אימון לעומת הסקה
אימון הוא תהליך לימוד המודל על ידי הזנתו בכמויות גדולות של נתונים, ואילו הסקה היא תהליך השימוש בפועל במודל שכבר אומן לצורך הפקת תשובה. האימון מתרחש פעם אחת, או מדי פעם, ואילו הסקה מתרחשת בכל פעם שמישהו משתמש במודל.
Model Training (אימון מודל)
התהליך של הזנת נתונים למודל AI כדי ללמד אותו דפוסים ולכוונן את המשקלים הפנימיים שלו. שלב זה ממזער שגיאות על נתוני האימון וקובע את איכות המודל.
AI Inference (הסקה)
התהליך שבו משתמשים במודל AI מאומן כדי להפיק תחזיות, ליצור תוכן או לפתור משימות על בסיס קלט חדש שלא נראה בעבר. מהירות ההסקה קובעת את חוויית המשתמש ביישום.
Model Training (אימון מודל), מתי זה קורה:
לפני פריסת המודל, לרוב פעם אחת או מדי פעם
AI Inference (הסקה), מתי זה קורה:
בכל פעם שמשתמש שואל שאלה או מבצע בקשה
Model Training (אימון מודל), דפוס עלות:
עלות חד-פעמית גדולה או תקופתית
AI Inference (הסקה), דפוס עלות:
עלות קטנה יותר שחוזרת עם כל שימוש, מצטברת בקנה מידה גדול
Model Training (אימון מודל), מטרה:
בניית הידע והדפוסים של המודל
AI Inference (הסקה), מטרה:
יישום הידע הזה על בקשה חיה ואמיתית
| מתי זה קורה | לפני פריסת המודל, לרוב פעם אחת או מדי פעם | בכל פעם שמשתמש שואל שאלה או מבצע בקשה |
|---|---|---|
| דפוס עלות | עלות חד-פעמית גדולה או תקופתית | עלות קטנה יותר שחוזרת עם כל שימוש, מצטברת בקנה מידה גדול |
| מטרה | בניית הידע והדפוסים של המודל | יישום הידע הזה על בקשה חיה ואמיתית |