Μοντέλα Αποφάσεων Τεχνητής Νοημοσύνης: Πώς Διαφέρουν από τα LLM

Τα μοντέλα αποφάσεων έχουν κερδίσει πρόσφατα την προσοχή ως μια διαφορετική προσέγγιση στην τεχνητή νοημοσύνη. Ένα από τα πιο πολυσυζητημένα είναι το Jev της TypeSafe AI. Το Jev παράγει δομημένες επιλογές, βαθμολογίες και εκτιμήσεις εμπιστοσύνης αντί για κείμενο.

Ενώ τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης πραγματοποιούν προβλέψεις και ταξινομήσεις εδώ και χρόνια, το Jev επικεντρώνεται στη λήψη δομημένων αποφάσεων που μπορεί να χρησιμοποιήσει άμεσα το λογισμικό. Αυτή η προσέγγιση προσφέρει έναν άλλο τρόπο δημιουργίας εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά όταν ένα σύστημα χρειάζεται να αξιολογήσει πληροφορίες και να επιλέξει τι θα συμβεί στη συνέχεια.

Πώς λειτουργεί το Jev;

Με ένα παραδοσιακό LLM, στέλνετε μια προτροπή και λαμβάνετε παραγόμενο κείμενο. Ακόμα κι όταν ζητάτε JSON, η εφαρμογή πρέπει να χειριστεί την απόκριση και να επικυρώσει τα περιεχόμενά της πριν τη χρησιμοποιήσει.

Το Jev λειτουργεί διαφορετικά. Παρέχετε κάποιο πλαίσιο, ορίζετε τις ερωτήσεις στις οποίες θέλετε απάντηση και καθορίζετε τον αναμενόμενο τύπο απάντησης. Το Jev επιστρέφει δομημένα αποτελέσματα που η εφαρμογή σας μπορεί να επεξεργαστεί άμεσα.

Το Jev υποστηρίζει τρεις κύριους τύπους ερωτήσεων:

• Επιλογή: Επιλέγει μια επιλογή από μια λίστα που ορίζετε εσείς, όπως χρέωση, τεχνική υποστήριξη ή πωλήσεις.
• Βαθμολογία: Αξιολογεί κάτι σε μια διατεταγμένη κλίμακα, όπως χαμηλή, μεσαία ή υψηλή προτεραιότητα.
• Ναι ή όχι: Εκτιμά την πιθανότητα μια δήλωση να είναι αληθής, όπως το αν ένα δελτίο υποστήριξης χρειάζεται ανθρώπινη προσοχή.

Μπορείτε να κάνετε πολλές ερωτήσεις για την ίδια είσοδο σε ένα αίτημα. Για παράδειγμα, μια εφαρμογή υποστήριξης θα μπορούσε να ταξινομήσει ένα δελτίο, να αξιολογήσει τον επείγοντα χαρακτήρα του και να εκτιμήσει αν ένας άνθρωπος πρέπει να το εξετάσει. Το Jev επιστρέφει τα αποτελέσματα σε δομημένη μορφή, ώστε η εφαρμογή να μπορεί να αποφασίσει τι θα κάνει στη συνέχεια.

Μοντέλα αποφάσεων έναντι LLM

Τα LLM και τα μοντέλα αποφάσεων εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς. Ένα LLM μπορεί να εξηγήσει μια απόφαση, να δημιουργήσει περιεχόμενο, να γράψει κώδικα ή να συλλογιστεί μέσα από μια σύνθετη εργασία. Το Jev είναι σχεδιασμένο για εστιασμένες αποφάσεις με καθορισμένα αποτελέσματα.

Η διάκριση δεν είναι ότι τα LLM δεν μπορούν να λάβουν αποφάσεις. Μπορούν επίσης να ταξινομήσουν πληροφορίες και να επιστρέψουν δομημένα δεδομένα. Το Jev είναι κατασκευασμένο ειδικά γύρω από αυτή την εργασία, χωρίς να παράγει μια ελεύθερης μορφής απόκριση που πρέπει να ερμηνεύσει η εφαρμογή.

Αυτό μπορεί να το καταστήσει χρήσιμο για επαναλαμβανόμενες, σαφώς καθορισμένες αποφάσεις. Για εργασίες που απαιτούν λεπτομερείς εξηγήσεις, δημιουργική παραγωγή ή σύνθετο συλλογισμό πολλαπλών βημάτων, ένα LLM παραμένει το καταλληλότερο εργαλείο.

Τι είναι οι βαθμολογίες εμπιστοσύνης;

Ένα από τα κύρια χαρακτηριστικά του Jev είναι ότι οι έξοδοί του περιλαμβάνουν πιθανότητες και πληροφορίες εμπιστοσύνης. Αυτές οι τιμές βοηθούν τους προγραμματιστές να αξιολογήσουν πόσο έντονα το μοντέλο ευνοεί μια απάντηση.

