SLM ve LLM: Üretim Görevlerini Doğru Modele Yönlendirme

SLM ve LLM kararları, mimari beyaz tahtada bir kez alınarak sonsuza kadar her isteğe uygulanmamalıdır. Üretimde, model boyutu bir yönlendirme kararıdır. Bazı görevler, genişlik, akıl yürütme aralığı ve büyük bir dil modelinin esnekliğini gerektirir. Diğer görevler ise daha küçük bir dil modelinin doğru cevabı daha hızlı ve daha düşük maliyetle verebileceği kadar stabildir.

Pratik soru, hangi model türünün kazandığı değil. Pratik soru, her görevi hangi modelin, hangi kısıtlar altında ve kalite, gecikme, maliyet veya erişilebilirlik değiştiğinde hangi yedekleme ile ele alması gerektiğidir.

SLM ve LLM bir yönlendirme kararıdır.

Büyük bir dil modeli genellikle açık uçlu işler için daha iyidir: karmaşık akıl yürütme, kodlama yardımı, geniş bilgi erişimi, çok adımlı planlama ve kullanıcının neredeyse her şeyi sorabileceği durumlar. Küçük bir dil modeli genellikle tekrarlanabilir, dar, yüksek hacimli ve giriş deseninin tahmin edilebilir olduğu, çıktı şeklinin iyi anlaşıldığı görevler için daha iyidir.

Bu ayrım, üretim yapay zekası için önemlidir çünkü bir ürün genellikle birçok görev türü içerir. Bir müşteri destek asistanı, belirsiz konuşmalar için bir LLM, niyet sınıflandırması için bir SLM, çıkarım için özel bir model ve güvenilirlik için bir yedek model gerektirebilir. Tüm bunları tek bir model seçimi olarak ele almak genellikle ya kaliteyi ya da bütçeyi boşa harcar.

Hızlı karşılaştırma

Karar faktörü	LLM uyumu	SLM uyumu
Görev şekli	Açık uçlu, çok adımlı, tahmin edilemez	Dar, stabil, tekrarlanabilir
Kalite ihtiyacı	Yüksek akıl yürütme aralığı ve esneklik	Bilinen bir iş için tutarlı çıktı
Gecikme	Genellikle daha yavaş, modele ve sağlayıcıya bağlı olarak	Sınırlı görevler için genellikle daha hızlı
Maliyet	Geniş, büyük bağlamlı kullanım için daha yüksek	Basit görevler için ölçekli kullanıldığında daha düşük
En iyi kullanım	Araştırma, kodlama, ajanlar, sentez, karmaşık sohbet	Sınıflandırma, çıkarım, yönlendirme, kısa özetler, doğrulama
Risk	Basit görevlerde aşırı harcama	Karmaşık veya belirsiz görevlerde düşük performans

Esneklik önemli olduğunda bir LLM kullanın

Görev esnek akıl yürütme, geniş bağlam veya yaratıcı sentez gerektiriyorsa bir LLM kullanın. Bunlar, istemin geniş ölçüde değişebileceği ve modelin yeni durumları katı bir oyun kitabı olmadan yorumlayacak kadar yetenekli olması gereken iş akışlarıdır.

• Bir sonraki kullanıcı sorusunun tahmin edilmesinin zor olduğu müşteri konuşmaları.
• Planlama, araç kullanımı ve kısmi hatalardan kurtarma gerektiren ajan iş akışları.
• Kod oluşturma, hata ayıklama ve mimari akıl yürütme.
• Birçok belge veya talimat arasında uzun biçimli sentez.
• Ekibin iş akışının ne olması gerektiğini öğrenmeye devam ettiği erken ürün keşfi.

LLM'ler, bir yapay zeka özelliği yaşam döngüsünün başlangıcında özellikle faydalıdır. Görev henüz tam olarak tanımlanmamışken, daha büyük bir model ekibe öğrenme alanı sağlar. İş akışı tekrarlanabilir hale geldiğinde, bazı adımlar daha küçük bir model için aday olabilir.

İş akışı sabit olduğunda bir SLM kullanın.

İş akışının net bir sınırı, öngörülebilir bir girdisi ve ölçülebilir bir çıktısı olduğunda bir SLM kullanın. Bu görevler genellikle geniş bir akıl yürütme aralığından ziyade verim, gecikme ve birim ekonomisine daha fazla önem verir.

