تحسين تكاليف الذكاء الاصطناعي والتأخير باستخدام Abstract AI: حل API تحويلي

يواجه مطورو الذكاء الاصطناعي، سواء في شركات منتجات الذكاء الاصطناعي أو المنظمات الكبيرة التي تنفذ الذكاء الاصطناعي داخليًا، عددًا من المشكلات الرئيسية التي تؤدي إلى الاستخدام غير الأمثل لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs):

1. دفع أكثر من اللازم للنماذج الرائدة: يستخدم العديد من المطورين ببساطة أكثر النماذج تقدمًا وتكلفة (مثل GPT-4) دون النظر في البدائل الأرخص التي قد تكون كافية لحالات استخدامهم.

2. مخاطر المنصة: من خلال الاعتماد على مزود سحابي واحد ونظام بيئي LLM (مثل OpenAI)، يتعرض المطورون لمخاطر التغييرات في السياسات وتحديثات النماذج والزيادات المحتملة في التكلفة من قبل المنصة.

3. الاستخدام غير الضروري للنماذج الرائدة: بالنسبة إلى 90-95٪ من الحوافز وحالات الاستخدام، تعتبر النماذج الرائدة الأكثر تقدمًا وتكلفة زائدة عن الحاجة، ومع ذلك لا يزال المطورون يستخدمونها بسبب نقص البدائل.

4. عدم الاستفادة من التقنيات الخوارزمية: لا يستفيد المطورون من التطورات الأخيرة في تقنيات LLM، مثل سلسلة الأفكار والمزيج من الوكلاء وغيرها من الطرق التي يمكن أن تحسن الجودة والكفاءة بشكل كبير.

5. نقص المرونة والتخصيص: يقتصر المطورون على النماذج والقدرات التي توفرها منصة واحدة، دون القدرة على دمج وتحسين بسهولة عبر العديد من LLMs والتقنيات.

تؤدي هذه المشكلات إلى استخدام غير فعال وباهظ التكلفة لـ LLM، والتي يمكن معالجتها من خلال طبقة تجريد توفر بديلاً واحدًا للمطورين للتطبيق، مما يتيح لهم الاستفادة من العديد من LLMs والتقنيات الخوارزمية واستراتيجيات التحسين لتحقيق أفضل أداء وتكلفة لحالات استخدامهم المحددة.

Abstract AI هو بديل واحد للتطبيق الفوري الذي يتصل بالعديد من نماذج اللغة الكبيرة، من النماذج الرائدة المغلقة المصدر إلى النماذج المفتوحة المصدر وحتى النماذج المحلية. أهم ميزاته هي:

• تكاليف وإبطاء محسنة: يستخدم Abstract AI خوارزمية توجيه، مثل RLLM، لتحديد النموذج الأسرع والأرخص والأعلى جودة لكل حافز، مما يحقق ما يصل إلى 90٪ من جودة GPT-4 مع انخفاض التكلفة بنسبة 80٪.
• استجابات ثابتة وعالية الجودة: يتضمن Abstract AI مقارنة مرجعية مدمجة لتحسين اتساق الاستجابة وجودتها، قابلة للتخصيص لحالات استخدام محددة.
• التخزين المؤقت: يستفيد Abstract AI من التخزين المؤقت لتحسين السرعة والتكلفة والاتساق بشكل أكبر من خلال إرجاع الاستجابات المخزنة مؤقتًا للحوافز المتكررة.
• المرونة وانخفاض مخاطر المنصة: من خلال الاتصال بمجموعة متنوعة من نماذج اللغة، يقلل Abstract AI من اعتماد المطور على منصة أو نموذج واحد، مما يخفف من مخاطر المنصة.
• إلغاءات خوارزمية: يمكن لـ Abstract AI أن يضع تقنيات متقدمة مثل سلسلة الأفكار ومزيج من الوكلاء فوق نماذج اللغة الأساسية، مما يحسن الجودة بشكل أكبر.
• دمج النماذج المحلية: يمكن لـ Abstract AI دمج نماذج محلية صغيرة، مما يسمح باستجابات منخفضة التكلفة وعالية الأمان لكثير من الحوافز داخل المنظمة.

تشمل الرؤية الأوسع لـ Abstract AI ميزات إدارة الحوافز مثل أذونات المستخدم/المجموعة والإصدارات والمقارنة المرجعية المتقدمة، مما يعزز تجربة المطور ويفتح استخدامات جديدة.

يستخدم Abstract AI مزيجًا من التقنيات لتوفير تجربة نموذج اللغة الكبيرة (LLM) سلسة ومحسنة للمطورين:

1. التوجيه باستخدام Route LLM: يستخدم Abstract AI خوارزمية Route LLM لتحديد LLM الأكثر ملاءمة لكل حافز. يسمح هذا له باختيار النموذج الأسرع والأرخص والأعلى جودة بناءً على المتطلبات المحددة للحافز.

