ΜΑΘΗΜΑ ΕΚΤΟ (6) : PROMPT ENGINEERING

ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ (MODEL CHOISE)

Το "model choice" (επιλογή μοντέλου) στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στη διαδικασία επιλογής του κατάλληλου μοντέλου μηχανικής μάθησης (ML) ή βαθιάς μάθησης (DL) για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος ή την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης εργασίας.

Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την αξιολόγηση και σύγκριση διαφόρων μοντέλων για να επιλεγεί εκείνο που προσφέρει την καλύτερη απόδοση σύμφωνα με συγκεκριμένα κριτήρια.

Διαφορετικές εκδόσεις μοντέλων μπορεί να έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά και δυνατότητες (π.χ., GPT-3.5 vs. GPT-4).

Οι κύριοι παράγοντες που εξετάζονται κατά την επιλογή ενός μοντέλου περιλαμβάνουν:

1. Ακρίβεια (Accuracy): Πόσο καλά το μοντέλο προβλέπει ή ταξινομεί τα δεδομένα.

2. Υπολογιστικό Κόστος (Computational Cost): Οι απαιτήσεις σε υπολογιστικούς πόρους, όπως ο χρόνος εκπαίδευσης και η μνήμη.

3. Επεκτασιμότητα (Scalability): Πώς το μοντέλο προσαρμόζεται όταν αυξάνεται ο όγκος των δεδομένων.

4. Ερμηνευτικότητα (Intrepretability): Πόσο εύκολα μπορεί να εξηγηθεί η λειτουργία του μοντέλου.

5. Ικανότητα Γενίκευσης (Generalizability): Η ικανότητα του μοντέλου να αποδίδει καλά σε νέα, μη γνωστά δεδομένα.

6. Ανθεκτικότητα (Robustness): Η ικανότητα του μοντέλου να αντιμετωπίζει θορυβώδη ή ελλιπή δεδομένα.

Η διαδικασία επιλογής του μοντέλου περιλαμβάνει τα εξής βήματα:

1. Κατανόηση του προβλήματος (Understanding the problem): Καθορισμός της φύσης του προβλήματος (π.χ. ταξινόμηση, πρόβλεψη, ομαδοποίηση).

2. Επιλογή υποψήφιων μοντέλων (Selecting candidate models): Επιλογή μιας λίστας υποψήφιων μοντέλων που μπορεί να είναι κατάλληλα για το πρόβλημα.

3. Εκπαίδευση και αξιολόγηση (Training and evaluation): Εκπαίδευση των υποψήφιων μοντέλων σε δεδομένα εκπαίδευσης και αξιολόγηση της απόδοσής τους χρησιμοποιώντας δεδομένα δοκιμής.

4. Σύγκριση μοντέλων (Model comparison): Σύγκριση των αποτελεσμάτων των μοντέλων σύμφωνα με τα προαναφερθέντα κριτήρια.

5. Επιλογή του καλύτερου μοντέλου (Selecting the best model): Επιλογή του μοντέλου που παρουσιάζει την καλύτερη συνολική απόδοση.

6. Βελτιστοποίηση (Optimization): Περαιτέρω βελτιστοποίηση του επιλεγμένου μοντέλου, εάν είναι απαραίτητο.

Η επιλογή του κατάλληλου μοντέλου είναι κρίσιμη για την επιτυχία ενός έργου AI, καθώς ένα κακώς επιλεγμένο μοντέλο μπορεί να οδηγήσει σε χαμηλή απόδοση και λανθασμένα αποτελέσματα.