حذف ویژگیها، مدلهای هوش مصنوعی را به نسخههای کارآمد و بهینهشده برای سرعت و هزینه تبدیل میکند، در حالی که مجموعه کامل ویژگیها، تمام قابلیتها را برای حداکثر تطبیقپذیری حفظ میکند. انتخاب بین این دو به این بستگی دارد که آیا پروژه شما به عملکرد سبک اهمیت میدهد یا به قابلیتهای جامع.
یک رویکرد هوش مصنوعی ساده که قابلیتهای غیرضروری را حذف میکند تا مدلهای سریعتر، کوچکتر و مقرونبهصرفهتری تولید کند.
پیکربندیهای کامل هوش مصنوعی که تمام قابلیتهای مدل را حفظ میکنند و حداکثر انعطافپذیری و دقت را در وظایف متنوع ارائه میدهند.
| ویژگی | برش ویژگیها | مجموعه کامل ویژگیها |
|---|---|---|
| اندازه مدل | به طور قابل توجهی کاهش یافته است | اندازه اصلی کامل |
| سرعت استنتاج | سریعتر، تأخیر کمتر | کندتر، تأخیر بالاتر |
| الزامات سختافزاری | روی سختافزار متوسط اجرا میشود | نیاز به پردازندههای گرافیکی قدرتمند |
| هزینه عملیاتی | هزینههای محاسباتی پایینتر | هزینههای محاسباتی بالاتر |
| دقت | کمی کاهش یافته | حداکثر دقت |
| تطبیق پذیری | مختص وظیفه | چند منظوره گسترده |
| بهترین مورد استفاده | موبایل، لبه، هوش مصنوعی تعبیهشده | تحقیق، استدلال پیچیده |
| پیچیدگی پیادهسازی | نیاز به انتخاب دقیق دارد | استقرار قطرهای |
اصلاح ویژگیها به طور قابل توجهی زمان استنتاج را سریعتر میکند زیرا مدل پارامترهای کمتری را در هر درخواست پردازش میکند. یک مدل اصلاحشده میتواند در عرض چند میلیثانیه پاسخ دهد، که برای چتباتها، دستیارهای صوتی و هر برنامهای که کاربران انتظار بازخورد فوری دارند، اهمیت دارد. مجموعه ویژگیهای کامل، اگرچه کندتر هستند، اما پرسوجوهای پیچیده را با استدلال عمیقتری مدیریت میکنند که نسخههای اصلاحشده گاهی اوقات برای مطابقت با آنها مشکل دارند.
هزینههای عملیاتی بین این دو رویکرد به طرز چشمگیری متفاوت است. مدلهای اصلاحشده برق بسیار کمتری مصرف میکنند و به سختافزار ارزانتری نیاز دارند، که گاهی اوقات به جای پردازندههای گرافیکی اختصاصی، روی پردازندههای مرکزی یا تراشههای کممصرف کار میکنند. مجموعه کامل ویژگیها به زیرساختهای گرانقیمتی نیاز دارد که اغلب برای سازمانها هزاران دلار ماهانه برای اجاره پردازندههای گرافیکی ابری هزینه دارد. برای استارتآپها و تیمهای کوچک، اصلاح میتواند به معنای تفاوت بین یک محصول قابل دوام و یک نرخ سوخت ناپایدار باشد.
مجموعه ویژگیهای کامل معمولاً در دقت خام برنده هستند زیرا هر الگوی آموختهشده در طول استنتاج در دسترس است. وقتی یک مدل را اصلاح میکنید، ناگزیر برخی از جزئیات را از دست میدهید، به خصوص در موارد حاشیهای یا ورودیهای نادر. با این حال، تکنیکهای مدرن اصلاح این شکاف را به میزان قابل توجهی کاهش دادهاند، به طوری که مدلهای خلاصهشده گاهی اوقات ۹۵٪ یا بیشتر از عملکرد مدل اصلی را در وظایف هدفمند حفظ میکنند.
حذف ویژگیها، درهایی را به سوی محیطهای استقرار باز میکند که مدلهای کامل به سادگی نمیتوانند به آنها دسترسی پیدا کنند. تلفنهای هوشمند، دستگاههای خانه هوشمند، پوشیدنیها و سیستمهای خودرو، همگی از هوش مصنوعی فشردهای که به صورت محلی و بدون اتصال به اینترنت اجرا میشود، بهرهمند میشوند. مجموعه ویژگیهای کامل همچنان به مراکز داده و سرورهای سطح بالا وابسته هستند و این امر، مکان عملکرد فیزیکی آنها را محدود میکند، اما آنها را قادر میسازد تا به طور همزمان از زیرساختهای متمرکز به بسیاری از کاربران خدمترسانی کنند.
