SLM بمقابلہ LLM: پیداوار کے کاموں کو صحیح ماڈل کی طرف منتقل کریں

SLM بمقابلہ LLM کے فیصلے ایک بار آرکیٹیکچر وائٹ بورڈ پر نہیں کیے جانے چاہئیں اور پھر ہمیشہ کے لیے ہر درخواست پر لاگو نہیں ہونے چاہئیں۔ پروڈکشن میں، ماڈل کا سائز ایک روٹنگ فیصلہ ہے۔ کچھ کاموں کو ایک بڑے زبان ماڈل کی وسعت، استدلال کی حد، اور لچک کی ضرورت ہوتی ہے۔ دیگر کام اتنے مستحکم ہوتے ہیں کہ ایک چھوٹا زبان ماڈل صحیح جواب تیزی سے اور کم لاگت پر فراہم کر سکتا ہے۔.

عملی سوال یہ نہیں ہے کہ کون سا ماڈل قسم جیتتا ہے۔ عملی سوال یہ ہے کہ کون سا ماڈل ہر کام کو سنبھالے، کس پابندیوں کے تحت، اور جب معیار، تاخیر، لاگت، یا دستیابی میں تبدیلی ہو تو کیا متبادل ہو۔.

SLM بمقابلہ LLM ایک روٹنگ فیصلہ ہے

ایک بڑا زبان ماڈل عام طور پر کھلے اختتام کے کام کے لیے بہتر ہوتا ہے: پیچیدہ استدلال، کوڈنگ مدد، وسیع علم کی بازیافت، کثیر مرحلہ منصوبہ بندی، اور وہ معاملات جہاں صارف تقریباً کچھ بھی پوچھ سکتا ہے۔ ایک چھوٹا زبان ماڈل عام طور پر دہرائے جانے والے، محدود، زیادہ حجم والے کاموں کے لیے بہتر ہوتا ہے جہاں ان پٹ پیٹرن قابل پیش گوئی ہوتا ہے اور آؤٹ پٹ کی شکل اچھی طرح سے سمجھی جاتی ہے۔.

یہ فرق پروڈکشن AI کے لیے اہم ہے کیونکہ ایک پروڈکٹ اکثر کئی کاموں کی اقسام پر مشتمل ہوتا ہے۔ ایک کسٹمر سپورٹ اسسٹنٹ کو مبہم گفتگو کے لیے LLM کی ضرورت ہو سکتی ہے، ارادے کی درجہ بندی کے لیے SLM، نکالنے کے لیے ایک ماہر ماڈل، اور قابل اعتماد کے لیے ایک متبادل ماڈل۔ اس سب کو ایک ماڈل کے انتخاب کے طور پر دیکھنا عام طور پر یا تو معیار یا بجٹ کو ضائع کرتا ہے۔.

فوری موازنہ

فیصلہ کن عنصر	LLM کے لیے موزوں	SLM کے لیے موزوں
کام کی شکل	کھلا، کثیر مرحلہ، غیر متوقع	محدود، مستحکم، دہرائے جانے والا
معیار کی ضرورت	اعلی استدلال کی حد اور لچک	معلوم کام کے لیے مستقل آؤٹ پٹ
تاخیر	اکثر سست، ماڈل اور فراہم کنندہ پر منحصر ہے	اکثر محدود کاموں کے لیے تیز تر
لاگت	وسیع، بڑے سیاق و سباق کے استعمال کے لیے زیادہ	سادہ کاموں کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال پر کم
بہترین استعمال	تحقیق، کوڈنگ، ایجنٹس، ترکیب، پیچیدہ چیٹ	درجہ بندی، نکالنا، روٹنگ، مختصر خلاصے، توثیق
خطرہ	سادہ کاموں پر زیادہ خرچ کرنا	پیچیدہ یا مبہم کاموں پر کم کارکردگی

جب لچک اہم ہو تو LLM استعمال کریں

جب کام میں لچکدار استدلال، وسیع سیاق و سباق، یا تخلیقی ترکیب کی ضرورت ہو تو LLM استعمال کریں۔ یہ وہ ورک فلو ہیں جہاں پرامپٹ وسیع پیمانے پر مختلف ہو سکتا ہے اور ماڈل کو نئے حالات کی تشریح کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے بغیر کسی سخت ہدایت نامے کے۔.

