Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
في الذكاء الاصطناعي، يعد اختيار النموذج المناسب للمهام أمرًا أساسيًا لتحقيق التوازن بين التكلفة والجودة. تهيمن استراتيجيتان: التوجيه الخاص بالمهمة و التوجيه القائم على الأداء. فيما يلي تفصيل سريع:
الوجبات الجاهزة الرئيسية: استخدم التوجيه الخاص بالمهمة للمهام التي يمكن التنبؤ بها والتي تتطلب خبرة في المجال. اختر التوجيه القائم على الأداء لزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف في البيئات الديناميكية.
سيساعدك فهم احتياجاتك ومواردك على اختيار أفضل نهج لسير عمل الذكاء الاصطناعي.
يشبه توجيه النموذج الخاص بالمهمة تعيين الخبير المناسب للوظيفة المناسبة. تخيل شركة تذهب فيها الأسئلة المحاسبية مباشرة إلى فريق الشؤون المالية، وتهبط المشكلات التقنية مع تكنولوجيا المعلومات، ويتم تسليم المهام الإبداعية إلى قسم التصميم. يضمن هذا النهج معالجة كل استعلام من خلال نموذج الذكاء الاصطناعي «المتخصص» الأكثر تأهيلاً.
يعمل النظام باتباع القواعد المحددة مسبقًا التي تحدد أنواعًا معينة من الاستعلامات لنماذجها المثالية. بدلاً من اكتشاف أفضل نموذج على الفور، يستخدم التوجيه الخاص بالمهمة خطة منظمة لتوجيه الطلبات بكفاءة.
تستخدم طريقة التوجيه هذه طريقتين رئيسيتين: رسم الخرائط القائم على القواعد و تصنيف متعدد الفئات.
مثال على ذلك عمليًا هو طلب منصة. يقوم بتوجيه المهام المتعلقة بالترميز إلى أنثروبي تم ضبط متغير نموذج Claude خصيصًا للبرمجة أثناء توجيه الاستعلامات الأخرى إلى نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة بناءً على قدراتها.
تم تصميم هذه النماذج المتخصصة بتركيز ضيق، وتم تدريبها على مجموعات بيانات محددة لمهام مثل إعداد التقارير المالية أو التوثيق السريري أو التشغيل الآلي لخدمة العملاء. وتضمن هذه الآليات معًا التوجيه الدقيق والموثوق.
يأتي التوجيه الخاص بالمهمة مع العديد من الفوائد الواضحة:
على الرغم من فوائده، إلا أن التوجيه الخاص بالمهمة يواجه بعض التحديات:
يعتمد التوجيه المستند إلى الأداء على نهج ديناميكي لاختيار النماذج، مع التركيز على مقاييس الأداء في الوقت الفعلي بدلاً من التعيينات الثابتة الخاصة بالمهام. تخيل ذلك كمنسق ذكي يقوم بتقييم عوامل مثل السرعة والتكلفة والموثوقية، ثم يقوم بتعيين المهام للخيار الأنسب في تلك اللحظة.
يقيس هذا النظام باستمرار مقاييس مثل درجات الجودة والتكلفة لكل رمز وأوقات الاستجابة لاتخاذ قرارات مستنيرة. لا يتعلق الأمر بالقواعد المحددة مسبقًا ولكن بالتكيف مع بيانات الأداء الفعلية لتحديد النموذج الذي يعالج كل طلب.
يعتمد التوجيه المستند إلى الأداء على مكونين رئيسيين: التحسين المقيد و حلقات التغذية الراجعة المستمرة. تهدف هذه الآليات إلى تعظيم درجات الجودة ضمن حدود الميزانية مع تحسين القرارات بناءً على بيانات الوقت الفعلي، مثل الدقة وسرعة الاستجابة.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك فرق التكلفة بين GPT-4، بسعر 60 دولارًا لكل مليون رمز، و لاما-3-70B، والتي تكلف دولارًا واحدًا فقط لكل مليون توكن. يقوم النظام بتقييم ما إذا كان تحسين الجودة من GPT-4 يبرر سعره الأعلى بكثير.
تساعد التقنيات المتقدمة مثل تحليل المصفوفة والتصنيف المستند إلى BERT وتصنيفات LLM السببية على التنبؤ بالنموذج الذي سيحقق أفضل أداء لطلب معين. تضمن خوارزميات موازنة التحميل، مثل التوصيل الدائري المرجح والاتصالات الأقل، توزيعًا فعالاً للمهام عبر النماذج المتاحة.