• Destek talepleri veya sohbet yönlendirme için niyet sınıflandırması.
• Bilinen belge türlerinden yapılandırılmış çıkarım.
• Sabit bir formatta kısa özetler.
• Politika kontrolleri, güvenlik filtreleri veya doğrulama adımları.
• Hacmin yüksek ve görevin dar olduğu tekrarlayan arka plan görevleri.

Bir SLM, daha küçük olduğu için otomatik olarak daha iyi değildir. Görev, daha küçük modelin kalite standardını karşılayabileceği kadar sınırlı olduğunda daha iyidir. Bunu bilmenin tek güvenilir yolu, gerçek üretim örneklerine karşı test etmektir.

Hibrit bir yönlendirme yolu oluşturun.

En güçlü üretim modeli genellikle hibrittir. Özellik yeni olduğunda en yetenekli rotayla başlayın, gerçek örnekler toplayın, tekrarlanabilir alt görevleri belirleyin ve yalnızca değişikliği destekleyen kanıtlar olduğunda bu alt görevleri daha küçük veya daha özel rotalara taşıyın.

Basit bir yönlendirme planı şu şekilde görünebilir:

1. Erken keşif ve karmaşık geri dönüşler için bir LLM kullanın.
2. Görev türünü, gecikmeyi, kalite sinyallerini ve tamamlanan iş akışı başına maliyeti kaydedin.
3. Sabit bir giriş ve çıkış şekline sahip tekrarlanan adımları bulun.
4. Bu adımlarda gerçek örneklerle bir SLM test edin.
5. Yalnızca kanıtlanmış görev dilimini SLM'ye yönlendirin.
6. Düşük güven, belirsiz veya başarısız istekler için bir LLM yedekleme tutun.

Bu, ekiplerin her isteğin basit olduğunu iddia etmeden maliyeti ve gecikmeyi azaltmasına olanak tanır. Ayrıca, yeni sağlayıcılar, model boyutları ve açık ağırlık seçenekleri kullanılabilir hale geldikçe model yığınını geliştirmeyi kolaylaştırır.

ShareAI'nin uyumu

ShareAI, Geliştiricilerin geniş bir AI modeli ve sağlayıcı ağı arasında tek bir API aracılığıyla yönlendirme yapmasına yardımcı olur. SLM ve LLM'yi kalıcı bir satıcı kararı olarak ele almak yerine, Geliştiriciler seçenekleri karşılaştırabilir, rotaları test edebilir ve ürün mantığını model katmanından ayrı tutabilir.

Bu, SaaS ürünleri, ajanslar, açık kaynak araçları, gizlilik odaklı uygulamalar ve her model değişikliğinin bir sürüm döngüsü haline gelmesini istemeyen AI özelliklerine ihtiyaç duyan dahili yazılım ekipleri için kullanışlıdır. Geliştiriciler, ShareAI belgeleri, ile başlayabilir, mevcut AI modellerini, karşılaştırabilir ve çıktıları ShareAI Oyun Alanı.

test edebilir. Aynı model yönlendirme mantığı, Sağlayıcıları da destekler. Bir sağlayıcı, bir iş yükü sınıfı için güçlü gecikme, kullanılabilirlik veya fiyatlandırma sunuyorsa, yönlendirme bu kapasiteye talep için bir yol sağlar. Yaratıcılar ve model sahipleri için yönlendirme, bir modelin gerçek bir üretim görevine uygun olduğunda Geliştiriciler tarafından denenmesini, benimsenmesini ve gelir elde edilmesini kolaylaştırabilir.

Görevleri değiştirmeden önce pratik bir test

Bir iş yükünü bir LLM'den bir SLM'ye taşımadan önce kalite standardını tanımlayın. Örneğin, bir çıkarım adımı geçerli JSON, doğru alanlar ve hayali değerler içermemelidir. Bir sınıflandırma adımı, hedef eşiğin üzerindeki insan etiketleriyle uyum gerektirebilir. Bir yönlendirme adımı hem doğruluk hem de hızlı yanıt süresi gerektirebilir.

• Açık başarı kriterlerine sahip dar bir görev seçin.
• Gerçek müşteri veya üretim örneklerinden bir test seti oluşturun.
• LLM ve SLM çıktıları yan yana karşılaştırın.
• Yalnızca token fiyatını değil, tam görev maliyetini ölçün.
• Düşük güven veya bozuk çıktılar için yedek kurallar belirleyin.
• Model ve sağlayıcılar değiştiği için dağıtımdan sonra rota performansını gözden geçirin.

