Inferencia de IA
Aplicar un modelo ya entrenado a entradas para obtener un resultado.
¿Qué es la inferencia de IA?
La inferencia aplica un modelo entrenado a entradas. El resultado puede ser predicción, clase o texto generado. Usa capacidades aprendidas; una nueva entrada no implica automáticamente nuevo entrenamiento. Según diseño, puede realizarse localmente o en servidor, individualmente o por lotes.
En un flujo de productos ficticio, un modelo propone una categoría para una nueva foto. Eso es inferencia; adaptar después el modelo con datos de entrenamiento adecuados sería otra operación. El equipo fija cómo comprobar y corregir la propuesta si es dudosa. El tiempo de respuesta, los recursos y el comportamiento sin resultado también forman parte de planificar este paso.
Fuentes
Términos relacionados
- Aprendizaje automáticoLos modelos aprenden patrones de los datos y los aplican a nuevas entradas.
- Red neuronalUn modelo de nodos de cálculo conectados con parámetros ajustables.
- Ajuste finoEl ajuste fino adapta un modelo preentrenado mediante más entrenamiento. Proporcionar documentos actuales al usarlo es otra operación.
- Evaluación de LLMLa evaluación de LLM comprueba resultados según tareas y criterios definidos. Un buen caso aislado no demuestra calidad general.
- Ficha de modeloUna ficha de modelo documenta el propósito, las bases, las condiciones de evaluación y los límites conocidos de una versión de un modelo de IA.
- Preparación para la IALa preparación para la IA contempla las bases de un proyecto: objetivo, datos utilizables, capacidades, responsabilidades y funcionamiento.
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