AI推理与训练的区别

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作者：微信文章
在人工智能（AI）领域，推理和训练是两个核心概念。理解它们的区别对于深入探索AI技术至关重要。本文将带你一探究竟，搞清楚AI推理与训练的内涵及其应用场景。

一、什么是AI推理？

AI推理是指经过训练的机器学习模型利用新数据得出结论的过程。一个能够进行推理的AI模型，无需依赖已知结果的示例就能得出推断。换言之，推理就是AI模型在实际应用中的表现。

举个例子，一辆自动驾驶汽车能够识别它从未行驶过的道路上的停车标志，这就是推理的过程。再比如，一个基于职业运动员过往表现训练的机器学习模型，可以在运动员签约前预测其未来表现，这种预测也是推理的一种。

二、AI推理与训练的区别

•  训练：这是AI模型的初始阶段。训练过程可能涉及试错法，或者向模型展示期望输入和输出的示例，或者两者兼有。

•  推理：训练完成后，AI模型进入推理阶段。模型训练得越好、调整得越精细，其推理结果就越准确，尽管永远无法保证完全完美。

以自动驾驶汽车为例，为了使车辆能够识别停车标志，开发者向模型展示了成千上万甚至数百万张停车标志的图像。车辆在运行模型时，甚至可能在有人类驾驶员作为后备的情况下在道路上行驶，从而通过试错法学习。经过足够的训练后，模型最终能够独立识别停车标志。

三、AI推理的应用场景

几乎所有的AI实际应用都依赖于AI推理。以下是一些常见的例子：

•  大型语言模型（LLMs）：经过样本文本训练的模型可以解析和解释它从未见过的文本。

•  预测分析：模型在经过过去数据的训练并进入推理阶段后，可以根据新输入的数据进行预测。

•  电子邮件安全：机器学习模型可以被训练来识别垃圾邮件或商业电子邮件欺诈攻击，然后对传入的电子邮件进行推理，使电子邮件安全过滤器能够阻止恶意邮件。

•  无人驾驶汽车：如上例所述，推理对自动驾驶汽车至关重要。

•  研究：科学和医学研究依赖于数据解释，AI推理可用于从这些数据中得出结论。

•  金融：经过过去市场表现训练的模型可以对未来市场表现进行（非保证的）推理。

四、AI训练的工作原理

本质上，AI训练涉及向AI模型输入大量数据集。这些数据集可以是结构化的或非结构化的，标记过的或未标记的。有些模型可能需要特定输入及其期望输出的示例。而其他模型，如深度学习模型，可能只需要原始数据。最终，模型学会识别模式或相关性，然后基于新输入进行推理。

随着训练的进行，开发者可能需要对模型进行微调。例如，一个被赋予从宠物照片数据集中识别狗照片任务的AI模型，如果它错误地识别了猫的照片，就需要进行调整。

五、推理与训练的计算能力消耗对比

AI程序极大地扩展了计算机的能力，但这也意味着比传统计算机程序消耗更多的处理能力。就像一个人解决复杂的数学方程需要比解决“2 + 2”更集中的精力一样。

训练AI模型在计算能力方面可能非常昂贵，但这是一个相对一次性的开支。一旦模型经过适当训练，理想情况下就不需要进一步训练。如果模型需要适应新的用例，开发者可以使用低秩适应（LoRA）等不太密集的技术，而不是从头开始重新训练模型。

然而，推理是持续进行的。如果模型处于活跃使用状态，它会不断地将训练应用于新数据并进行更多的推理。这需要相当多的计算能力，并且可能非常昂贵。

总之，AI推理和训练是AI技术的两大支柱。训练是模型学习的过程，而推理则是模型将所学应用于新数据的过程。理解它们的区别和联系，有助于我们更好地利用AI技术，推动各行业的创新和发展。