• صارف کی بات چیت جہاں اگلا صارف سوال پیش گوئی کرنا مشکل ہو۔.
• ایجنٹ ورک فلو جو منصوبہ بندی، ٹول کے استعمال، اور جزوی ناکامیوں سے بحالی کی ضرورت رکھتے ہیں۔.
• کوڈ جنریشن، ڈیبگنگ، اور آرکیٹیکچرل استدلال۔.
• کئی دستاویزات یا ہدایات کے درمیان طویل مدتی ترکیب۔.
• ابتدائی پروڈکٹ کی تلاش، جب ٹیم ابھی سیکھ رہی ہو کہ ورک فلو کیا بننا چاہیے۔.

LLMs خاص طور پر AI فیچر لائف سائیکل کے آغاز میں مفید ہوتے ہیں۔ جب کام ابھی مکمل طور پر متعین نہیں ہوتا، ایک بڑا ماڈل ٹیم کو سیکھنے کے لیے جگہ دیتا ہے۔ ایک بار جب ورک فلو دہرایا جانے والا بن جائے، کچھ مراحل چھوٹے ماڈل کے لیے امیدوار ہو سکتے ہیں۔.

جب ورک فلو مستحکم ہو تو SLM استعمال کریں۔

جب ورک فلو کی واضح حد، متوقع ان پٹ، اور قابل پیمائش آؤٹ پٹ ہو تو SLM استعمال کریں۔ یہ کام اکثر تھروپٹ، لیٹنسی، اور یونٹ اکنامکس کے بارے میں زیادہ فکر مند ہوتے ہیں بجائے وسیع استدلال کی حد کے۔.

• سپورٹ ٹکٹ یا چیٹ روٹنگ کے لیے ارادے کی درجہ بندی۔.
• معلوم دستاویز کی اقسام سے ساختہ نکالنا۔.
• ایک مقررہ فارمیٹ کے ساتھ مختصر خلاصے۔.
• پالیسی چیک، حفاظتی فلٹرز، یا توثیقی مراحل۔.
• بار بار پس منظر کے کام جہاں حجم زیادہ ہو اور کام محدود ہو۔.

ایک SLM خود بخود بہتر نہیں ہوتا کیونکہ یہ چھوٹا ہے۔ یہ اس وقت بہتر ہوتا ہے جب کام اتنا محدود ہو کہ چھوٹا ماڈل معیار کی حد کو پورا کر سکے۔ جاننے کا واحد قابل اعتماد طریقہ یہ ہے کہ اسے حقیقی پروڈکشن مثالوں کے خلاف جانچیں۔.

ایک ہائبرڈ روٹنگ راستہ بنائیں۔

سب سے مضبوط پروڈکشن پیٹرن عام طور پر ہائبرڈ ہوتا ہے۔ جب فیچر نیا ہو تو سب سے زیادہ قابل راستے سے شروع کریں، حقیقی مثالیں جمع کریں، دہرائے جانے والے ذیلی کاموں کی نشاندہی کریں، اور صرف اس وقت ان ذیلی کاموں کو چھوٹے یا زیادہ مخصوص راستوں پر منتقل کریں جب شواہد تبدیلی کی حمایت کریں۔.

ایک سادہ روٹنگ پلان اس طرح نظر آ سکتا ہے:

1. ابتدائی تلاش اور پیچیدہ بیک اپ کے لیے ایک LLM استعمال کریں۔.
2. کام کی قسم، لیٹنسی، معیار کے اشارے، اور مکمل شدہ ورک فلو کی لاگت کو لاگ کریں۔.
3. دہرائے جانے والے مراحل تلاش کریں جن کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کی شکل مستحکم ہو۔.
4. ان مراحل پر حقیقی مثالوں کے ساتھ ایک SLM کی جانچ کریں۔.
5. صرف ثابت شدہ ٹاسک سلائس کو SLM کی طرف بھیجیں۔.
6. کم اعتماد، مبہم، یا ناکام درخواستوں کے لیے LLM بیک اپ رکھیں۔.

یہ ٹیموں کو لاگت اور تاخیر کو کم کرنے دیتا ہے بغیر یہ ظاہر کیے کہ ہر درخواست آسان ہے۔ یہ ماڈل اسٹیک کو نئے فراہم کنندگان، ماڈل سائزز، اور اوپن ویٹ آپشنز کے دستیاب ہونے پر ترقی دینا بھی آسان بناتا ہے۔.