Για παράδειγμα, μια εφαρμογή εξυπηρέτησης πελατών θα μπορούσε να ρωτήσει αν ένα δελτίο πρέπει να κλιμακωθεί. Εάν το μοντέλο υποδείξει υψηλή πιθανότητα ότι απαιτείται κλιμάκωση, η εφαρμογή θα μπορούσε να στείλει το δελτίο σε μια ανώτερη ομάδα υποστήριξης. Εάν το αποτέλεσμα είναι αβέβαιο, θα μπορούσε να στείλει το δελτίο για ανθρώπινη εξέταση.

Ωστόσο, η εμπιστοσύνη δεν εγγυάται την ορθότητα. Ένα μοντέλο μπορεί να είναι εξαιρετικά σίγουρο και παρόλα αυτά να λάβει λάθος απόφαση. Οι προγραμματιστές θα πρέπει να δοκιμάζουν τα αποτελέσματά του σε πραγματικά παραδείγματα και να επιλέγουν κατώφλια που ταιριάζουν στις συνέπειες κάθε απόφασης.

Είναι επίσης σημαντικό να διακρίνετε την πιθανότητα μιας απάντησης από μια ξεχωριστή βαθμολογία εμπιστοσύνης. Η ακριβής έννοια εξαρτάται από τον τύπο εξόδου. Οι εφαρμογές θα πρέπει να ακολουθούν την τεκμηρίωση του μοντέλου αντί να αντιμετωπίζουν κάθε επιστρεφόμενο αριθμό ως την ίδια μέτρηση.

Πού μπορούν να είναι χρήσιμα τα μοντέλα αποφάσεων;

Ταξινόμηση και δρομολόγηση

Πολλές εφαρμογές χρειάζεται να ταξινομήσουν τις εισερχόμενες πληροφορίες πριν τις επεξεργαστούν. Μια πλατφόρμα υποστήριξης θα μπορούσε να ταξινομήσει τα αιτήματα ανά θέμα και να τα στείλει στη σωστή ομάδα. Μια επιχειρηματική εφαρμογή θα μπορούσε να κατηγοριοποιήσει έγγραφα, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή σχόλια πελατών.

Το Jev μπορεί να επιστρέψει μια κατηγορία από μια προκαθορισμένη λίστα, επιτρέποντας στην εφαρμογή να δρομολογήσει το αντικείμενο χωρίς να αναλύσει μια παραγόμενη παράγραφο.

Βαθμολόγηση και αξιολόγηση

Τα μοντέλα αποφάσεων μπορούν επίσης να αξιολογήσουν πληροφορίες σε μια καθορισμένη κλίμακα. Για παράδειγμα, μια εφαρμογή θα μπορούσε να βαθμολογήσει ένα δελτίο υποστήριξης με βάση τον επείγοντα χαρακτήρα, να βαθμολογήσει ένα έγγραφο για συνάφεια ή να αξιολογήσει αν μια απάντηση πληροί συγκεκριμένα κριτήρια.

Τα αποτελέσματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την κατάταξη αντικειμένων, την ιεράρχηση εργασιών ή τον εντοπισμό περιπτώσεων που χρειάζονται περαιτέρω εξέταση. Η ποιότητα αυτών των αποφάσεων εξακολουθεί να εξαρτάται από το μοντέλο και από το πόσο καλά τα κριτήρια περιγράφουν την εργασία.

Πράκτορες Τεχνητής Νοημοσύνης και επιλογή εργαλείων

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν μοντέλα για να αποφασίσουν ποιες ενέργειες θα αναλάβουν. Ένας πράκτορας θα μπορούσε να επιλέξει ένα εργαλείο, να ταξινομήσει ένα αίτημα ή να καθορίσει αν μια εργασία χρειάζεται πρόσθετες πληροφορίες.

Ένα LLM γενικού σκοπού μπορεί να λάβει αυτές τις αποφάσεις ως μέρος του συλλογισμού του. Ένα μοντέλο αποφάσεων μπορεί να χειριστεί μια πιο περιορισμένη επιλογή πριν ενεργήσει ο πράκτορας.

Για παράδειγμα, μια προσαρμοσμένη ροή εργασίας που χρησιμοποιεί το Hermes Agent θα μπορούσε να χρησιμοποιήσει το Jev για να ταξινομήσει μια εισερχόμενη εργασία πριν την περάσει στον πράκτορα. Θα μπορούσε επίσης να βοηθήσει στον καθορισμό του ποια ροή εργασίας πρέπει να χειριστεί ένα αίτημα. Αυτό θα απαιτούσε μια προσαρμοσμένη ενσωμάτωση αντί να βασίζεται σε υποτιθέμενη εγγενή υποστήριξη.

Τα μοντέλα αποφάσεων δεν θα πρέπει να αντιμετωπίζονται ως έλεγχοι ασφαλείας από μόνα τους. Εάν ένας πράκτορας μπορεί να εκτελέσει εντολές ή να τροποποιήσει αρχεία, τα δικαιώματα και οι ντετερμινιστικοί κανόνες πρέπει να επιβάλλουν ποιες ενέργειες επιτρέπονται. Η ταξινόμηση ενός μοντέλου μπορεί να ενημερώσει αυτή τη διαδικασία, αλλά δεν πρέπει να την αντικαταστήσει.

