في عصر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تتطلع الشركات إلى تنفيذ النموذج الأكثر فعالية لتطبيقاتها الفريدة. على الرغم من أن هذه المهمة قد تبدو بسيطة، إلا أن العديد من المؤسسات تواجه تحديًا كبيرًا: تحديد الحل الأمثل لحالات استخدامها المحددة في بيئة سريعة التطور.
تدخل شركة Not Diamond، وهي شركة ناشئة رائدة بدأت عملها حديثًا، حيث ترى أن المفتاح يكمن في التوجيه الذكي. تأسست Not Diamond في سان فرانسيسكو، وقد طورت جهاز توجيه مبتكر لنماذج اللغة الكبيرة يتيح للمؤسسات استخدام نماذج متعددة في الوقت ذاته، مما يوجه الاستفسارات إلى النموذج الأكثر ملاءمة. تعزز هذه الطريقة جودة الناتج بينما تعمل على تحسين عوامل حيوية مثل الكمون والتكاليف.
يقول توماس هيرناندو كوفمان، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Not Diamond: “معتقدنا الأساسي هو أن المستقبل لن يتكون من نموذج أو شركة مهيمنة واحدة — بل سيكون هناك العديد من نماذج الأساس، والعديد من المتغيرات المتخصصة، وكم هائل من محركات الاستدلال المخصصة التي تعمل فوقها. أسسنا Not Diamond لتسهيل هذا المستقبل متعدد النماذج، مقدمين البنية التحتية الأكثر تقدمًا في العالم للتوجيه بين النماذج.”
على الرغم من أن Not Diamond لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أنها جذبت انتباهًا كبيرًا، securing 2.3 مليون دولار من التمويل من defy.vc وشخصيات بارزة في مجتمع الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك جيف دين من Google DeepMind، وجوليان شوموند من Hugging Face، وزاك كاس من OpenAI، وغيرهم.
تحدي تكلفة LLM مقابل الأداء المحدد للمهام
تعدّ عملية التنقل في مشهد نماذج اللغة الكبيرة الحالية معقدة، حيث لكل نموذج — سواء كان مفتوح المصدر أو ملكيًا — نقاط قوة وضعف. قد يكون اختيار نموذج ذي طول سياق موسع وأداء عالٍ مكلفًا بشكل كبير. بالمقابل، قد تفتقر الخيارات الأكثر تكلفة إلى الميزات الأساسية أو تظهر كمونًا عاليًا.
مع زيادة عدد النماذج الجديدة يوميًا، تستمر النماذج الحالية في تلقي تحديثات كبيرة، مما يبرز إمكانيات التطورات المفتوحة المصدر، مثل Llama 3.1.
كيف تمكّن Not Diamond المؤسسات
واجه كوفمان، الذي طور سابقًا منتجًا ذكاءً اصطناعيًا بدون كود، معضلة نماذج LLM بشكل مباشر. تخيل حلاً: واجهة تتيح للمؤسسات الوصول إلى شبكة من النماذج المتخصصة بدلاً من الاعتماد على خيار واحد فقط. أدى هذا الرؤية إلى التعاون مع خبراء تعلم الآلة، تزي يانغ تونغ وجيفري أكيكي، لتأسيس Not Diamond، التي تركز على إنشاء بنية تحتية توجه الاستفسارات بين النماذج بذكاء.
يوضح كوفمان: “البنية التحتية الفعالة للتوجيه ضرورية لتعظيم أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تتفوق النماذج الأصغر والمتخصصة على النماذج الأكبر في مجالات معينة، ويمنحها التوجيه مرونة النماذج العامة. هذه الطريقة ليست فقط فعالة حسابياً، بل تعزز أيضًا التفسير والسلامة.”
تقنية Not Diamond المبتكرة
في قلب حل Not Diamond يوجد "نموذج ميتا" وخوارزمية ترتيب LLM. يقوم جهاز التوجيه بتحليل شامل للاستفسارات الواردة، موجهًا إياها تلقائيًا إلى النموذج الأكثر قدرة على تقديم إجابات دقيقة بينما يعظم فعالية التكاليف ويقلل الكمون. ونتيجة لذلك، يتم إعفاء الفرق من الحاجة لاستدعاء نماذج كبيرة للاستفسارات البسيطة.
تشير نتائج المعيار إلى أن جهاز التوجيه لدى Not Diamond، الذي يستخدم نماذج LLM متعددة، يتجاوز النماذج الفردية مثل Llama 3.1 وGPT-4، مما يقدم نتائج متفوقة.
لتطوير هذه القدرة، أنشأت Not Diamond مجموعة بيانات تقييم كبيرة لقياس أداء LLM عبر مهام متنوعة، من الإجابة على الأسئلة إلى البرمجة والتفكير. ثم قاما بتدريب خوارزمية ترتيب لتحديد LLM الأكثر توافقًا مع كل استفسار، مما يقود عملية التوجيه.
في ديسمبر 2023، أصدرت Not Diamond معاينة مفتوحة المصدر لجهاز التوجيه الخاص بها، مما يسمح للمؤسسات بإدارة الاستفسارات بين GPT-3.5 وGPT-4 بسهولة، مع خطط للتوسع إلى نماذج إضافية.
علاوة على ذلك، إذا رغبت الفرق في دمج الجهاز في سير العمل الداخلية لتطبيقات معينة، يمكنهم توفير مجموعات بيانات تقييم داخلية لتدريب جهاز توجيه مخصص، مما يُحسّن اختيار النموذج. يقدم جهاز التوجيه أيضًا ميزات هاش البيانات وترجمة الموجهات لتعزيز الأداء.
تسريع اعتماد المطورين
على الرغم من أنها لا تزال في مراحلها الأولى، تشهد Not Diamond تزايدًا ملحوظًا من الشركات الناشئة والمطورين المستقلين. بينما تبقى أعداد المستخدمين المحددة غير مكشوفة، أفادت إحدى العملاء، Samwell AI، بتحسين جودة ناتج LLM بنسبة 10%، بالإضافة إلى تخفيض تكاليف الاستدلال والكمون بنسبة 10% من خلال استخدام تكنولوجيا Not Diamond.
بدعم من قادة الصناعة، تهدف الشركة إلى البناء على تقدمها، وتسريع تطوير المنتج وزيادة معدلات الاعتماد. ويؤكد كوفمان أن لدى Not Diamond "مجموعة من ميزات المنتج الإضافية" قيد التطوير، رغم أن التفاصيل لا تزال سرية.
في مجال التوجيه الذكي للاستفسارات، تواجه Not Diamond منافسة من العديد من الشركات الناشئة البارزة، بما في ذلك Martian وUnify. ومع ذلك، يؤكد كوفمان أن Not Diamond تتميز بسبب سرعتها الاستثنائية في التوجيه، وتحسينات الموجهات، وميزات الخصوصية.
قائمة الترتيب
