如果您对如何创建AI模型感到好奇，那么构建大型语言模型（LLM）并针对某些任务和角色对其进行微调。本快速概述指南将详细介绍您应该从哪里开始，以及为各种不同的应用程序创建 AI 模型所需的分步过程。IBM 制作了一个有用的视频，介绍了创建新 AI 模型的五个步骤，进一步了解了它们的创建方式。
如果这对您来说是一个新的学习领域，您会很高兴地知道，由于深度学习和基础模型的进步，创建有效AI模型的道路从未如此简化。这些途径提供了独特的优势，无论您是希望构建专门的应用程序，如客户服务聊天机器人还是更通用的解决方案。
如何构建 AI 模型
如果您曾经想过如何启动这个创作过程，模型创建可以分为五个不同但相互关联的阶段：数据准备、模型训练、模型验证、模型调优，最后是模型部署。每个阶段在确保您的 AI 模型不仅有效而且高效可靠方面发挥着关键作用。
1. 数据准备
数据类似于人工智能的命脉。没有它，即使是最先进的算法也会变得毫无用处。数据准备通常涉及处理来自多个域的大量（有时甚至是 PB 级）数据。在这里，数据经过几个处理步骤，包括分类、过滤和删除重复项。在此阶段，您可能会发现与数据存储库建立连接是有益的，类似于IBM的Watsonx.data在其AI工作流中的功能。
2. 模型训练
准备好并准备好数据后，下一步就是训练模型。在这里，您将选择符合项目要求的基础模型。然后将所选数据进行标记化，作为模型训练的构建块。您可能会惊讶地发现，此过程的计算成本可能很高且耗时。因此，调整数据和基础模型对于高效训练至关重要。
3. 模型验证
训练轮脱落后，是时候看看您的模型在真实场景中的表现了。这涉及通过各种基准运行模型以评估其质量。您可以将其视为模型的成绩单，并附有指示其可能表现如何的分数。例如，IBM的Watsonx.governance管理这些模型卡，以确保管理良好的AI生命周期。
4. 模型调优和细化
如果您想知道如何从模型中提取最佳性能，调优就是答案。这需要生成特定的提示，以帮助模型更好地响应。此外，您可以考虑添加更多本地化数据以进一步优化其功能。应用程序开发人员经常在此阶段使用模型，就像 Watsonx.ai 在 IBM 工作流中的功能一样。
5. 模型部署
您所有辛勤工作的顶点是模型的部署。无论您选择将其托管在公共云上还是直接集成到应用程序中，部署阶段都是您的模型最终被释放到世界中的地方。人工智能的美妙之处在于，这不是“设置并忘记它”的操作。随着时间的推移，您的模型可以而且应该不断改进。
综上所述，基础模型和工作流平台的演进大大加速了AI模型开发的进程。通过五阶段流程，您可以驾驭创建专用和通用 AI 模型的复杂性。旅程可能错综复杂，但请记住，这是一条人迹罕至的道路，充满了资源和社区支持，可以指导您的每一步。