تقدم Amazon مثالًا عمليًا لهذا المفهوم. حقق نظام Bedrock Intelligent Prompt Routing الخاص بهم توفيرًا في التكاليف بنسبة 60٪ من خلال توجيه المهام إلى نماذج أكثر اقتصادا مثل عائلة Anthropic، دون التضحية بالجودة. في الاختبارات التي تستخدم مجموعات بيانات الجيل المعزز للاسترجاع، وجه النظام 87٪ من المطالبات إلى كلود 3.5 هايكو، وهو خيار فعال من حيث التكلفة، مع الحفاظ على دقة خط الأساس.
يوفر التوجيه المستند إلى الأداء العديد من المزايا البارزة، خاصة للمؤسسات التي تهدف إلى تحقيق التوازن بين التكلفة والجودة.
على الرغم من نقاط قوته، فإن التوجيه القائم على الأداء لا يخلو من التحديات.
في حين أن التوجيه القائم على الأداء يوفر فوائد مذهلة، فإن هذه التحديات تسلط الضوء على الحاجة إلى التخطيط الدقيق والبنية التحتية القوية لإطلاق العنان لإمكاناته الكاملة.
عند الاختيار بين التوجيه الخاص بالمهمة والتوجيه المستند إلى الأداء، تزن المؤسسات أهمية المعالجة المتخصصة مقابل الحاجة إلى التحسين الديناميكي. فيما يلي تفصيل لكيفية اختلاف هذين النهجين.
يعد التوجيه الخاص بالمهمة مناسبًا بشكل طبيعي للسيناريوهات التي تتطلب حكمًا بشريًا وخبرة في المجال. غالبًا ما تعتمد صناعات مثل الخدمات القانونية وتطوير المحتوى الإبداعي والتواصل مع العملاء على هذا النهج للحفاظ على الفهم الدقيق الذي تتطلبه هذه المهام.
ومن ناحية أخرى، يزدهر التوجيه القائم على الأداء في البيئات التي يكون فيها تحقيق التوازن بين المقايضات - مثل الموثوقية والسرعة وكفاءة الطاقة - أمرًا بالغ الأهمية. على سبيل المثال، يمكن للأنظمة التي تركز على تخصيص الموارد وجدولة الطلبات أن تستفيد بشكل كبير. تشير الدراسات إلى أن التوجيه المحسن يمكن أن يقلل حجم النموذج بنسبة 43.1٪ ويحسن سرعات المعالجة بما يصل إلى 1.56 ×، كل ذلك مع الحفاظ على دقة شبه متطابقة.
عند الاختيار بين هذه الأساليب، يجب على المؤسسات النظر في قدرتها على التعامل مع التعقيد مقابل حاجتها إلى التحسين. يوفر التوجيه الخاص بالمهمة الوضوح وإمكانية التنبؤ، مما يجعل من السهل استكشاف الأخطاء وإصلاحها وشرح القرارات. وعلى النقيض من ذلك، فإن التوجيه القائم على الأداء، على الرغم من أنه أكثر تعقيدًا، يمكن أن يحقق وفورات كبيرة في التكاليف ومكاسب في الأداء إذا كان مدعومًا بأطر مراقبة قوية وضمان الجودة.
تمهد هذه الفروق الطريق للفهم عندما تكون كل طريقة أكثر فعالية، كما تمت مناقشته في القسم التالي.
يعتمد اختيار استراتيجية التوجيه الصحيحة على أهداف عملك والموارد الفنية وأي قيود تواجهها. كل طريقة لها نقاط قوتها، ويمكن أن يساعدك فهمها على اتخاذ قرارات توجيه أكثر ذكاءً باستخدام الذكاء الاصطناعي.
التوجيه الخاص بالمهمة يعمل بشكل جيد عندما يتم تحديد المهام بوضوح، مع تدفقات عمل ومتطلبات متميزة. على سبيل المثال، في دعم العملاء، يمكن لهذه الطريقة تعيين استفسارات الفواتير البسيطة للنماذج الخفيفة، وتوجيه استكشاف أخطاء المنتج وإصلاحها إلى نماذج الأغراض العامة، وتوجيه مشكلات العملاء الحساسة إلى النماذج المدربة على التعاطف. وبالمثل، قد ترسل فرق إنشاء المحتوى نسخة إعلانية قصيرة إلى نماذج أسرع وفعالة من حيث التكلفة مع حجز نماذج أكثر تقدمًا للكتابة الطويلة.
في تطوير البرمجيات، يعتبر هذا النهج فعالًا أيضًا. يمكن التعامل مع مهام التنسيق المباشرة من خلال النماذج الأساسية، في حين أن المهام الأكثر تعقيدًا مثل إنشاء التعليمات البرمجية أو تصحيح الأخطاء هي الأنسب للنماذج المتقدمة.
