SLM در مقابل LLM: وظایف تولید مسیر را به مدل مناسب هدایت کنید

تصمیم‌گیری‌های SLM در مقابل LLM نباید فقط یک‌بار در تخته سفید معماری انجام شود و سپس برای همیشه به هر درخواست اعمال شود. در تولید، اندازه مدل یک تصمیم مسیریابی است. برخی وظایف به گستردگی، دامنه استدلال و انعطاف‌پذیری یک مدل زبان بزرگ نیاز دارند. وظایف دیگر به اندازه‌ای پایدار هستند که یک مدل زبان کوچک‌تر بتواند پاسخ درست را سریع‌تر و با هزینه کمتر ارائه دهد.

سؤال عملی این نیست که کدام نوع مدل برنده است. سؤال عملی این است که کدام مدل باید هر وظیفه را تحت چه محدودیت‌هایی و با چه جایگزینی در صورت تغییر کیفیت، تأخیر، هزینه یا دسترسی انجام دهد.

SLM در مقابل LLM یک تصمیم مسیریابی است.

یک مدل زبان بزرگ معمولاً برای کارهای باز و بدون محدودیت بهتر است: استدلال پیچیده، کمک به کدنویسی، بازیابی دانش گسترده، برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای و مواردی که کاربر ممکن است تقریباً هر چیزی بپرسد. یک مدل زبان کوچک معمولاً برای وظایف تکراری، محدود و با حجم بالا که الگوی ورودی قابل پیش‌بینی و شکل خروجی به‌خوبی درک شده است، بهتر است.

این تمایز برای هوش مصنوعی تولیدی اهمیت دارد زیرا یک محصول اغلب شامل انواع مختلفی از وظایف است. یک دستیار پشتیبانی مشتری ممکن است به یک LLM برای مکالمه مبهم، یک SLM برای طبقه‌بندی نیت، یک مدل تخصصی برای استخراج و یک مدل جایگزین برای قابلیت اطمینان نیاز داشته باشد. در نظر گرفتن همه این‌ها به‌عنوان یک انتخاب مدل معمولاً یا کیفیت یا بودجه را هدر می‌دهد.

مقایسه سریع

عامل تصمیم‌گیری	تناسب LLM	تناسب SLM
شکل وظیفه	باز، چندمرحله‌ای، غیرقابل پیش‌بینی	محدود، پایدار، تکراری
نیاز به کیفیت	دامنه استدلال بالا و انعطاف‌پذیری	خروجی ثابت برای یک کار مشخص
تأخیر	اغلب کندتر، بسته به مدل و ارائه‌دهنده	اغلب برای وظایف محدود سریع‌تر است
هزینه	بالاتر برای استفاده گسترده و با زمینه بزرگ	پایین‌تر هنگام استفاده در مقیاس برای وظایف ساده
بهترین استفاده	تحقیق، کدنویسی، عوامل، ترکیب، چت پیچیده	طبقه‌بندی، استخراج، مسیریابی، خلاصه‌های کوتاه، اعتبارسنجی
ریسک	هزینه بیش از حد برای وظایف ساده	عملکرد ضعیف در وظایف پیچیده یا مبهم

از یک LLM استفاده کنید وقتی انعطاف‌پذیری اهمیت دارد

از یک LLM استفاده کنید وقتی وظیفه نیاز به استدلال انعطاف‌پذیر، زمینه گسترده یا ترکیب خلاقانه دارد. این‌ها جریان‌های کاری هستند که در آن‌ها درخواست می‌تواند به طور گسترده‌ای متفاوت باشد و مدل نیاز به توانایی کافی برای تفسیر موقعیت‌های جدید بدون یک کتابچه راهنمای سختگیرانه دارد.

