AI döntési modellek: miben különböznek az LLM-ektől?

A döntési modellek a közelmúltban az AI egy másfajta megközelítéseként kerültek a figyelem középpontjába. Az egyik legtöbbet emlegetett közülük a TypeSafe AI Jev nevű megoldása. A Jev szöveg helyett strukturált döntéseket, pontszámokat és megbízhatósági becsléseket ad vissza.

Bár a hagyományos AI-modellek évek óta készítenek előrejelzéseket és osztályozásokat, a Jev arra összpontosít, hogy olyan strukturált döntéseket hozzon, amelyeket a szoftverek közvetlenül fel tudnak használni. Ez a megközelítés új utat kínál az AI-alkalmazások fejlesztéséhez, különösen akkor, ha egy rendszernek információkat kell értékelnie, és el kell döntenie, mi történjen ezután.

Hogyan működik a Jev?

Egy hagyományos LLM esetén elküldesz egy promptot, és generált szöveget kapsz vissza. Még ha JSON-t is kérsz, az alkalmazásnak kezelnie kell a választ, és a felhasználás előtt ellenőriznie kell annak tartalmát.

A Jev másképp működik. Megadod a kontextust, meghatározod a megválaszolandó kérdéseket, és megadod a várt válasz típusát. A Jev strukturált eredményeket ad vissza, amelyeket az alkalmazásod közvetlenül fel tud dolgozni.

A Jev három fő kérdéstípust támogat:

• Választás: Kiválaszt egy lehetőséget az általad meghatározott listából, például számlázás, technikai támogatás vagy értékesítés.
• Pontszám: Értékel valamit egy rendezett skálán, például alacsony, közepes vagy magas prioritás.
• Igen vagy nem: Megbecsüli annak valószínűségét, hogy egy állítás igaz, például hogy egy támogatási jegy emberi beavatkozást igényel-e.

Egyetlen kérésben több kérdést is feltehetsz ugyanarra a bemenetre vonatkozóan. Egy támogatási alkalmazás például osztályozhat egy jegyet, értékelheti annak sürgősségét, és megbecsülheti, hogy szükséges-e emberi áttekintés. A Jev strukturált formátumban adja vissza az eredményeket, így az alkalmazás eldöntheti, mi legyen a következő lépés.

Döntési modellek és LLM-ek összehasonlítása

Az LLM-ek és a döntési modellek eltérő célokat szolgálnak. Egy LLM képes megmagyarázni egy döntést, tartalmat generálni, kódot írni vagy összetett feladatokat végiggondolni. A Jev meghatározott kimenetű, fókuszált döntésekre készült.

A különbség nem abban rejlik, hogy az LLM-ek nem képesek döntéseket hozni. Ők is tudnak osztályozni és strukturált adatokat visszaadni. A Jev azonban kifejezetten erre a feladatra épült, anélkül hogy szabad formátumú választ generálna, amelyet az alkalmazásnak értelmeznie kellene.

Ez hasznossá teheti ismétlődő, jól meghatározott döntések esetén. A részletes magyarázatot, kreatív kimenetet vagy összetett, többlépéses érvelést igénylő feladatokhoz továbbra is az LLM a megfelelőbb eszköz.

Mik azok a megbízhatósági pontszámok?

A Jev egyik fő jellemzője, hogy kimenetei valószínűségeket és megbízhatósági információkat tartalmaznak. Ezek az értékek segítenek a fejlesztőknek felmérni, mennyire erősen támogatja a modell az adott választ.

Egy ügyfélszolgálati alkalmazás például megkérdezheti, hogy egy jegyet eszkalálni kell-e. Ha a modell nagy valószínűséggel jelzi, hogy eszkaláció szükséges, az alkalmazás átadhatja a jegyet egy magasabb szintű támogató csapatnak. Ha az eredmény bizonytalan, a jegyet emberi áttekintésre küldheti.

A magas megbízhatóság azonban nem garantálja a helyességet. Egy modell lehet nagyon magabiztos, és mégis rossz döntést hoz. A fejlesztőknek valós példákon kell tesztelniük az eredményeket, és olyan küszöbértékeket kell választaniuk, amelyek illeszkednek az egyes döntések következményeihez.

Fontos továbbá megkülönböztetni a válasz valószínűségét egy különálló megbízhatósági pontszámtól. A pontos jelentés a kimenet típusától függ. Az alkalmazásoknak a modell dokumentációját kell követniük, nem pedig minden visszakapott számot azonos mérőszámként kezelni.

Hol lehetnek hasznosak a döntési modellek?

Osztályozás és irányítás

Sok alkalmazásnak a feldolgozás előtt rendeznie kell a beérkező információkat. Egy támogatási platform témakörök szerint osztályozhatja a kéréseket, és a megfelelő csapathoz irányíthatja őket. Egy üzleti alkalmazás dokumentumokat, e-maileket vagy ügyfél-visszajelzéseket kategorizálhat.

A Jev egy előre meghatározott listából tud kategóriát visszaadni, így az alkalmazás a generált bekezdés elemzése nélkül irányíthatja az elemet.