Εναλλακτικές λύσεις στο Jev

Το Jev αποτελεί μέρος ενός ευρύτερου τύπου μοντέλων που έχουν σχεδιαστεί για την παραγωγή δομημένων αποφάσεων. Το OpenJev και το Laya είναι δύο άλλα έργα που αξίζει να εξερευνήσετε κατά τη σύγκριση προσεγγίσεων.

OpenJev

Το OpenJev είναι ένα ανοιχτό έργο που σχετίζεται με την προσέγγιση Jev. Αξίζει να το εξετάσετε αν θέλετε να εξερευνήσετε μια υλοποίηση εκτός μιας φιλοξενούμενης υπηρεσίας. Πριν το χρησιμοποιήσετε, ελέγξτε την τρέχουσα διαθεσιμότητά του, τις απαιτήσεις υλικού, τα υποστηριζόμενα χαρακτηριστικά και την άδεια χρήσης.

Laya

Το Laya είναι ένα μοντέλο αποφάσεων ανοιχτού κώδικα από την Convai Innovations. Επικεντρώνεται σε εργασίες όπως η επιλογή από προκαθορισμένες επιλογές, η αξιολόγηση πληροφοριών και η απάντηση σε ερωτήσεις ναι-ή-όχι. Μπορεί να είναι σχετικό αν θέλετε να αξιολογήσετε ένα μοντέλο που μπορεί να εκτελεστεί στο δικό σας περιβάλλον.

Αυτά τα έργα θα πρέπει να συγκριθούν με βάση την πραγματική απόδοση, όχι μόνο τις δηλωμένες δυνατότητές τους. Χρησιμοποιήστε τα ίδια δεδομένα δοκιμής και μετρήστε την ακρίβεια, την καθυστέρηση, τις απαιτήσεις πόρων και το πόσο καλά οι εκτιμήσεις εμπιστοσύνης τους αντιστοιχούν σε πραγματικά αποτελέσματα.

Μπορείτε να εκτελέσετε μοντέλα αποφάσεων τοπικά;

Η τοπική εκτέλεση ενός μοντέλου σας δίνει περισσότερο έλεγχο στο περιβάλλον λογισμικού και στο πού γίνεται η επεξεργασία των δεδομένων. Ωστόσο, οι διαθέσιμες επιλογές ανάπτυξης διαφέρουν ανά έργο. Το Jev προσφέρεται μέσω ενός API, ενώ εναλλακτικές λύσεις ανοιχτού κώδικα μπορεί να παρέχουν επιλογές για την εκτέλεση συμπερασμάτων στο δικό σας υλικό.

Οι απαιτήσεις υλικού εξαρτώνται από το μέγεθος του μοντέλου, τη χρήση μνήμης και τη διεκπεραιωτική ικανότητα. Ορισμένα μοντέλα μπορούν να εκτελεστούν σε CPU, ενώ άλλα επωφελούνται από GPU, ειδικά κατά την επεξεργασία πολλών αιτημάτων.

Αν θέλετε να πειραματιστείτε με τοπικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, το DaDesktop παρέχει επιτραπέζιους υπολογιστές cloud με αποκλειστικές επιλογές GPU. Μπορείτε να τους χρησιμοποιήσετε για ανάπτυξη και δοκιμές χωρίς να αγοράσετε μια κορυφαία GPU για τον τοπικό σας υπολογιστή.

Μάθετε περισσότερα σχετικά με την εκτέλεση τοπικών LLM ή εξερευνήστε περιβάλλοντα πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης.

Πότε πρέπει να χρησιμοποιήσετε ένα μοντέλο αποφάσεων;

Τα μοντέλα αποφάσεων είναι χρήσιμα όταν μια εφαρμογή χρειάζεται μια καθορισμένη απάντηση που μπορεί να ενεργοποιήσει ένα συγκεκριμένο επόμενο βήμα. Μπορούν να συμπληρώσουν τα LLM χειριζόμενα την ταξινόμηση, τη βαθμολόγηση και τη δρομολόγηση, ενώ ένα παραγωγικό μοντέλο χειρίζεται τη γλώσσα και τον πιο σύνθετο συλλογισμό.

Η καλύτερη επιλογή εξαρτάται από την εφαρμογή σας. Δοκιμάστε το μοντέλο στα δικά σας δεδομένα, συγκρίνετέ το με συμβατικούς ταξινομητές και LLM και μετρήστε την ακρίβεια, την καθυστέρηση και το κόστος. Για σημαντικές αποφάσεις, συμπεριλάβετε ανθρώπινη εξέταση και δικλείδες ασφαλείας όπου χρειάζεται.

Θέλετε να συζητήσετε την περίπτωση χρήσης σας; Επικοινωνήστε μαζί μας και θα σας καθοδηγήσουμε στη σωστή κατεύθυνση.