• مکالمات مشتری که پیش‌بینی سوال بعدی کاربر دشوار است.
• جریان‌های کاری عامل که نیاز به برنامه‌ریزی، استفاده از ابزار و بازیابی از شکست‌های جزئی دارند.
• تولید کد، اشکال‌زدایی و استدلال معماری.
• ترکیب طولانی‌مدت در میان اسناد یا دستورالعمل‌های متعدد.
• کاوش اولیه محصول، زمانی که تیم هنوز در حال یادگیری است که جریان کاری باید چه چیزی شود.

LLMها به ویژه در ابتدای چرخه عمر ویژگی هوش مصنوعی مفید هستند. وقتی وظیفه هنوز به طور کامل تعریف نشده است، یک مدل بزرگ‌تر به تیم فضای یادگیری می‌دهد. هنگامی که جریان کاری تکرارپذیر می‌شود، برخی مراحل ممکن است کاندیدای یک مدل کوچک‌تر باشند.

از SLM زمانی استفاده کنید که جریان کاری پایدار باشد.

از SLM زمانی استفاده کنید که جریان کاری دارای مرز مشخص، ورودی قابل پیش‌بینی و خروجی قابل اندازه‌گیری باشد. این وظایف اغلب بیشتر به توان عملیاتی، تأخیر و اقتصاد واحد اهمیت می‌دهند تا دامنه استدلال گسترده.

• طبقه‌بندی قصد برای تیکت‌های پشتیبانی یا مسیریابی چت.
• استخراج ساختاری از انواع اسناد شناخته‌شده.
• خلاصه‌های کوتاه با قالب ثابت.
• بررسی سیاست‌ها، فیلترهای ایمنی یا مراحل اعتبارسنجی.
• وظایف پس‌زمینه تکراری که حجم بالا و وظیفه محدود است.

SLM به‌طور خودکار بهتر نیست فقط به این دلیل که کوچک‌تر است. زمانی بهتر است که کار به اندازه‌ای محدود باشد که مدل کوچک‌تر بتواند استاندارد کیفیت را برآورده کند. تنها راه قابل‌اعتماد برای دانستن این موضوع، آزمایش آن در برابر نمونه‌های واقعی تولید است.

مسیر مسیریابی ترکیبی ایجاد کنید.

الگوی تولید قوی معمولاً ترکیبی است. با مسیر توانمندتر شروع کنید در حالی که ویژگی جدید است، نمونه‌های واقعی جمع‌آوری کنید، زیر وظایف قابل تکرار را شناسایی کنید و تنها پس از اینکه شواهد از تغییر حمایت کردند، آن زیر وظایف را به مسیرهای کوچک‌تر یا تخصصی‌تر منتقل کنید.

یک برنامه مسیریابی ساده می‌تواند به این شکل باشد:

1. از LLM برای اکتشاف اولیه و بازگشت پیچیده استفاده کنید.
2. نوع وظیفه، تأخیر، سیگنال‌های کیفیت و هزینه به ازای جریان کاری تکمیل‌شده را ثبت کنید.
3. مراحل تکراری را پیدا کنید که شکل ورودی و خروجی پایدار دارند.
4. SLM را در آن مراحل با نمونه‌های واقعی آزمایش کنید.
5. تنها بخش وظیفه اثبات‌شده را به SLM هدایت کنید.
6. یک بازگشت به LLM برای درخواست‌های کم‌اعتماد، مبهم یا ناموفق نگه دارید.

این به تیم‌ها اجازه می‌دهد هزینه و تأخیر را کاهش دهند بدون اینکه وانمود کنند هر درخواست ساده است. همچنین باعث می‌شود پشته مدل با ظهور ارائه‌دهندگان جدید، اندازه‌های مدل و گزینه‌های وزن باز آسان‌تر تکامل یابد.

جایگاه ShareAI

ShareAI به سازندگان کمک می‌کند تا از طریق یک API در شبکه گسترده‌ای از مدل‌ها و ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی مسیر‌یابی کنند. به جای اینکه SLM در مقابل LLM به عنوان یک تصمیم دائمی فروشنده در نظر گرفته شود، سازندگان می‌توانند گزینه‌ها را مقایسه کنند، مسیرها را آزمایش کنند و منطق محصول خود را از لایه مدل جدا نگه دارند.

