Ramai menganggap Penghalaan Pintar dalam AI hanyalah tentang memilih model mana untuk digunakan. Dalam NeuralOps, kami melihatnya secara berbeza. Penghalaan Pintar menentukan jenis inferens yang paling sesuai untuk setiap tugas. Sesetengah tugas tidak memerlukan inferens AI langsung dan boleh ditangani melalui logik deterministik, peraturan perniagaan, pertanyaan pangkalan data, atau penghurai khusus. Yang lain mungkin memerlukan SLM untuk klasifikasi dan pengesanan niat, LLM tempatan untuk penaakulan data peribadi yang lebih kompleks, LLM awan untuk kes yang sukar, atau beberapa ejen pakar untuk aliran kerja yang lebih kompleks.
Penghala menilai faktor seperti jenis tugas, privasi, kos, kelewatan, keyakinan, saiz konteks, dan risiko operasi sebelum memutuskan laluan pelaksanaan. Carian status pesanan yang mudah tidak seharusnya menggunakan token LLM. Pengekstrakan invois mungkin hanya memerlukan penghurai. Klasifikasi transaksi boleh ditangani oleh model kecil. Model yang lebih besar hanya perlu diaktifkan apabila tugas itu benar-benar memerlukan penaakulan yang lebih mendalam.
Inilah sebabnya, dalam NeuralOps, Penghalaan Pintar bukan sekadar Penghalaan Model. Ia adalah Penghalaan Inferens + Penghalaan Pelaksanaan + Penghalaan Pengesahan.
Objektifnya bukan untuk menggunakan AI sebanyak mungkin. Objektifnya adalah untuk menggunakan tahap kecerdasan yang paling kecil, paling cekap, dan paling boleh dipercayai yang diperlukan untuk setiap tugas.
#NeuralOps #SmartRouting #AIInfrastruktur #Inference #EnterpriseAI #AIAutomasi #LLM
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Cara dia bingkai atau penghurai khusus lebih baik daripada yang saya sangka.
Orang yang tulis ni memang buat kerja rumah pasal atau penghurai khusus.
Bookmarked, mostly for klasifikasi transaksi boleh ditangani oleh.