预训练AI模型究竟是什么？为何它能满足多行业应用需求
什么是预训练模型?预训练的AI模型本质上是一种深度学习架构，它通过在庞大的数据集中进行学习来掌握特定任务的执行。这类模型既可以直接投入使用，也可以根据不同行业的具体需求进行相应的调整和优化。
设想一下，若要向一个刚开始学走路的幼童解释独角兽是什么。一个不错的方法是向他们展示独角兽的图片，并详细描述其与众不同的特点。
让我们试想，若要向人工智能机器传授独角兽的概念。那么，我们应当从何入手呢？
预训练的 AI 模型提供了一个解决方案。
预训练的AI模型属于深度学习范畴，相当于一种模仿人脑神经系统的算法——它能够从数据中识别规律或进行预测——通过在庞大的数据集中进行训练来掌握特定任务。这种模型可以直接应用，或者经过进一步的调整和优化，以适应不同应用程序的具体要求。
为什么使用预训练的 AI 模型？
开发人员能够利用预先训练好的模型，并在此基础上进行个性化调整，以适应自身的特定需求，无需从零开始打造 AI 模型。
为了打造人工智能应用程序，开发者得先拥有一个能够执行特定功能的AI模型，这包括但不限于识别各种图像、排查自动驾驶车辆潜在的安全风险，亦或是借助医学影像对癌症进行诊断。而要训练出这样的模型，则需要海量的、具有代表性的数据集进行学习。
在学习过程中，必须对多层级输入数据进行全面扫描，并且在每个层级上都要突出与目标密切相关的特性。
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为了构建一个能够辨认独角兽的算法，我们首先需要向其提供独角兽、马匹、猫咪、老虎以及其他各类动物的图片资料。这些便构成了算法所需的基础数据集。
预先计算出的概率数值（即权重）有助于节约时间、资金和精力。这些权重已被应用于构建并训练了一个预先训练好的模型。
采用含有众多精确且具有代表性的权重的高品质预训练模型，能够显著提升人工智能部署的成效。我们能够调整这些权重，同时还能向模型中融入更多数据，以此来实现对模型的进一步定制化或微调。
依托于预训练模型的开发者能够更迅速地构建人工智能应用，无需忧虑对海量输入数据的处理或是计算密集型层的概率问题。
换言之，运用预先训练的人工智能模型，就好比拿到一条裙子或是衬衫，您可以根据个人需求来对它进行修改，无需从头开始，从布料、线材和针线入手。
预训练的AI模型通常在迁移学习中得到应用，并且能够依托于多种不同的模型架构。其中，一种广受欢迎的架构类型是模型，它通过追踪序列数据中的关联性来掌握语境和含义的神经网络。
人工智能企业平台的高层管理人员Ramos透露，该公司是此项目的关键合作方，通过预训练模型，能够有效减少AI应用程序的开发周期达一年，同时还能大幅降低数百万美元的开支。
预训练模型如何推动 AI 发展？
预训练模型使得AI开发过程得以简化并提速，因此，众多开发者和企业纷纷采用这些模型，旨在加快各类AI应用的开发进程。
预训练模型推动人工智能发展的主要领域包括：
预训练的AI模型具备跨行业应用的能力，这主要得益于它们在定制和微调过程中的灵活性，这种灵活性使得它们能够适应各种不同的用例，从而展现出无限的可能性。
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在哪里可以找到预训练的 AI 模型
谷歌、Meta、微软等知名企业正致力于研发先进的模型架构与框架，以构建人工智能模型。
这些模型有时会被置于模型中心进行展示，或者以开源的形式对外发布，从而允许开发者对预先训练的AI模型进行细致调整，以此提升模型的精确度，并丰富模型资源库。
NGC，即GPU优化的人工智能软件、模型及示例的核心，涵盖了预训练模型、人工智能基准测试以及训练方法，这些均经过精心优化，旨在与人工智能平台协同使用。
AI软件套件提供全面托管、确保安全且基于云的AI与数据分析功能，涵盖未加密的预训练模型。这一特性允许开发者与企业在构建个性化AI应用时，能够审视模型的权重与偏差，从而增强模型的可解释性，并便于进行调试操作。
、 Face 等中心也提供了数以千计的开源模型。
关键在于，预训练模型在训练过程中需采用清晰、易于理解、尊重隐私、经过授权且无偏见的数据集。
预训练人工智能模型
为了协助众多开发者将人工智能技术从原型阶段顺利过渡至实际生产应用，我们精心准备了多款现成可用的预训练模型，这些模型涵盖以下内容：
此外，该GPU加速软件开发套件Riva，专门用于语音AI应用的构建与部署，内含针对十种语言的预训练模型。
MONAI是由我国与伦敦国王学院共同研发的开源人工智能框架，该框架专注于医疗保健领域的研究，并内置了针对医学影像的预训练模型。
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