این برای محصولات SaaS، آژانس‌ها، ابزارهای متن‌باز، برنامه‌های حساس به حریم خصوصی و تیم‌های نرم‌افزاری داخلی که به ویژگی‌های هوش مصنوعی نیاز دارند اما نمی‌خواهند هر تغییر مدل به یک چرخه انتشار تبدیل شود، مفید است. سازندگان می‌توانند با مستندات ShareAI, ، مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی موجود, ، و آزمایش خروجی‌ها در زمین بازی ShareAI.

همان منطق مسیر‌یابی مدل همچنین از ارائه‌دهندگان پشتیبانی می‌کند. اگر یک ارائه‌دهنده برای یک کلاس از بارهای کاری تأخیر، دسترسی یا قیمت‌گذاری قوی ارائه دهد، مسیر‌یابی آن ظرفیت را به سمت تقاضا هدایت می‌کند. برای خالقان و صاحبان مدل، مسیر‌یابی می‌تواند یک مدل را برای سازندگان آسان‌تر کند تا آن را امتحان کنند، بپذیرند و در صورت تطابق با یک وظیفه تولید واقعی، درآمدزایی کنند.

یک آزمون عملی قبل از تغییر وظایف

قبل از انتقال یک بار کاری از LLM به SLM، معیار کیفیت را تعریف کنید. به عنوان مثال، یک مرحله استخراج ممکن است به JSON معتبر، فیلدهای صحیح و مقادیر بدون توهم نیاز داشته باشد. یک مرحله طبقه‌بندی ممکن است به توافق با برچسب‌های انسانی بالاتر از یک آستانه هدف نیاز داشته باشد. یک مرحله مسیر‌یابی ممکن است به هر دو دقت و زمان پاسخ سریع نیاز داشته باشد.

• یک وظیفه محدود با معیارهای موفقیت واضح انتخاب کنید.
• یک مجموعه آزمون از نمونه‌های واقعی مشتری یا تولید ایجاد کنید.
• خروجی‌های LLM و SLM را کنار هم مقایسه کنید.
• هزینه کامل وظیفه را اندازه‌گیری کنید، نه فقط قیمت توکن.
• قوانین جایگزین را برای خروجی‌های کم اعتماد یا ناقص تنظیم کنید.
• عملکرد مسیر را پس از استقرار بررسی کنید، زیرا مدل‌ها و ارائه‌دهندگان تغییر می‌کنند.

پاسخ درست به ندرت جایگزینی هر تماس LLM با یک SLM است. پاسخ بهتر این است که کارهای پایدار را به مدل‌های کوچک‌تر هدایت کنید و مدل‌های بزرگ‌تر را برای کارهایی که واقعاً به آن‌ها نیاز دارند حفظ کنید.

برای تعریف گسترده‌تر مدل‌های زبان کوچک، به راهنمای Microsoft Azure مراجعه کنید. مدل‌های زبان کوچک.

سوالات متداول

تفاوت اصلی بین یک SLM و یک LLM چیست؟

یک SLM کوچک‌تر است و معمولاً برای وظایف محدود و قابل تکرار مناسب‌تر است. یک LLM بزرگ‌تر است و معمولاً برای استدلال گسترده، مکالمه پیچیده، کدنویسی و وظایف غیرقابل پیش‌بینی بهتر است.

آیا یک SLM همیشه ارزان‌تر از یک LLM است؟

یک SLM اغلب برای وظایف محدود و با حجم بالا ارزان‌تر است، اما مقایسه واقعی هزینه به ازای هر وظیفه موفق است. یک مدل ارزان که اغلب شکست می‌خورد می‌تواند هزینه بیشتری در تلاش‌های مجدد، تماس‌های جایگزین و بررسی انسانی داشته باشد.

