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以模型為中心的AI應用痛點：資源、成本要求高等 |
| 編輯： 來源：頭豹研究院 時間：2023/6/14 |
以數據為中心的 AI 提G性能，降低成本，發展潛力巨大。而模型驅動的 AI 應用資源要求G，無法有效助力 AI落地。平 復雜性模型驅動的AI通常涉及具有大量參數的復雜模型。訓練 和部署這些模型需 要大量的計算能力， 導致硬件和基礎設 施的成本較G。 訓練時間模型驅動的AI中復雜模型的訓練需要時間長，特別是深度學 習模型。延長訓練時 間增加了對計算資源 的需求，從而導致成 本提G。 模型更新模型驅動的 AI 中的模型通常更復雜，因 此為應對不斷變化的 需求，使用新數據更 新或修改需要大量資 源，導致更G的成本 和更長的開發周期。 可解釋/理解性模型驅動的 AI 中的復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 工具和技術以提G透 明度和可信度。 |
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