من ناحية أخرى، التوجيه القائم على الأداء مثالية للعمليات الحساسة من حيث التكلفة حيث تكون إدارة الميزانية أولوية. يمكن لنظام التوجيه المضبوط جيدًا أن يوفر ما يصل إلى 95٪ من أداء GPT-4 مع خفض المكالمات باهظة الثمن بنسبة تصل إلى 85٪. نظرًا لأن تكلفة GPT-4 تبلغ 60 دولارًا لكل مليون رمز مقارنة بـ 1 دولار للنماذج الأبسط، يمكن أن تكون المدخرات كبيرة.
توضح أنظمة الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) هذا النهج في العمل. تتعامل النماذج الأصغر والأسرع مع مهام الاسترجاع، بينما يتم حجز النماذج الأكثر قوة للتوليد. هذا يضمن الاستخدام الفعال للموارد دون المساس بالجودة.
يمكن أن يساعدك فهم حالات الاستخدام هذه في تقييم البنية التحتية اللازمة لتنفيذ كل طريقة بفعالية.
لتنفيذ هذه الاستراتيجيات، ستحتاج إلى البنية التحتية المناسبة. من أجل التوجيه الخاص بالمهمة، ابدأ بتحديد ما تمثله كل مطالبة واردة. يمكنك استخدام أدوات مثل مطابقة الكلمات الرئيسية أو وضع علامات على البيانات الوصفية أو نموذج صغير وسريع لتصنيف الغرض من كل مطالبة. المفتاح هو إنشاء فئات مهام واضحة وتعيين نماذج متخصصة للتعامل معها.
التوجيه المستند إلى الأداء، ومع ذلك، يتطلب أنظمة أكثر تقدما. يتضمن ذلك أدوات المراقبة في الوقت الفعلي وإمكانيات التحليلات وخوارزميات التحسين التي يمكنها تقييم مقاييس الأداء باستمرار. تعد أنظمة جمع البيانات القوية ضرورية لتتبع أداء النموذج وكفاءة التكلفة ومقاييس الجودة.
التسجيل الشامل أمر بالغ الأهمية أيضًا. تتبع النموذج الذي يعالج كل مهمة، والتكاليف المتضمنة، وأوقات الاستجابة، وما إذا كانت النماذج الاحتياطية مستخدمة. تساعد هذه البيانات على تحسين قواعد التوجيه بمرور الوقت.
بالإضافة إلى ذلك، عند إعداد مجموعات المهارات، ضع في اعتبارك عوامل مثل القدرات اللغوية وتفضيلات الموقع وخبرة الموضوع ومستويات الخبرة. يمكن أن تساعد هذه التفاصيل في ضبط سياسات التوجيه الخاصة بك للحصول على نتائج أفضل، بغض النظر عن الطريقة التي تختارها.
لتبسيط التنفيذ، prompts.ai يقدم أدوات مصممة لتبسيط كل من استراتيجيات التوجيه. تدعم المنصة عمليات سير عمل LLM القابلة للتشغيل المتبادل وتوفر ميزات التعاون في الوقت الفعلي، مما يسهل إدارة أنظمة التوجيه وضبطها.
من خلال تتبع الترميز بنظام الدفع أولاً بأول، يوفر prompts.ai رؤية واضحة للتكلفة - وهي ميزة أساسية للتوجيه القائم على الأداء. وفي الوقت نفسه، فإنه يدعم عمليات سير العمل المنظمة، والتي تعد أساسية للتوجيه الخاص بالمهمة. تسمح ميزات إعداد التقارير الآلية للمؤسسات بمراقبة فعالية التوجيه وإجراء تعديلات تعتمد على البيانات حسب الحاجة.
تتسم عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط للمنصة بالمرونة الكافية للتعامل مع كل من تصنيف المهام البسيط وخوارزميات التحسين الأكثر تعقيدًا. هذا يعني أنه يمكنك تجربة استراتيجيات مختلفة دون إصلاح البنية التحتية الحالية.
تُحدث أدوات التعاون في الوقت الفعلي فرقًا كبيرًا عندما تحتاج الفرق إلى تعديل قواعد التوجيه أو الاستجابة لمقاييس الأداء المتغيرة. بدلاً من انتظار التحديثات اليدوية، يمكن للفرق ضبط منطق التوجيه بسرعة ورؤية النتائج على الفور من خلال أدوات المراقبة المتكاملة.
بالنسبة لأولئك القلقين بشأن عقبات التنفيذ، يتيح لك الإعداد المرن لـ prompts.ai البدء على نطاق صغير - مع التوجيه الخاص بالمهمة - ودمج العناصر القائمة على الأداء تدريجيًا مع نمو احتياجاتك. يقلل هذا النهج التدريجي من الحواجز التقنية ويساعد المؤسسات على تحسين سير عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية.