Doğru cevap, her LLM çağrısını bir SLM ile değiştirmek değildir. Daha iyi cevap, sabit işleri daha küçük modellere yönlendirmek ve gerçekten ihtiyaç duyulan işler için daha büyük modelleri korumaktır.

Küçük dil modellerinin daha geniş bir tanımı için Microsoft Azure’un rehberine bakın. küçük dil modelleri.

SSS

Bir SLM ile bir LLM arasındaki temel fark nedir?

Bir SLM daha küçüktür ve genellikle dar, tekrarlanabilir görevler için daha uygundur. Bir LLM daha büyüktür ve genellikle geniş akıl yürütme, karmaşık konuşma, kodlama ve öngörülemeyen görevler için daha iyidir.

Bir SLM her zaman bir LLM’den daha mı ucuzdur?

Bir SLM genellikle yüksek hacimli, dar görevler için daha ucuzdur, ancak gerçek karşılaştırma başarılı görev başına maliyettir. Sık sık başarısız olan ucuz bir model, yeniden denemeler, yedek çağrılar ve insan incelemesi nedeniyle daha pahalıya mal olabilir.

Bir SLM her zaman bir LLM’den daha mı hızlıdır?

Daha küçük modeller genellikle daha hızlıdır, ancak gecikme sağlayıcıya, donanıma, bölgeye, kuyruklama, bağlam uzunluğuna ve akış davranışına bağlıdır. Sadece model boyutunu değil, tüm iş akışını ölçün.

Bir ürün hem SLM’leri hem de LLM’leri kullanabilir mi?

Evet. Birçok üretim sistemi her ikisini de kullanmalıdır. Basit, sabit görevleri SLM’lere yönlendirin ve karmaşık, belirsiz veya yüksek değerli talepler için LLM’leri saklayın.

Bir ekip ne zaman bir SLM kullanmaktan kaçınmalıdır?

Görev açık uçlu, kötü tanımlanmış, güçlü doğrulama olmadan güvenlik açısından kritik veya daha küçük modelin güvenilir bir şekilde ele alamayacağı geniş akıl yürütmeye bağlı olduğunda bir SLM’den kaçının.

Model yönlendirme, SLM ve LLM kararlarında nasıl yardımcı olur?

Model yönlendirme, uygulamanın görev, müşteri, maliyet sınırı, gecikme hedefi veya yedekleme koşuluna göre bir model seçmesine olanak tanır. Bu, her istek için tek bir model boyutu seçmekten daha esnektir.

Geliştiriciler bir LLM ile mi yoksa bir SLM ile mi başlamalı?

En hızlı öğrenmenize yardımcı olan rotayla başlayın. Birçok ekip, iş akışı değişirken bir LLM ile başlar, ardından gerçek örnekler ve net başarı ölçütleri elde ettikten sonra sabit alt görevleri SLM'lere taşır.

ShareAI uygulamamı mı oluşturur veya barındırır mı?

Hayır. ShareAI bir uygulama çerçevesi, CMS, barındırma platformu veya kodsuz oluşturucu değildir. Geliştiriciler, ShareAI'yi bir API aracılığıyla AI modellerine erişmek, karşılaştırmak ve yönlendirmek için kullanır.

Ajanslar SLM ve LLM yönlendirmesini nasıl kullanmalı?

Ajanslar, müşteri iş yüklerini maliyet, kalite, gizlilik ihtiyaçları ve yanıt süresi gereksinimlerine göre yönlendirebilir. Bu, her müşteri için sıfırdan özel bir model entegrasyon planı oluşturma ihtiyacını önler.

Sağlayıcılar SLM ve LLM yönlendirmesinden nasıl faydalanır?

Sağlayıcılar, belirli iş yükü türleri için hesaplama veya çıkarım kapasiteleri iyi performans gösterdiğinde talep kazanabilir. Yönlendirme, iyi sağlayıcı kapasitesinin Geliştiriciler tarafından keşfedilebilir olmasına yardımcı olur.

En güvenli ilk üretim testi nedir?

Dar bir görev seçin, başarı kriterlerini tanımlayın, gerçek örneklerde SLM ve LLM çıktısını karşılaştırın, yedekleme kuralları belirleyin ve ancak o zaman trafiğin küçük bir kısmını yeni yola yönlendirin.

Bir API entegre edin ürün mantığını tek bir model boyutuna bağlamadan model yollarını test etmek için.