AI Engineering vs ML Engineering: Как фундаментальные модели меняют подход к разработке

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

Источник ^[1]

Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/machine-learning/413022

Ссылки в тексте:

[1] Источник: https://habr.com/ru/articles/889332/?utm_campaign=889332&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Нажмите здесь для печати.