Kenar cihazdaki model ile buluttaki model

Aynı uygulama iki yerde düşünebilir. Biri telefonun veya küçük bir kutunun içindeki modeldir. Buna kenar taraf denir. Öteki, uzaktaki bir sunucuda çalışan daha büyük modeldir. İkisi de yapay zekâ başlığı taşır. Birinin gücü, diğerinin zayıflığıdır. Seçim, hangisi daha akıllı sorusundan çok verinin nereye gittiği ve cevabın ne kadar çabuk gerektiği sorusudur.

Gecikme ve bağlantı

Kenardaki model, soruyu uzağa göndermez. Cevap, cihazın o anki gücüne bağlıdır ve bağlantı kopsa da sürebilir. Bu, kameranın anlık uyarısı veya çevrimdışı bir çeviri taslağı için değerlidir. Bulut modeli ise paketin gidip gelmesini bekler. Hat iyiyse fark hissedilmeyebilir. Hat zayıfsa kullanıcı, model yavaş sandığı şeyi aslında yolun yavaşlığı olarak yaşar.

Büyük işlerde bulutun payı artar. Uzun bir belgeyi özetlemek veya çok adımlı bir hesap, telefonun pilini ve ısısını zorlayabilir. Cihaz bu yüzden küçük bir model tutar, zor soruyu yukarı bırakır. Kullanıcı bu devri her zaman görmez. Görmemesi, verinin cihazda kaldığı anlamına gelmez.

Veri nerede durur

Kenar tarafın vaadi, ham verinin cihazdan çıkmamasıdır. Vaadin gerçekleşmesi için uygulamanın gerçekten yerel çalışması gerekir. Birçok ürün, ön işlemi cihazda yapar, asıl metni sunucuya yollar. Ayarlarda yerel seçenek varsa bu, varsayılanın yerel olduğu anlamına gelmeyebilir.

Buluta giden metin, üreticinin günlüğüne, destek kaydına veya sonraki eğitime girebilir. Politika bunu söylüyorsa ve kapatma imkânı varsa seçim sizindir. Politika suskunsa temkin artmalıdır. Çerez ve izleme tartışmasında olduğu gibi, asıl soru verinin hangi kapıdan çıktığıdır: https://biliminizi.com/cerezler-ve-izleme-tarayici-gizliligi. Modele yapıştırdığınız belge de bu kapıdan geçer.

Boyut, isabet ve güncelleme

Cihaza sığan model küçüktür. Küçük model, dar bir görevde yeterli olabilir. Geniş ve belirsiz sorularda daha çok boşluk doldurur. Buluttaki büyük model daha akıcıdır. Akıcılık, doğruluk değildir. Eğitim verisinin biçtiği sınır, büyük modelde de durur: https://biliminizi.com/egitim-verisi-model-ciktisini-bicer.

Güncelleme de ayrılır. Bulut modeli bir gecede değişebilir. Dün doğru saydığınız davranış bugün kayabilir. Kenar modeli ise siz indirene kadar eski kalır. Eski kalmak, bazen daha öngörülebilirdir. Bazen de bilinen bir hatanın cihazda yaşamaya devam etmesi demektir. Hangisinin iyi olduğu, hatanın riskine bağlıdır.

Pil, ısı ve maliyet

Sürekli dinleyen bir yerel model pili yer. Isınan telefon, aynı işi yavaşlatır. Bulut ise elektrik ve sunucu maliyetini üreticiye, gizlilik maliyetini kullanıcıya yazabilir. Ücretsiz görünen ürün, hesabı veriyle kapatıyor olabilir. Ücretli ürün de veriyi yine işleyebilir. Fiyat, gizlilik sözleşmesi değildir.

Kurum için hesap farklıdır. Hassas kayıtları dışarı çıkarmamak, biraz daha zayıf bir yerel modele razı gelmeyi gerektirebilir. Razı gelmeden önce görevin gerçekten yerel modele sığıp sığmadığı denenmelidir. Sığmıyorsa zorlamak, hem yavaş hem hatalı bir sistem üretir.

Seçerken sorulacaklar

Veri cihazdan çıkıyor mu, çıkıyorsa ne kadar süre tutuluyor, eğitimde kullanılıyor mu? Bağlantı yokken hangi işlev kalıyor? Model ne zaman güncelleniyor ve eski davranışa dönebiliyor musunuz? Bu üç soru, pazarlama cümlesindeki akıllı kelimesinden daha çok şey söyler.

Sağlık kaydı, kimlik ve başkasına ait belgeler için varsayılanı bulut sanmayın. Yerel seçenek bile olsa bir kez ayarı kontrol edin. Bu yazı hukuki bir uygunluk belgesi değildir. Kurumsal veri için ilgili uzman ve kurum politikası esas olmalıdır.

Sık sorulan sorular

Kenardaki model daha mı güvenlidir? Veri cihazdan çıkmıyorsa gizlilik açısından avantajlı olabilir. Model küçük olduğu için olguda daha çok yanılabilir.

Bulut her zaman daha mı doğrudur? Daha büyük model daha akıcı olabilir. Akıcılık, güncel ve doğru olduğu anlamına gelmez.

Çevrimdışı çalışıyorsa veri gitmiyor mudur? O işlev için çoğu zaman evet. Uygulama başka bir düğmeyle metni yine sunucuya yolluyor olabilir. Ayarlara bakın.