توسعه و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) خیلی هیجان‌انگیزه، ولی پر از چالش و اشتباهاتیه که اگه ندونید، ممکنه باعث دردسر بشه. اینجا می‌خوام با شما پنج اشتباهی که ممکنه تو این مسیر باهاش مواجه بشید رو به اشتراک بذارم. اگه این نکات رو رعایت کنید، هم در هزینه و زمان صرفه‌جویی می‌شه و هم شانس موفقیت پروژه بالا می‌ره.
به خروجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اعتماد مطلق نکنید!
شاید فکر کنید مدل‌های زبانی بزرگی مثل ChatGPT، Claude AI و Amazon Bedrock دیگه بی‌نقص هستن و جواب‌هاشون قطعی و درسته. ولی واقعیت اینه که هنوز هم این مدل‌ها اشتباه می‌کنن و حتی گاهی چیزهایی رو به هم می‌بافن که واقعی نیستن! مثلاً ممکنه در پاسخ به یه پرسش مالی پیچیده، اصطلاحاتی نامفهوم تولید کنن که تو دنیای واقعی معنی نداره. این نوع خطاها که به توهم مدل هم معروفه، باعث می‌شه خروجی‌ها گاهی غیرقابل اعتماد بشه.
راه حل؟ اول از همه، دقیق‌تر و مشخص‌تر پرسش‌ها رو مطرح کنید تا مدل به سمت جواب بهتری هدایت بشه. علاوه بر این، برای پروژه‌های حساس، بهتره که همیشه یه نفر به صورت دستی خروجی‌ها رو بررسی کنه و از یه سیستم اعتمادسازی هم برای امتیازدهی به جواب‌ها استفاده کنید. این‌طوری، اگه مدل یه اشتباه هم کرد، متوجه می‌شید و کنترل بیشتری دارید.
خرج منابع پردازشی رو مدیریت کنید!
مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی‌های مولد منابع پردازشی سنگینی می‌خوان و اگه دقت نکنید، می‌تونید با یه صورت‌حساب خیلی بالا روبه‌رو بشید. مثلاً پردازنده‌های قدرتمندی مثل TPUها هزینه‌های زیادی دارن و حتی یه پروژه کوچک هم اگه بهینه‌سازی نشده باشه، می‌تونه بار مالی زیادی ایجاد کنه.
چند تا راه ساده برای مدیریت هزینه‌ها وجود داره. اول از همه، از ماشین‌های مجازی موقت و ارزان‌تر استفاده کنید که اگه کارتون متوقف شد، راحت بشه دوباره از آخرین نقطه ادامه داد. اگه ماشین‌هایی دارید که زیاد بدون کار می‌مونن، حتماً زمان‌های بی‌کاری‌شون رو شناسایی و اون‌ها رو خاموش کنید. به‌علاوه، مدل‌های متن‌باز می‌تونن هزینه‌ها رو به شدت کاهش بدن و بهتون این امکان رو می‌دن که نوآوری بیشتری انجام بدید.
تجربه کاربری (UX) رو فراموش نکنید!
فرض کنید کلی وقت و انرژی گذاشتید و یه مدل هوش مصنوعی فوق‌العاده ساختید، ولی وقتی کاربر باهاش کار می‌کنه، نمی‌تونه باهاش ارتباط برقرار کنه و زودتر از چیزی که فکر می‌کردید، ازش دست می‌کشه. تجربه کاربری واقعاً اهمیت داره! هر چقدر مدل شما پیشرفته باشه، اگه نتونه به درستی با کاربر تعامل داشته باشه، خیلی زود از دور خارج می‌شه.
برای اینکه تجربه کاربری خوبی ایجاد کنید، حتماً از ابزارهای تست UX و بازخوردهای کاربرها استفاده کنید. مثلاً می‌تونید کاربرهای اولیه یا بتا داشته باشید که سیستم رو تست کنن و بازخورد بدن. ایجاد یه سیستم بازبینی انسانی که بتونه خطاها و مشکلات احتمالی رو بررسی کنه هم خیلی کمک‌کننده‌ست.
اهمیت داده‌های آموزشی رو دست کم نگیرید!
کیفیت داده‌های آموزشی روی نتیجه نهایی تاثیر مستقیم داره. اگه داده‌های نامنظم، پر از خطا یا حتی بیش از حد داشته باشید، مدل‌تون دچار مشکل می‌شه و ممکنه خروجی‌های بی‌دقت و نامعتبر ارائه بده. این خطا به خصوص وقتی حساس‌تر می‌شه که داده‌های زیادی داشته باشید و ممکنه مدل‌تون دچار بیش‌برازش بشه.
حتماً داده‌ها رو قبل از آموزش مدل تمیز کنید و اگه داده‌ها زیادی غیرمرتبط بودن، حذف‌شون کنید. مهندسی ویژگی‌ها برای شناسایی ویژگی‌های مهم خیلی مهمه. اگر منابع انسانی محدودی دارید، ابزارهایی مثل AutoML هم کمک می‌کنن که تا حدی پاکسازی داده‌ها و آموزش مدل‌ها رو اتوماتیک کنید.
استراتژی مقیاس‌گذاری درست انتخاب کنید!
وقتی پروژه‌تون به مرحله مقیاس‌گذاری می‌رسه، این سوال پیش میاد که چطور مدل رو گسترش بدید تا هم عملکردش بالا باشه و هم منابع بهینه مصرف بشه. مثلاً مدل رو می‌تونید بین چندین دستگاه تقسیم کنید یا داده‌ها رو توی دستگاه‌های مختلف توزیع کنید.
استفاده از موازی‌سازی مدل یا داده بستگی به نیاز شما داره، ولی چیزی که مهمه اینه که قبل از مقیاس‌گذاری، یه برنامه دقیق داشته باشید. بعضی وقت‌ها افزایش منابع یه دستگاه مثل GPU بهتر جواب می‌ده و در بعضی موارد هم موازی‌سازی بهترین گزینه‌ست. برای مدیریت بهتر، می‌تونید از کانتینرها مثل Docker استفاده کنید تا مطمئن بشید که مدل‌تون روی همه محیط‌ها بدون مشکل کار می‌کنه.
جمع‌بندی
هر کدوم از این چالش‌ها رو اگه ندیده بگیرید، ممکنه مسیر ساخت یه سیستم هوش مصنوعی مولد به مشکل بخوره. ولی اگه دقت و برنامه‌ریزی داشته باشید، این مسیر می‌تونه هیجان‌انگیزتر و با خطاهای کمتر پیش بره. هوش مصنوعی پیچیده‌ست، ولی نتیجه‌ای که می‌تونید با برنامه‌ریزی و اجرای دقیق بگیرید، مطمئناً ارزشش رو داره.