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以模型為中心的AI應(yīng)用痛點：資源、成本要求高等 |
| 編輯： 來源：頭豹研究院 時間：2023/6/14 |
以數(shù)據(jù)為中心的 AI 提G性能，降低成本，發(fā)展?jié)摿薮�。而模型�?qū)動的 AI 應(yīng)用資源要求G，無法有效助力 AI落地。平 復(fù)雜性模型驅(qū)動的AI通常涉及具有大量參數(shù)的復(fù)雜模型。訓(xùn)練 和部署這些模型需 要大量的計算能力， 導(dǎo)致硬件和基礎(chǔ)設(shè) 施的成本較G。 訓(xùn)練時間模型驅(qū)動的AI中復(fù)雜模型的訓(xùn)練需要時間長，特別是深度學(xué) 習(xí)模型。延長訓(xùn)練時 間增加了對計算資源 的需求，從而導(dǎo)致成 本提G。 模型更新模型驅(qū)動的 AI 中的模型通常更復(fù)雜，因 此為應(yīng)對不斷變化的 需求，使用新數(shù)據(jù)更 新或修改需要大量資 源，導(dǎo)致更G的成本 和更長的開發(fā)周期。 可解釋/理解性模型驅(qū)動的 AI 中的復(fù)雜模型通常較難解釋和理解，這可能需 要額外的資源來開發(fā) 工具和技術(shù)以提G透 明度和可信度。 |
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