Раскрытие потенциала ИИ: как маршрутизация моделей повышает эффективность в компаниях

По мере того как компании все чаще внедряют технологии ИИ, они сталкиваются с важной задачей: выбрать оптимальную модель ИИ для каждой задачи, балансируя между производительностью и затратами. Технология маршрутизации моделей становится революционным решением, позволяющим организациям максимизировать эффективность ИИ.

Маршрутизация моделей позволяет бизнесу динамически выбирать наиболее подходящую модель ИИ для каждого запроса, что коренным образом меняет подход к использованию ресурсов ИИ. Этот метод повышает производительность и значительно снижает затраты по сравнению с использованием одной обобщенной модели.

Martian: Пионер в Маршрутизации Моделей ИИ

Одним из заметных стартапов в этой области является Martian, который разработал инновационный маршрутизатор для больших языковых моделей (LLM), привлекший внимание ведущих технологических компаний. Недавно компания Accenture объявила о своих инвестициях в Martian, что подчеркивает растущую значимость маршрутизации моделей в стратегиях ИИ для бизнеса.

Accenture планирует интегрировать Martian в свои сервисы маршрутизации, помогающие компаниям в выборе моделей. С момента выхода из «туманности» в ноябре 2023 года, Martian последовательно развивает свою технологию, представляя новую функцию соответствия моделей ИИ в рамках своей платформы маршрутизации.

Служба маршрутизации Accenture ранее уже помогала компаниям в выборе моделей, но Martian улучшает эту способность с помощью динамической маршрутизации, автоматически выбирая лучшую модель не только по задаче, но и по каждому запросу. «Это позволяет снизить затраты и повысить производительность, так как использование единой модели не всегда оправдано», — объясняет Шрийяш Упадьяй, соучредитель Martian.

Лан Гуань, главный директор по ИИ в Accenture, отмечает, что многие клиенты стремятся использовать генеративный ИИ, учитывая показатели производительности и затрат. «Сотрудничество между сервисами маршрутизации Accenture и динамической маршрутизацией LLM от Martian упрощает взаимодействие с пользователями, позволяя компаниям исследовать генеративный ИИ, соответствующий их уникальным потребностям», — говорит Гуань.

Как Martian Оптимизирует Маршрутизацию Запросов ИИ

Маршрутизаторы моделей Martian эффективно выбирают оптимальную модель ИИ для каждого запроса, используя ключевую технологию для прогнозирования поведения моделей. Упадьяй подчеркивает их уникальный подход: «Мы сосредотачиваемся на понимании внутренней структуры этих моделей, так как каждая модель содержит достаточно информации для прогнозирования своего поведения».

Эта стратегия позволяет Martian точно определять лучшую модель для выполнения задачи, учитывая такие факторы, как стоимость, качество выходных данных и задержка. Методы, такие как сжатие моделей, квантование, дистилляция и специальные модели, позволяют делать эти прогнозы без необходимости запуска полноценных моделей, улучшая производительность и снижая затраты по сравнению со статическими моделями.

Необходимость Маршрутизации Моделей в ИИ для Бизнеса

Хотя принцип использования лучшего инструмента для работы установлен в бизнесе, осведомленность о различных вариантах моделей ИИ остается проблемой для многих организаций. Упадьяй отмечает: «Часто разные подразделения крупных компаний не осведомлены о широком диапазоне специальных моделей, доступных на рынке».

Чтобы эффективно использовать модели ИИ, важно определить метрики успеха. Организациям необходимо установить, какие метрики определяют успех, и определить ключевые цели для конкретных приложений. Оптимизация затрат и возврат инвестиций также играют важную роль. По словам Упадьяя, маршрутизация моделей эффективно решает обе эти задачи.

Комплаенс также представляет собой проблему для предприятий, с которой Martian справляется с помощью новой функции соответствия. Она позволяет компаниям проверять и утверждать модели ИИ для использования в приложениях, предлагая автоматизированную систему для установления политик соблюдения норм.

Трансформация Агентного ИИ с Помощью Маршрутизации

Маршрутизация моделей играет критически важную роль в быстро развивающейся области агентного ИИ, где агенты ИИ связывают несколько моделей и действий для достижения желаемых результатов. Каждый шаг в рабочем процессе агента зависит от предыдущих шагов, поэтому ошибки могут накапливаться. Динамическая маршрутизация от Martian обеспечивает применение наиболее подходящей модели на каждом этапе, поддерживая высокую точность.

«Агенты представляют собой убедительный пример использования маршрутизации; точность на каждом этапе имеет решающее значение для предотвращения каскада сбоев», — заключает Упадьяй.