Alətlərdən istifadə edən LLM-lər müstəqil dil modellərini xarici API-lərə, kalkulyatorlara və verilənlər bazalarına qoşaraq genişləndirir və bununla da real vaxt rejimində məlumat axtarışına və tapşırıqların yerinə yetirilməsinə imkan yaradır. Müstəqil LLM-lər yalnız təlim keçmiş parametrlərinə əsaslanır və bu da onları müstəqil edir, lakin təlim məlumatlarından əldə edilən biliklərlə məhdudlaşır.
Real vaxt rejimində verilənlər və tapşırıqların icrası üçün xarici alətlərə giriş ilə təkmilləşdirilmiş dil modelləri.
Yalnızca öyrədilmiş parametrlərindən cavablar yaradan özünəməxsus dil modelləri.
| Xüsusiyyət | Alət İstifadəsi LLM-ləri | Müstəqil LLM-lər |
|---|---|---|
| Bilik mənbəyi | Təlim məlumatları + xarici alətlər və API-lər | Yalnız təlim məlumatları |
| Real Zaman Məlumatı | Bəli, veb axtarış və canlı API-lər vasitəsilə | Xeyr, məşq müddətinin bitməsi ilə məhdudlaşır |
| Halüsinasiya dərəcəsi | Doğrulama ilə faktiki sorğular üçün daha aşağı | Son və ya ixtisaslaşmış mövzular üçün daha yüksək |
| Yerləşdirmə Mürəkkəbliyi | Daha yüksək, API orkestrasiyası tələb edir | Aşağı, tək model nəticəsi |
| Əməliyyat Xərci | Çoxsaylı xidmət zəngləri səbəbindən daha yüksək | Daha aşağı, tək nəticə çıxarma dəyəri |
| Gecikmə | Daha yüksək, alətin cavab müddətindən asılıdır | Aşağı, birbaşa nəsil |
| Tapşırıqların Dəyişkənliyi | Hərəkətləri yerinə yetirə və canlı məlumatları əldə edə bilər | Mətn yaratmaq və düşünməklə məhdudlaşır |
| Oflayn Qabiliyyət | Keşlənmiş alət cavabları olmadan məhduddur | Tam funksional oflayn |
| Nümunə Sistemlər | Alətlərlə GPT-4, MCP ilə Claude, LangChain agentləri | GPT-3.5, Llama 3, Mistral, əsas PaLM |
Müstəqil LLM-lər yalnız təlim zamanı kodlanmış nümunələrdən istifadə edirlər, yəni onların dünya haqqında anlayışı müəyyən bir son tarixdə dayanır. Alətlərdən istifadə edən LLM-lər axtarış motorlarına, bilik bazalarına və ixtisaslaşmış verilənlər bazalarına sorğu göndərərək bu məhdudiyyəti aradan qaldırırlar. Bugünkü hava və ya son səhm qiyməti barədə soruşduğunuz zaman müstəqil bir model ya təxmin edəcək, ya da cahilliyinizi etiraf edəcək, alətlərlə təchiz olunmuş bir model isə dəqiq, cari məlumatları əldə edə bilər. Bu fundamental fərq, hər bir arxitekturanın yaxşı idarə etdiyi halları formalaşdırır.
Alətlərdən istifadə edən sistemlər daha etibarlı faktiki nəticələr çıxarmağa meyllidirlər, çünki cavab verməzdən əvvəl etibarlı mənbələrə qarşı iddiaları çarpaz istinad edə bilərlər. Müstəqil bir model köhnəlmiş statistikanı inamla bildirə və ya inandırıcı səslənən sitatlar uydura bilər. Bununla belə, alətlərdən istifadə edən LLM-lər də səhvlərdən sığortalanmayıb; onlar axtarış nəticələrini səhv şərh edə və ya səhv API son nöqtəsini işə sala bilərlər. Əsas üstünlük yoxlanıla biləndir: alətlərdən istifadə edən modellər əldə edilmiş mənbələrə istinad etməklə işlərini göstərə bilər, müstəqil modellər isə belə şəffaflıq təklif etmir.