يتوقف الاختيار بين التوجيه الخاص بالمهمة والتوجيه المستند إلى الأداء على احتياجاتك الخاصة والقيود الخاصة بك، حيث يمكن لكلا النهجين إعادة تشكيل كيفية إدارة تدفقات عمل وموارد الذكاء الاصطناعي. توفر هذه المقارنة دليلًا لمواءمة استراتيجية التوجيه الخاصة بك مع أهدافك التشغيلية.
يعد التوجيه الخاص بالمهمة مثاليًا لعمليات سير العمل المحددة بوضوح. يتيح التحكم الدقيق في النماذج التي تتعامل مع طلبات محددة. ومع ذلك، يمكن أن يصبح هذا النهج أقل فعالية عندما تتداخل المهام أو عند إدارة التفاعلات المعقدة متعددة الأدوار.
من ناحية أخرى، يتألق التوجيه المستند إلى الأداء عندما يكون التحكم في التكلفة أولوية. لقد ثبت أنه يحقق تخفيضات ملحوظة في التكلفة دون المساس بجودة الأداء.
في النهاية، يعتمد اختيار استراتيجية التوجيه الصحيحة على مدى تعقيد مهامك والموارد الفنية المتاحة لك. يؤثر هذا القرار على كل شيء بدءًا من صعوبة تنفيذ النظام وحتى الجهد المطلوب للصيانة المستمرة.
غالبًا ما تستفيد أحمال العمل الكبيرة والمتنوعة من مرونة التوجيه المستند إلى الأداء، بينما تكون المهام الأكثر تخصصًا أكثر ملاءمة لبنية التوجيه الخاص بالمهمة. تضمن مواءمة استراتيجيتك مع هذه الديناميكيات الكفاءة والفعالية.
عند الاختيار بين مهمة محددة و قائم على الأداء توجيه النموذج، من الضروري الموازنة بين متطلبات التطبيق الخاص بك - أشياء مثل التعقيد والسرعة والتكلفة والدقة.
التوجيه الخاص بالمهمة يتعلق الأمر كله بتوجيه الطلبات إلى النماذج المصممة لمهام معينة. تعمل هذه الطريقة بشكل أفضل مع عمليات سير العمل ذات الاحتياجات الواضحة والمتوقعة. إنه يضمن الدقة والكفاءة عند التعامل مع المهام المتخصصة. من ناحية أخرى، التوجيه القائم على الأداء يتبع نهجًا ديناميكيًا، حيث يختار النماذج استنادًا إلى مقاييس الوقت الفعلي مثل الدقة ووقت الاستجابة. هذا يجعلها مناسبة تمامًا للحالات التي تكون فيها المرونة والأداء المتميز أولوية.
يعتمد الاختيار الصحيح على عوامل مثل نوع المهمة وميزانيتك ومدى أهمية وقت الاستجابة لتطبيقك. يهدف كلا النهجين إلى تبسيط العمليات وخفض التكاليف وتحقيق نتائج ممتازة. المفتاح هو مواءمة اختيارك مع أهدافك المحددة.
يُبقي التوجيه المستند إلى الأداء العين المستمرة لأداء النموذج ومقاييس التكلفة في الوقت الفعلي. إذا بدأت دقة النموذج أو كفاءته في الانخفاض، تتم إعادة توجيه المهام تلقائيًا إلى النموذج الذي يوفر أفضل توازن بين الأداء والتكلفة.
من خلال التكيف الديناميكي مع التغييرات، تضمن هذه الطريقة نتائج عالية الجودة مع الحفاظ على النفقات تحت السيطرة - مما يجعلها حلاً ذكيًا للتعامل مع الموارد في المواقف سريعة التطور.
إن تنفيذ توجيه النموذج الخاص بالمهمة في بيئات الأعمال سريعة التغير ليس بالأمر السهل. تخلق التحولات المستمرة في اتجاهات السوق وسلوك العملاء والتحديثات التنظيمية هدفًا متحركًا يجعل من الصعب تصميم نماذج تظل دقيقة وفعالة بمرور الوقت.
هناك عقبة أخرى تتمثل في الحاجة المتكررة لتحديث وتعديل هذه النماذج لمواكبة الظروف الجديدة. يمكن أن يصبح هذا غير فعال بسرعة، خاصة عندما تحدث التغييرات بشكل غير متوقع أو بسرعة عالية. علاوة على ذلك، يمثل الحفاظ على قابلية التوسع والاستقرار في هذه الأنظمة تحديًا حقيقيًا، لا سيما في الصناعات التي يكون فيها المرونة والاستجابة أمرًا غير قابل للتفاوض.