ShareAI کہاں فٹ ہوتا ہے

ShareAI بلڈرز کو ایک API کے ذریعے وسیع AI ماڈل اور فراہم کنندہ نیٹ ورک کے درمیان راستہ فراہم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ SLM اور LLM کو مستقل فراہم کنندہ کے فیصلے کے طور پر دیکھنے کے بجائے، بلڈرز اختیارات کا موازنہ کر سکتے ہیں، راستے آزما سکتے ہیں، اور اپنے پروڈکٹ لاجک کو ماڈل لیئر سے الگ رکھ سکتے ہیں۔.

یہ SaaS پروڈکٹس، ایجنسیز، اوپن سورس ٹولز، پرائیویسی کے بارے میں حساس ایپس، اور اندرونی سافٹ ویئر ٹیموں کے لیے مفید ہے جنہیں AI فیچرز کی ضرورت ہوتی ہے لیکن وہ نہیں چاہتے کہ ہر ماڈل تبدیلی ایک ریلیز سائیکل بن جائے۔ بلڈرز شروع کر سکتے ہیں ShareAI دستاویزات, ، دستیاب AI ماڈلز, کا موازنہ کریں، اور آؤٹ پٹس کو شیئرAI پلے گراؤنڈ.

میں ٹیسٹ کریں۔.

ایک عملی ٹیسٹ کاموں کو تبدیل کرنے سے پہلے

کسی ورک لوڈ کو LLM سے SLM میں منتقل کرنے سے پہلے، معیار کی حد مقرر کریں۔ مثال کے طور پر، ایک استخراجی مرحلہ میں درست JSON، درست فیلڈز، اور کوئی خیالی اقدار کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ایک درجہ بندی کے مرحلے میں ہدف کی حد سے اوپر انسانی لیبلز کے ساتھ اتفاق کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ایک روٹنگ مرحلے میں درستگی اور تیز ردعمل وقت دونوں کی ضرورت ہو سکتی ہے۔.

• واضح کامیابی کے معیار کے ساتھ ایک محدود ٹاسک کا انتخاب کریں۔.
• حقیقی صارف یا پروڈکشن مثالوں سے ایک ٹیسٹ سیٹ بنائیں۔.
• LLM اور SLM آؤٹ پٹس کا ساتھ ساتھ موازنہ کریں۔.
• مکمل ٹاسک لاگت کی پیمائش کریں، صرف ٹوکن قیمت نہیں۔.
• کم اعتماد یا خراب آؤٹ پٹ کے لیے بیک اپ قواعد مقرر کریں۔.
• تعیناتی کے بعد راستے کی کارکردگی کا جائزہ لیں، کیونکہ ماڈلز اور فراہم کنندگان تبدیل ہوتے ہیں۔.

صحیح جواب شاذ و نادر ہی ہر LLM کال کو SLM سے بدلنا ہوتا ہے۔ بہتر جواب یہ ہے کہ مستحکم کام کو چھوٹے ماڈلز پر منتقل کریں اور بڑے ماڈلز کو اس کام کے لیے محفوظ رکھیں جس کے لیے واقعی ان کی ضرورت ہو۔.

چھوٹے زبان کے ماڈلز کی وسیع تعریف کے لیے، Microsoft Azure کی گائیڈ دیکھیں چھوٹے زبان کے ماڈلز.

عمومی سوالات

SLM اور LLM کے درمیان بنیادی فرق کیا ہے؟

ایک SLM چھوٹا ہوتا ہے اور عام طور پر محدود، دہرائے جانے والے کاموں کے لیے زیادہ موزوں ہوتا ہے۔ ایک LLM بڑا ہوتا ہے اور عام طور پر وسیع استدلال، پیچیدہ گفتگو، کوڈنگ، اور غیر متوقع کاموں کے لیے بہتر ہوتا ہے۔.

کیا SLM ہمیشہ LLM سے سستا ہوتا ہے؟

ایک SLM اکثر زیادہ حجم والے، محدود کاموں کے لیے سستا ہوتا ہے، لیکن اصل موازنہ کامیاب کام کے فی قیمت پر ہوتا ہے۔ ایک سستا ماڈل جو اکثر ناکام ہوتا ہے، دوبارہ کوششوں، بیک اپ کالز، اور انسانی جائزے میں زیادہ خرچ کر سکتا ہے۔.