Müstəqil LLM-lər, tək irəli ötürmə heç bir şəbəkə çağırışı olmadan cavab yaratdığı üçün xam sürət və sadəlik baxımından üstünlük təşkil edir. Alət istifadə edən arxitekturalar hər bir xarici xidmət çağırışından gecikmə yaradır və uğursuzluqları zərif şəkildə idarə etmək üçün diqqətli orkestrasiya tələb edir. Agent, xüsusən də pullu API-lərdə, hər sorğu üçün birdən çox alət çağırışı etdikdə xərclər sürətlə artır. Milyonlarla istifadəçiyə xidmət göstərən chatbotlar kimi yüksək həcmli, gecikməyə həssas tətbiqlər üçün müstəqil modellər bilik məhdudiyyətlərinə baxmayaraq tez-tez praqmatik seçim olaraq qalırlar.
Yaradıcı yazı, beyin fırtınası, mövcud nümunələrdən kod generasiyası və ümumi söhbətlər müstəqil LLM-lərlə gözəl işləyir. Alətlərdən istifadə edən sistemlər agent iş axınlarında parlayır: hesabatlar tərtib edən tədqiqat köməkçiləri, hesab verilənlər bazalarına daxil olan müştəri xidmətləri botları və proqram təminatı ilə qarşılıqlı əlaqədə olan avtomatlaşdırma boru kəmərləri. Seçim əslində tətbiqinizin dünyaya təsir etməli olub-olmamasından və ya sadəcə müzakirə etməsindən asılıdır. Bir çox istehsal sistemi artıq hər iki yanaşmanı birləşdirir, adi sorğular üçün müstəqil modellərdən istifadə edir və mürəkkəb tapşırıqlar üçün alətlərdən istifadə edən agentlərə çevrilir.
Müstəqil LLM-lər xarici kodu icra etmədikləri və ya həssas sistemlərə daxil olmadıqları üçün məhdud hücum səthi təqdim edirlər. Alət istifadə edən LLM-lər bu səthi xeyli genişləndirir, çünki pozulmuş alət inteqrasiyaları məlumatları ifraz edə və ya gözlənilməz hərəkətləri tetikleye bilər. Agent sistemlərini tətbiq edən müəssisələr hər bir alət çağırışı üçün ciddi icazə sərhədləri, giriş təsdiqləməsi və audit qeydləri tətbiq etməlidirlər. Bu əlavə mürəkkəblik məhsuldarlıq qazancı təhlükəsizlik xərclərini üstələdikdə özünü doğruldur, lakin tənzimlənən sənaye sahələri üçün bu, əhəmiyyətsiz bir məsələ deyil.
Alətlərdən istifadə edən LLM-lər heç vaxt halüsinasiya görmürlər, çünki onlar internetdə axtarış aparırlar.
Veb girişi olsa belə, alətlərdən istifadə edən LLM-lər əldə edilən məlumatları səhv şərh edə, etibarsız mənbələrə istinad edə və ya axtarış nəticələri qeyri-müəyyən olduqda detallar uydura bilər. Alətlər, xüsusən də birdən çox mənbədən sintez tələb edən sorğular üçün halüsinasiyaları azaldır, lakin aradan qaldırmır.
Müstəqil LLM-lər faktiki sorğular üçün tamamilə yararsızdır.
Kurasiya olunmuş məlumat dəstləri üzərində təlim keçmiş müasir müstəqil modellər, xüsusən də yaxşı qurulmuş mövzular haqqında bir çox faktiki suallara dəqiq cavab verə bilər. Onların zəif cəhəti, əsasən, son hadisələr, xüsusi məlumatlar və ya təlim məlumatlarının köhnəldiyi sürətlə inkişaf edən sahələrdir.
Alətlərdən istifadə edən LLM-lər həmişə istənilən tapşırıq üçün hansı aləti çağıracağını bilirlər.
Alət seçimi özü öyrənilmiş bir davranışdır və modellər uyğun olmayan alətlər seçə, səhv arqumentlər irəli sürə və ya bir alətə nə vaxt ehtiyac olduğunu anlaya bilməzlər. Effektiv alət istifadəsi diqqətli bir mühəndislik və tez-tez alət çağırışı nümunələrində dəqiq tənzimləmə tələb edir.
