Как создать продукт с искусственным интеллектом, который не разочарует

•Большинство продуктов ИИ не соответствуют ожиданиям пользователей. •Продукты не адаптируются к реальным условиям. •ИИ плохо подходит для использования. •Четкое определение проблемы важно для создания успешного продукта. •В случае спама важно определить, что является спамом. •Системы на основе правил были неэффективны из-за изменений в спаме. •Машинное обучение улучшило адаптивность, но не решило все проблемы. •LLM могут распознавать нюансы спама, но могут быть непредсказуемыми. •LLM хороши для контекстно-зависимого спама, но не всегда необходимы. •Начинайте с простого и масштабируйте по мере необходимости. •Используйте LLM для сложных задач, но не всегда. •Обучайте ИИ на реальных данных. •Повторяйте процедуру с учетом отзывов пользователей. •Обеспечьте прозрачность и понимание решений. •Постоянно обновляйте и переобучайте модели. •Проверяйте подлинность отправителей. •Учитывайте этические соображения. •Создавайте продукты с ИИ, которым люди могут доверять. •Балансируйте между использованием передовых инструментов и простотой. •Продукты должны решать реальные проблемы и быть понятными.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.