نگهداری از یک مدل اصلاحشده نیاز به توجه مداوم دارد زیرا فرآیند اصلاح باید هر زمان که مدل پایه تغییر میکند، دوباره ارزیابی شود. مجموعه ویژگیهای کامل از این نظر سادهتر هستند زیرا بهروزرسانیها مستقیماً بدون بهینهسازی مجدد اعمال میشوند. با این حال، مدلهای اصلاحشده در تولید پایدارتر هستند زیرا پیچیدگی کمتر آنها به معنای حالتهای خرابی کمتر و اشکالزدایی آسانتر است.
پیرایش ویژگیها همیشه دقت مدل را از بین میبرد.
تکنیکهای مدرن هرس کردن مانند تقطیر دانش و هرس ساختاریافته میتوانند ۹۰ تا ۹۹ درصد دقت اولیه را حفظ کنند. نکته کلیدی این است که انتخاب کنید چه چیزی را با دقت و بر اساس وظیفه هدف هرس کنید، نه اینکه کورکورانه قابلیتها را حذف کنید.
مجموعه کامل ویژگیها همیشه بهتر است، زیرا هرچه بیشتر، بهتر.
بزرگتر بودن به طور خودکار به معنای بهتر بودن برای هر مورد استفاده نیست. یک مدل به خوبی اصلاح شده که برای یک کار خاص آموزش دیده است، اغلب از یک مدل کامل که ظرفیت را صرف قابلیتهای نامربوط میکند، عملکرد بهتری دارد.
مدلهای بریدهشده نمیتوانند استدلال پیچیده را مدیریت کنند.
مدلهای خلاصهشده مانند نسخههای کوچکتر مدلهای زبانی بزرگ میتوانند در وظایف استدلالی به طرز شگفتآوری خوب عمل کنند. این شکاف با تکامل تکنیکهای پیرایش در سالهای اخیر به طور قابل توجهی کاهش یافته است.
برش ویژگیها فقط برای برنامههای تلفن همراه مفید است.
فراتر از استقرار موبایل، پیرایش به کاهش هزینههای ابری، سرعت بخشیدن به پردازش دستهای و فعال کردن هوش مصنوعی در خودرو، دستگاههای پزشکی و برنامههای کاربردی اینترنت اشیا صنعتی که در آنها منابع محاسباتی همیشه محدود هستند، کمک میکند.
پس از برش، یک مدل را نمیتوان با تمام ویژگیهایش بازیابی کرد.
حذف معمولاً یک تصمیم مربوط به زمان استقرار است، نه یک تصمیم دائمی. سازمانها میتوانند هر دو نسخه حذفشده و کامل از یک مدل پایه و درخواستهای مسیر را بر اساس پیچیدگی حفظ کنند.
وقتی اولویت شما سرعت، هزینه کم یا استقرار در دستگاههای با محدودیت منابع مانند تلفنها و سیستمهای تعبیهشده است، از برش ویژگیها استفاده کنید. وقتی دقت، تطبیقپذیری و مدیریت استدلالهای پیچیده چند مرحلهای بیشتر از هزینههای عملیاتی اهمیت دارد، مجموعه کامل ویژگیها را انتخاب کنید. بسیاری از سیستمهای تولیدی در واقع هر دو را با هم ترکیب میکنند و از مدلهای برشیافته برای پرسوجوهای معمول و از مدلهای کامل برای وظایف دشوار استفاده میکنند.
LLM های مبتنی بر ابزار، مدلهای زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشینحسابها و پایگاههای داده گسترش میدهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکانپذیر میسازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزشدیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از دادههای آموزشی میکنند.
LLM های متن باز، مدلهای هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه میدهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه میدهند.
RAG و LLM های تنظیمشده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود میبخشند، اما به روشهای اساساً متفاوتی عمل میکنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرسوجو دریافت میکند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزنهای مدل قرار میدهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که دادههای شما چند وقت یکبار تغییر میکنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.
RAG با زمینه بصری، مدلهای زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرامها در کنار متن غنی میکند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی سادهتر، سریعتر و ارزانتر برای استقرار باقی میماند.
RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنیتر با هم پردازش میکند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا دادهها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.
