В эпоху, когда ИИ проникает в каждый сектор, понимание различий между AI Engineering и ML Engineering становится ключевым для выбора стратегии разработки. Книга AI Engineering: Building Applications with Foundation Models ярко иллюстрирует, как фундаментальные модели (foundation models) переворачивают традиционные подходы. Вот что важно знать.
Почему сегодня AI Engineering вытесняет ML Engineering?
-
Демократизация доступа к ИИ
— Раньше: Создание ML‑моделей требовало месяцев работы с raw data, обучения архитектур и настройки гиперпараметров. Например, обучение GPT-3 потребовало 3,5 тыс. GPU‑лет.
— Сейчас: Фундаментальные модели (GPT, BERT, Stable Diffusion) доступны через API (OpenAI, Hugging Face) или в open‑source (например, Llama). Это сокращает время внедрения приложений до недель.
-
Снижение барьера входа
— Раньше: Нужно было глубокое знание ML (градиентный спуск, архитектуры нейросетей) и навыки работы с tabular data.
— Сейчас: AI Engineering акцентирует адаптацию моделей через prompt engineering (например, генерация запросов для LLM) и fine‑tuning. Это доступно даже тем, кто не разбирается в деталях обучения.
-
Изменение приоритетов
— Раньше: Ключевой фокус — разработка архитектур и настройка моделей.
— Сейчас: Интеграция, оптимизация инференса (снижение задержки, квантование моделей) и управление open‑ended выводами.
-
Экономия ресурсов
— Раньше: Обучение моделей требовало огромных затрат на вычислительные мощности.
— Сейчас: Компании интегрируют готовые модели, фокусируясь на решении бизнес‑задач (например, адаптация чат‑ботов через prompt engineering).
Основные различия
|
|
ML Engineering |
AI Engineering |
|
Область применения |
Создание моделей с нуля для уникальных задач |
Интеграция фундаментальных моделей для быстрого решения бизнес-задач |
|
Примеры |
Система прогнозирования заболеваний на основе медицинских данных, Персональные рекомендации, система обнаружения мошенничества |
Чат-боты, генерация контента через GPT, генерации изображений через простые запросы(Midjourney), Автозавершение кода(GitHub Copilot) |
|
Акцент |
Обучение и точность |
Скорость и масштабируемость |
|
Инструменты и сервисы |
TensorFlow, PyTorch |
Hugging Face, OpenAI API |
|
Методы |
Feature engineering, Обучение с учителем, настройка гиперпараметров |
Prompt engineering, Fine-tuning, квантование моделей, RAG |
|
Требования к данным |
Сбор, разметка и обработка специфических данных |
Меньше данных для адаптации |
Ключевые аспекты AI Engineering
1. Фундаментальные модели
|
Сила |
Ограничения |
|
Высокая точность "из коробки" |
Нужна адаптация под конкретный кейс (например, корректировка prompt для корпоративных чат-ботов) |
|
Низкая стоимость разработки |
Риски этических ошибок из-за смещения в данных |
|
|
Оценка качества требует больше времени и ресурсов из-за open-ended выводов и зависимости от методов адаптации |
2. Prompt Engineering
Техника создания точных запросов для моделей, пример:
Преобразуй текст в профессиональный отчет: [вставьте текст]3. Оптимизация инференса. Снижение задержки и затрат через:
-
Квантование моделей
-
Дистилляцию (сжатие моделей)
Заключение
AI Engineering становится доминирующим подходом благодаря демократизации доступа к фундаментальным моделям. Однако ML Engineering по-прежнему важен для задач, требующих высокой специфичности (например, медицинский ИИ).
Автор: YAYAY