کیا SLM ہمیشہ LLM سے تیز ہوتا ہے؟

چھوٹے ماڈلز اکثر تیز ہوتے ہیں، لیکن تاخیر فراہم کنندہ، ہارڈویئر، علاقہ، قطار بندی، سیاق و سباق کی لمبائی، اور اسٹریمنگ کے رویے پر منحصر ہوتی ہے۔ مکمل ورک فلو کی پیمائش کریں، نہ کہ صرف ماڈل کے سائز کی۔.

کیا ایک پروڈکٹ دونوں SLMs اور LLMs استعمال کر سکتی ہے؟

جی ہاں۔ بہت سے پروڈکشن سسٹمز کو دونوں استعمال کرنا چاہیے۔ آسان، مستحکم کاموں کو SLMs پر منتقل کریں اور پیچیدہ، مبہم، یا اعلیٰ قدر کی درخواستوں کے لیے LLMs کو محفوظ رکھیں۔.

ٹیم کو کب SLM استعمال کرنے سے گریز کرنا چاہیے؟

SLM سے گریز کریں جب کام کھلا ہوا ہو، ناقص طور پر بیان کیا گیا ہو، مضبوط توثیق کے بغیر حفاظتی اہمیت کا حامل ہو، یا وسیع استدلال پر منحصر ہو جسے چھوٹا ماڈل قابل اعتماد طریقے سے نہیں سنبھال سکتا۔.

ماڈل روٹنگ SLM اور LLM کے فیصلوں میں کیسے مدد کرتی ہے؟

ماڈل روٹنگ ایپلیکیشن کو ہر کام، صارف، لاگت کی حد، لیٹنسی ہدف، یا فال بیک حالت کے لیے ایک ماڈل منتخب کرنے دیتی ہے۔ یہ ہر درخواست کے لیے ایک ماڈل سائز منتخب کرنے سے زیادہ لچکدار ہے۔.

کیا بلڈرز کو LLM یا SLM سے شروع کرنا چاہیے؟

اس راستے سے شروع کریں جو آپ کو سب سے تیزی سے سیکھنے میں مدد دے۔ بہت سی ٹیمیں LLM کے ساتھ شروع کرتی ہیں جبکہ ورک فلو تبدیل ہو رہا ہوتا ہے، پھر مستحکم ذیلی کاموں کو حقیقی مثالوں اور واضح کامیابی کے معیار کے بعد SLMs پر منتقل کرتی ہیں۔.

کیا ShareAI میری ایپلیکیشن بناتا یا ہوسٹ کرتا ہے؟

نہیں۔ ShareAI ایپ فریم ورک، CMS، ہوسٹنگ پلیٹ فارم، یا نو کوڈ بلڈر نہیں ہے۔ بلڈرز ShareAI کو ایک API کے ذریعے AI ماڈلز تک رسائی، موازنہ، اور روٹنگ کے لیے استعمال کرتے ہیں۔.

ایجنسیز کو SLM اور LLM روٹنگ کیسے استعمال کرنی چاہیے؟

ایجنسیز کلائنٹ ورک لوڈز کو لاگت، معیار، پرائیویسی کی ضروریات، اور رسپانس ٹائم کے تقاضوں کے مطابق روٹ کر سکتی ہیں۔ یہ ہر کلائنٹ کے لیے ایک کسٹم ماڈل انٹیگریشن پلان بنانے سے بچنے میں مدد دیتا ہے۔.

پرووائیڈرز SLM اور LLM روٹنگ سے کیسے فائدہ اٹھاتے ہیں؟

پرووائیڈرز ڈیمانڈ حاصل کر سکتے ہیں جب ان کی کمپیوٹ یا انفرنس کی صلاحیت مخصوص ورک لوڈ اقسام کے لیے اچھی کارکردگی دکھاتی ہے۔ روٹنگ اچھے پرووائیڈر کی صلاحیت کو بلڈرز کے لیے دریافت کرنے کے قابل بناتی ہے۔.

سب سے محفوظ پہلا پروڈکشن ٹیسٹ کیا ہے؟

ایک محدود کام منتخب کریں، کامیابی کے معیار کی وضاحت کریں، حقیقی مثالوں پر SLM اور LLM آؤٹ پٹس کا موازنہ کریں، فال بیک قواعد مقرر کریں، اور صرف تب ٹریفک کے ایک چھوٹے حصے کو نئے راستے پر روٹ کریں۔.

ایک API کو مربوط کریں پروڈکٹ لاجک کو ایک ماڈل سائز سے منسلک کیے بغیر ماڈل روٹس کو ٹیسٹ کرنے کے لیے۔.