LLM-ə alətlər əlavə etmək onu avtomatik olaraq süni intellekt agenti edir.
Həqiqi agentlər muxtar planlaşdırma, çoxmərhələli mühakimə və məqsədyönlü davranış nümayiş etdirirlər. Sadəcə bir model API girişi vermək onu agentləşdirmir; sistem tapşırıqları parçalamaq, uğursuzluqları idarə etmək və məqsədlərə doğru təkrarlamaq üçün orkestrləşdirmə məntiqinə ehtiyac duyur.
Alət istifadə edən modellər mövcud olduğundan, müstəqil LLM-lər artıq köhnəlib.
Müstəqil LLM-lər süni intellekt yığınının təməli olaraq qalır. Alət istifadə edən sistemlərin əksəriyyəti müstəqil modellər üzərində qurulur və bir çox istehsal yerləşdirmələri imkanlardan daha çox sadəliyə üstünlük verir. Bu iki yanaşma rəqabətli deyil, tamamlayıcıdır.
Tətbiqiniz cari məlumatlara ehtiyac duyduqda, xarici sistemlərlə qarşılıqlı əlaqədə olmalı olduqda və ya mətn yaratmaqdan kənar hərəkətlər etməli olduqda alət istifadə edən LLM-ləri seçin. Müstəqil LLM-lər gecikməyə həssas yerləşdirmələr, oflayn ssenarilər və yaradıcı mühakimənin faktiki dəqiqlikdən daha çox əhəmiyyət kəsb etdiyi tapşırıqlar üçün daha uyğundur. Bir çox təşkilat optimal yolun sorğuları sorğuya ən uyğun olan yanaşmaya yönləndirən hibrid sistem olduğunu düşünür.
Açar söz axtarış motorları tərs indekslərdən istifadə edərək dəqiq terminləri uyğunlaşdırır, vektor oxşarlığı axtarışı isə yüksək ölçülü yerləşdirmələr vasitəsilə semantik cəhətdən əlaqəli məzmun tapır. Hər iki yanaşma müasir məlumat axtarışını gücləndirir, lakin istifadəçi niyyətini necə şərh etdikləri və nəticələri necə sıraladıqları baxımından əsaslı şəkildə fərqlənir.
Açıq çəkili modellər təlim keçmiş parametrlərini ictimaiyyətə açıq şəkildə yayımlayır və hər kəsin onları yükləməsinə, yoxlamasına və dəqiq tənzimləməsinə imkan verir. Qapalı mənbəli modellər çəkilərini gizli saxlayır və yalnız API və ya hostinq məhsulları vasitəsilə giriş təklif edir. Aralarındakı seçim, tərtibatçıların süni intellekt sistemlərini necə qurduğunu, yerləşdirdiyini və etibar etdiyini formalaşdırır.
Bu müqayisə açıq mənbəli süni intellekt ilə xüsusi mülkiyyətli süni intellekt arasındakı əsas fərqləri araşdırır, əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, xərclər, dəstək, təhlükəsizlik, performans və real dünyada tətbiq hallarını əhatə edir, təşkilatların və tərtibatçıların hansı yanaşmanın onların məqsədlərinə və texniki imkanlarına uyğun gəldiyini müəyyən etməsinə kömək edir.
Açıq mənbəli LLM-lər tam kod girişi ilə özelleştirilebilir, özünəməxsus süni intellekt modelləri təklif edir, mülkiyyətçi LLM API-ləri isə istifadəyə əsaslanan qiymətlərlə bulud əsaslı son nöqtələr vasitəsilə idarə olunan, cilalanmış xidmətlər təqdim edir.
Adaptiv axtarış sistemin sorğuya əsasən hansı məlumatı və necə əldə etdiyini dinamik şəkildə tənzimləyir, statik axtarış boru kəmərləri isə kontekstdən asılı olmayaraq sabit qaydalara əməl edir. Hər ikisi müasir süni intellekt tətbiqlərini gücləndirir, lakin onlar elastiklik, qiymət və dəqiqlik baxımından kəskin şəkildə fərqlənir. Aralarında seçim iş yükünün mürəkkəbliyindən və büdcədən asılıdır.
