在科技日新月異的今天，AI 正以前所未有的速度重塑著我們的世界。 作為這一革命性技術的核心驅動力- AI 模型，是我們了解 AI ，學習 AI，研究 AI 過程中非常重要的一部分。 這些看似神奇的模型，實則是由複雜算法和龐大的數據精心雕琢而成。本文將和您一起深入探索 AI 模型的奧秘，一窺這個 AI 革命性技術的核心驅動力。 AI 模型是指通過計算機算法和數據訓練得到的一種能夠模擬人類智能行為的系統。
簡單來說，AI 模型包括兩個部分 1）基礎是算法、程序 2）還包括通過算法和程序中學習得到的參數 首先，我們先從 AI 模型的分類看，AI 模型的分類有很多種，
小型模型： ≤ 1 百萬個參數 極大型模型：≥ 10 億個參數 其中大型模型和極大型模型可以被視為 AI 大模型
因此，根據以上眾多分類的模型，我們在選擇 AI 模型的時候，也是要考慮多方因素。比如，參數越多，模型越大，需要的資源也就越多，當然相對的準確性也就越高，因此在選擇模型的時候，需要多方考量折中選擇平衡點，跟我們平常買東西的時候考量的“性價比”是一個意思。 AI 模型選擇的考量點，我總結出主要以下幾點：
下面我們介紹一些常見的 AI 模型 RNN：循環神經網絡 應用場景：自然語言處理、語音識別、時間序列預測等 RNN 是一種神經網絡模型，它的基本結構是一個循環體，可以處理序列數據。RNN 的特點是能夠在處理當前輸入的同時，記住前面的信息。 通過捕捉序列數據的依賴關係，可以生成有意義的輸出或對未來的趨勢進行預測。 CNN：卷積神經網絡 應用場景：計算機視覺、圖像分類、物體檢測等 CNN 是一種神經網絡模型，它的基本結構是由多個卷積層和池化層組成的。卷積層可以提取圖像中的局部特徵，而池化層則可以減少特徵的數量，篩選特徵，提高計算效率。CNN 的這種結構使得它非常適合用於計算機視覺任務。 Transformer 應用場景：自然語言處理、機器翻譯、文本生成等 Transformer 是一種基於自注意力機制的神經網絡模型，它允許輸入序列的每個元素都與序列中的其他元素進行比較，以計算序列的表示，這使得模型可以更好地捕捉序列中的長距離依賴關係。它的基本結構是由多個編碼器和解碼器組成的。編碼器可以將輸入序列轉換為向量表示，而解碼器則可以將該向量表示轉換回輸出序列，使得模型能夠更好地理解和處理輸入序列，並生成準確的輸出序列。 YOLO-v8 應用場景：圖像分類、物體檢測、實例分割、姿勢估計 YOLO 系列 AI 模型在實時性能上有優勢，通過改進算法和網絡結構，提高目標檢測的準確性，包括更好的邊界框定位和分類準確性，這有助於更精確地識別和定位目標對象。 支持多種格式部署，良好的硬體平台可用性和兼容性，缺點在於訓練時間較長，也需要較高的計算資源。 以上一些常見的模型，更多是應用在雲端或者 MPU，屬於比較大的模型，性能更強，但是對資源的要求更高，更符合大眾認可的 AI 應用方向。 但是目前也有一些應用，對實時性、私密性要求較高，但是對性能要求不是太高的 AI 應用方向，也是一個很大的應用市場，針對這類應用市場，恩智浦新出的 MCX N 系列，帶有 NPU，支持運行神經網絡模型，特別是針對邊緣計算優化的輕量級模型。這些模型可以用於圖像識別、語音識別、自然語言處理等 AI 任務。 那關於 MCX N947 這類產品，支持哪些輕量級模型呢？ 在 AI 開發功能上，NXP 有一套工具 eIQ，具體的應用，大大通也有相關的介紹，關注我後續的博文也會出相應的介紹。 eIQ 工具內置了AI 模型算法，其中 N947 SDK 中有例程即可支持，快速開發，實現產品功能。 eIQ 工具不僅可以應用在 N947 的開發，支持所有 NXP 產品的 AI 功能開發，包括 RT 系列、i.mx MPU 系列等。
eIQ 中輕量的 AI 模型有： MobileNet 應用：圖像分類、目標檢測、人臉識別等 MobileNet 通過引入寬度乘數和解析度乘數兩個超參數，進一步減小了計算量和模型參數。寬度乘數按照比例縮小輸入通道和輸出通道的數量，而解析度乘數則按比例縮小輸入圖像的大小。 綜上所述，AI 模型的選擇在 AI 產品開發的全過程中扮演著至關重要的角色。 在 AI 產品開發的道路上，選擇合適的AI模型只是第一步，也是重要的一步。接下來，將 AI 模型的優勢充分發揮出來，創造一些性價比更高更加智能更加 AI 的產品，讓 AI 照亮人類生活的每一個角落。 |
