✏️ Edit

Model AI menjadi lebih murah. Tetapi pemilihan model sahaja bukan strategi sebenar.

👁 149 views
Model AI menjadi lebih murah. Tetapi pemilihan model sahaja bukan strategi sebenar.

OpenAI terus menekan kos kepintaran termaju lebih rendah, sementara model seperti DeepSeek semakin cekap untuk beban kerja pengekodan dan agentic.

Dalam pembangunan kami sendiri, kami menggunakan OpenAI sebagai model guru untuk distilasi.

Objektifnya bukan untuk menghantar setiap tugas operasi secara kekal ke model yang paling termaju.

Kami menggunakan model lebih kuat apabila kepintarannya menghasilkan nilai tertinggi:

Latihan. Penaakulan. Penilaian. Distilasi.

Kemudian, kami mengalihkan beban kerja berulang dan berkhusus ke model lebih cekap, model tempatan, sistem berkhusus dan proses deterministik.

Satu perkara yang saya perhatikan semasa pembangunan sistem ialah perbezaan dalam kelakuan token.

Sesetengah model boleh menggunakan jumlah konteks yang sangat besar semasa tugas pengekodan dan agentic yang panjang.

Dengan DeepSeek, terutamanya untuk beban kerja pembangunan, kami telah dapat menjalankan tugas besar tanpa sentiasa mencapai had token.

Ini membawa kepada satu soalan penting:

Model AI terbaik bukan semestinya model yang anda perlu gunakan untuk setiap tugas.

Senibina yang lebih baik mungkin kelihatan seperti ini:

Model OpenAI termaju → Guru / Distilasi
LLM / SLM cekap → Kepintaran berkhusus
Sistem terpisah → Beban kerja deterministik berulang
Penghalaan Pintar → Memutuskan lapisan mana yang harus menangani setiap tugas

Inilah di mana ekonomi AI menjadi menarik.

Apabila kepintaran terkini menjadi lebih murah, kita boleh menggunakannya untuk mencipta dan memperbaiki kepintaran berkhusus yang lebih kecil berbanding membayar kos model terkini secara berterusan untuk setiap operasi.

Bagi PKS, ini boleh mengubah ekonomi penggunaan AI secara asasnya.

Kelebihan daya saing tidak akan datang semata-mata daripada mempunyai akses kepada model terbesar.

Ia akan datang daripada mengetahui:

model mana yang hendak digunakan, bila hendak menggunakannya, apa yang hendak didistilasi, dan apa yang tidak sepatutnya menggunakan LLM langsung.

Itulah arah yang kami bangunkan di AINNA NeuralOps.

#ArtificialIntelligence #AIInfrastructure #OpenAI #DeepSeek #ModelDistillation #AgenticAI #LLM #SLM #AIAgents #PKS #NeuralOps

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
AINNA
CLICK ME
Rotating Earth

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.