Pontozás és értékelés

A döntési modellek meghatározott skálán is értékelhetik az információkat. Egy alkalmazás például sürgősség szerint értékelhet egy támogatási jegyet, pontozhat egy dokumentumot a relevanciája alapján, vagy felmérheti, hogy egy válasz megfelel-e bizonyos kritériumoknak.

Az eredmények felhasználhatók elemek rangsorolására, a munka priorizálására vagy további áttekintést igénylő esetek azonosítására. E döntések minősége továbbra is a modelltől és attól függ, mennyire pontosan írják le a kritériumok a feladatot.

AI-ügynökök és eszközválasztás

Az AI-ügynökök modelleket használnak annak eldöntésére, milyen műveleteket hajtsanak végre. Egy ügynök kiválaszthat egy eszközt, osztályozhat egy kérést, vagy meghatározhatja, hogy egy feladat további információkat igényel-e.

Egy általános célú LLM ezeket a döntéseket az érvelése részeként hozza meg. Egy döntési modell szűkebb választást kezelhet, mielőtt az ügynök cselekedne.

Egy Hermes Agentet használó egyéni munkafolyamat például a Jev segítségével osztályozhat egy beérkező feladatot, mielőtt átadná azt az ügynöknek. Segíthet annak meghatározásában is, melyik munkafolyamat kezelje a kérést. Ehhez egyéni integrációra lenne szükség, nem pedig feltételezett natív támogatásra.

A döntési modelleket önmagukban nem szabad biztonsági vezérlésként kezelni. Ha egy ügynök parancsokat hajthat végre vagy fájlokat módosíthat, a jogosultságoknak és determinisztikus szabályoknak kell érvényesíteniük, mely műveletek engedélyezettek. A modell osztályozása tájékoztathatja ezt a folyamatot, de nem helyettesítheti azt.

A Jev alternatívái

A Jev a strukturált döntések előállítására tervezett modellek szélesebb családjába tartozik. Az OpenJev és a Laya két másik projekt, amelyeket érdemes megvizsgálni a megközelítések összehasonlításakor.

OpenJev

Az OpenJev a Jev megközelítéshez kapcsolódó nyílt projekt. Érdemes megvizsgálni, ha egy hosztolt szolgáltatáson kívüli implementációt szeretnél felfedezni. Használat előtt ellenőrizd az aktuális elérhetőségét, hardverkövetelményeit, támogatott funkcióit és licencét.

Laya

A Laya a Convai Innovations nyílt forráskódú döntési modellje. Olyan feladatokra összpontosít, mint az előre meghatározott lehetőségek közötti választás, az információk értékelése és az igen-nem kérdések megválaszolása. Akkor lehet releváns, ha olyan modellt szeretnél értékelni, amely a saját környezetedben futtatható.

Ezeket a projekteket a tényleges teljesítményük alapján kell összehasonlítani, nem csupán a deklarált képességeik szerint. Használj azonos tesztadatokat, és mérd a pontosságot, a késleltetést, az erőforrásigényt, valamint azt, mennyire egyeznek a megbízhatósági becsléseik a valós kimenetelekkel.

Futtathatsz döntési modelleket helyben?

Egy modell helyi futtatása nagyobb irányítást biztosít a szoftverkörnyezet és az adatfeldolgozás helye felett. Az elérhető telepítési lehetőségek azonban projektenként eltérőek. A Jev API-n keresztül érhető el, míg a nyílt forráskódú alternatívák lehetőséget kínálhatnak az inferencia saját hardveren történő futtatására.

A hardverkövetelmények a modell méretétől, a memóriahasználattól és az átviteli sebességtől függenek. Egyes modellek CPU-n is futhatnak, míg mások GPU-t igényelnek, különösen sok kérés feldolgozásakor.

Ha helyi AI-modellekkel szeretnél kísérletezni, a DaDesktop dedikált GPU-opciókkal rendelkező felhőalapú asztali környezeteket kínál. Fejlesztéshez és teszteléshez használhatod őket anélkül, hogy csúcskategóriás GPU-t vásárolnál a helyi számítógépedhez.

Tudj meg többet a helyi LLM-ek futtatásáról, vagy fedezd fel az AI-ügynök környezeteket.

Mikor érdemes döntési modellt használni?

A döntési modellek akkor hasznosak, ha egy alkalmazásnak meghatározott válaszra van szüksége, amely egy konkrét következő lépést indíthat el. Kiegészíthetik az LLM-eket az osztályozás, a pontozás és az irányítás kezelésével, míg egy generatív modell a nyelvet és az összetettebb érvelést kezeli.

A legjobb választás az alkalmazásodtól függ. Teszteld a modellt a saját adataidon, hasonlítsd össze hagyományos osztályozókkal és LLM-ekkel, és mérd a pontosságot, a késleltetést és a költségeket. Fontos döntések esetén iktass be emberi áttekintést és biztosítékokat, ahol szükséges.

Szeretnél beszélni a felhasználási esetedről? Lépj kapcsolatba velünk, és mi a helyes irányba terelünk.