Küçük Dil Modelleri Kurumsal Verimliliği Nasıl Değiştiriyor?
Her iş için en büyük modele ihtiyaç yok. Doğru seçilmiş küçük modeller maliyeti düşürürken gecikmeyi ve veri riskini de azaltıyor.
Büyük model refleksi
Kurumların ilk yapay zekâ denemeleri genellikle en yetenekli genel amaçlı modelle başlar. Prototip aşamasında mantıklıdır; ancak üretimde her sorgu için aynı modeli çağırmak hem maliyet hem gecikme açısından sürdürülebilir değildir.
Küçük modellerin güçlü olduğu alanlar
Sınıflandırma, varlık çıkarımı, form doldurma, iç doküman özetleme ve yönlendirme gibi dar görevlerde birkaç milyar parametreli, alana göre ince ayarlanmış modeller büyük modellere yakın doğruluk verir. Kurum içi sunucularda çalışabildikleri için hassas veri dışarı çıkmaz.
Hibrit mimari
Pratikte en verimli kurgu bir yönlendirme katmanıdır: basit istekler küçük modele, belirsiz veya çok adımlı istekler büyük modele gider. Bu yaklaşım toplam çıkarım maliyetini ciddi ölçüde azaltır ve kullanıcı deneyimini bozmaz.
Başlamak için
Mevcut kullanım loglarınızı görev türüne göre gruplayın, en sık tekrarlanan üç görevi seçin ve bunlar için küçük bir model ile değerlendirme seti hazırlayın. Ölçüm olmadan model seçimi tahminden öteye geçmez.