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AI推理和训练有什么不同?你知道吗?

2024-03-26
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如果要用一句话概括AI的训练和推理的不同之处,我觉得用“台上一分钟,台下十年功”最为贴切。

小明和心仪已久的女神交往多年,对邀约她出门的技巧和心得颇有心得,但仍对其中的奥秘感到困惑。

借助AI技术,能否实现精准预测呢?

小明思考再三,总结出了可能影响女神是否接受邀请的变量:是否节假日,天气不好,太热/太冷了,心情不好,生病了,另有他约,家里来亲戚了......等等。

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将这些变量加权求和,如果大于某个阈值,女神必定接受邀约。那么,这些变量的都占多少权重,阈值又是多少呢?

这是一个十分复杂的问题,很难通过简单的方法准确解决。因此,小明计划利用深度神经网络进行研究,将其应用于大量积累的数据进行训练,以便让人工智能模型自行学习其中的模式。

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小明最大的优势在于他拥有丰富的数据积累。因此,他经过整理,准确地列出了所有变量,并将它们精确地对应于是否邀约成功。这种做法被称为“数据标注”。

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有了数据,就把它们投喂给AI。AI读取每一组数据,采用初始的默认权值进行评估,然后得出自己分析的结果,这个过程叫做“正向传播”。

然后,就是检验AI的结果是否正确了。

这里需要引入一个“损失函数”来计算结果和正确答案之间的差距。如果结果不甚理想,会返回去优化调整权值,再次得出结果进行评估,这个过程叫做“反向传播”。

经检验,发现评估结果和正确答案近了一步。后面再经过多轮循环往复的迭代,不断通过调整参数权重逐步逼近正确答案,这个过程就叫做“梯度下降”。

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经过多轮已知数据的深度洗礼,AI评估的准确度已经相当高了。于是小明结束训练,固定参数权值,修剪掉权值未激活的多余参数,宣告进入下一阶段。

是时候检验下前段时间艰苦卓绝的工作的成果了!

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于是,小明挑选良辰吉日,把各项全新的参数都准备齐全并输到AI里。AI迅速地给出了自己的评估结论:女神将接受邀约!

上面的过程就叫做“推理”。

小明沐浴更衣,精心收拾,预定好电影票,小心翼翼地征求女神意见。果然,女神答应了!

此后,每次邀约之前,小明都要虔诚地让AI预测一下是否成功。事实证明,AI绝大多数时候都能说对。我们可以AI的说“泛化”效果很好。

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综上,所谓AI训练,就是让神经网络从已有的数据中学习新能力的过程。

这个过程非常复杂,就像从小接受九年义务教育一样,涉及到学校、书本、老师等因素的紧密配合,数据吞吐量大,属于密集计算,花费时间训练是非常必要的。

所谓AI推理,就是给训练好的AI输入新数据,让它解决同类的新问题。

这个就好比学生大学毕业,离开学校、书本、老师,采用所学的知识独立处理新问题,数据吞吐量相对较小,但需要随叫随到,又快又好地给出答案。

我们一般接触到的AI应用,都是服务提供商训练好的APP。我们在上面提出各种各样的任务,后台以秒为单位快速响应并给出答案,这些都属于AI推理。

驾驭好AI,就能让我们在工作中游刃有余,事半功倍。

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