آیا یک SLM همیشه سریع‌تر از یک LLM است؟

مدل‌های کوچک‌تر اغلب سریع‌تر هستند، اما تأخیر به ارائه‌دهنده، سخت‌افزار، منطقه، صف‌بندی، طول متن و رفتار جریان بستگی دارد. کل جریان کاری را اندازه‌گیری کنید، نه فقط اندازه مدل.

آیا یک محصول می‌تواند از هر دو SLM و LLM استفاده کند؟

بله. بسیاری از سیستم‌های تولیدی باید از هر دو استفاده کنند. وظایف ساده و پایدار را به SLM‌ها هدایت کنید و LLM‌ها را برای درخواست‌های پیچیده، مبهم یا با ارزش بالا نگه دارید.

چه زمانی یک تیم باید از استفاده از SLM اجتناب کند؟

از SLM اجتناب کنید زمانی که وظیفه باز، تعریف نشده، حیاتی از نظر ایمنی بدون اعتبارسنجی قوی، یا وابسته به استدلال گسترده‌ای باشد که مدل کوچک‌تر نمی‌تواند به طور قابل اعتماد انجام دهد.

چگونه مسیریابی مدل به تصمیم‌گیری بین SLM و LLM کمک می‌کند؟

مسیریابی مدل به برنامه اجازه می‌دهد تا برای هر وظیفه، مشتری، محدودیت هزینه، هدف تأخیر یا شرایط جایگزین، یک مدل انتخاب کند. این انعطاف‌پذیرتر از انتخاب یک اندازه مدل برای هر درخواست است.

آیا سازندگان باید با یک LLM یا یک SLM شروع کنند؟

با مسیری شروع کنید که به شما کمک کند سریع‌تر یاد بگیرید. بسیاری از تیم‌ها با یک LLM شروع می‌کنند در حالی که جریان کار در حال تغییر است، سپس وظایف فرعی پایدار را پس از داشتن مثال‌های واقعی و معیارهای موفقیت واضح به SLM‌ها منتقل می‌کنند.

آیا ShareAI برنامه من را می‌سازد یا میزبانی می‌کند؟

خیر. ShareAI یک چارچوب برنامه، CMS، پلتفرم میزبانی یا سازنده بدون کد نیست. سازندگان از ShareAI برای دسترسی، مقایسه و مسیریابی مدل‌های هوش مصنوعی از طریق یک API استفاده می‌کنند.

آژانس‌ها چگونه باید از مسیریابی SLM و LLM استفاده کنند؟

آژانس‌ها می‌توانند بارهای کاری مشتری را بر اساس هزینه، کیفیت، نیازهای حریم خصوصی و الزامات زمان پاسخ مسیریابی کنند. این به جلوگیری از ساخت یک برنامه یکپارچه‌سازی مدل سفارشی از ابتدا برای هر مشتری کمک می‌کند.

ارائه‌دهندگان چگونه از مسیریابی SLM و LLM بهره‌مند می‌شوند؟

ارائه‌دهندگان می‌توانند تقاضا کسب کنند زمانی که ظرفیت محاسباتی یا استنتاجی آن‌ها برای انواع خاصی از بارهای کاری عملکرد خوبی داشته باشد. مسیریابی به کشف‌پذیری ظرفیت خوب ارائه‌دهنده برای سازندگان کمک می‌کند.

امن‌ترین آزمون تولید اولیه چیست؟

یک وظیفه محدود را انتخاب کنید، معیارهای موفقیت را تعریف کنید، خروجی‌های SLM و LLM را بر روی مثال‌های واقعی مقایسه کنید، قوانین جایگزین را تنظیم کنید و تنها سپس بخش کوچکی از ترافیک را به مسیر جدید هدایت کنید.

یک API را ادغام کنید برای آزمایش مسیرهای مدل بدون اتصال منطق محصول به یک اندازه مدل.