或结构，而无需明确的结果标签。