2. التحسينات الخوارزمية: يدمج Abstract AI تقنيات متقدمة مثل سلسلة الأفكار ومزيج من الوكلاء لتعزيز جودة الاستجابات، حتى عند استخدام LLMs أصغر أو مفتوحة المصدر.

3. التعهيد إلى النماذج الرائدة: بالنسبة للحوافز التي تتطلب قدرات أكثر تطوراً، يمكن لـ Abstract AI التعهيد بسلاسة إلى LLMs أكبر وأكثر تقدمًا مغلقة المصدر مثل GPT-4، مع الحفاظ على تحسينات التكلفة والإبطاء.

4. المقارنة المرجعية والتخصيص: يتضمن Abstract AI قدرات مقارنة مرجعية مدمجة، مما يتيح للمطورين تخصيص معايير اتساق الاستجابة وجودتها لحالات استخدامهم المحددة.

5. التخزين المؤقت: لتحسين السرعة والتكلفة والاتساق بشكل أكبر، يستفيد Abstract AI من التخزين المؤقت لتقديم الحوافز المتكررة دون الحاجة إلى الوصول إلى LLM مرة أخرى.

من خلال دمج هذه التقنيات، يوفر Abstract AI بديلاً واحدًا للتطبيق الفوري الذي يقدم أسرع الاستجابات وأرخصها وأعلاها جودة، بغض النظر عن LLM الأساسي المستخدم.

الاتساق والجودة هما العاملان الأكثر أهمية بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي عند اختيار نموذج اللغة الكبير لبناء تطبيقاتهم عليه. يعالج Abstract AI هذه المخاوف من خلال توفير بديل واحد للتطبيق الفوري الذي يتصل بالعديد من نماذج اللغة، سواء كانت مغلقة المصدر أو مفتوحة المصدر.

يستخدم Abstract AI خوارزمية توجيه، مثل Rout-LLM، لتحديد نموذج اللغة والتقنيات الخوارزمية المثلى لاستخدامها لكل حافز فردي. يضمن هذا أن تكون الاستجابات ثابتة الجودة، مع تحسين السرعة والتكلفة أيضًا.

تسمح القدرات المقارنة المرجعية المدمجة في Abstract AI للمطورين بتخصيص المعايير لحالات استخدامهم المحددة، مما يضمن أن تفي الاستجابات بمعايير الجودة لديهم. بالإضافة إلى ذلك، تساعد وظيفة التخزين المؤقت على تحسين الاتساق والسرعة والتكلفة بشكل أكبر من خلال تقديم الاستجابات المخزنة مؤقتًا للحوافز المتكررة.

من خلال معالجة مخاوف الاتساق والجودة الرئيسية، يمكّن Abstract AI مطوري الذكاء الاصطناعي من التركيز على بناء تطبيقاتهم، بدلاً من القلق بشأن نماذج اللغة الأساسية وتقنيات التحسين.

تمتد الرؤية الأوسع لـ Abstract AI إلى ما بعد وظيفتها الأساسية كبديل للتطبيق الفوري لنماذج اللغة الكبيرة. إحدى المجالات الواعدة للتوسع هي إدارة الحوافز.

نظرًا لأن Abstract AI مدمج في المسار الحرج لسير عمل مطور الذكاء الاصطناعي، فإنه يقدم فرصة قيمة للتوسع إلى الأعلى باتجاه المستخدم. ويمكن أن تشمل هذه الميزات ما يلي:

1. أذونات المستخدم: السماح بالتحكم الدقيق في أي مستخدمين أو مجموعات لديهم إمكانية الوصول إلى حوافز أو قوالب حوافز محددة.

2. أذونات المجموعة: تمكين إدارة إمكانية الوصول واستخدام الحوافز على مستوى الفريق أو المنظمة.

3. قواعد الشركة: تنفيذ سياسات وإرشادات على مستوى الشركة لاستخدام الحوافز، مما يضمن الاتساق والامتثال.

4. إصدارات الحوافز: السماح للمطورين بإدارة الإصدارات المختلفة للحوافز، وتتبع التغييرات، والرجوع إلى الإصدارات السابقة حسب الحاجة.

يمكن دمج جميع ميزات إدارة الحوافز هذه بإحكام مع القدرات المقارنة المرجعية الحالية لـ Abstract AI. يتيح هذا للمطورين ليس فقط التحكم والحوكمة في الحوافز المستخدمة في تطبيقاتهم، ولكن أيضًا مراقبة وتحسين أداء وتناسق تلك الحوافز عبر مختلف نماذج اللغة والتقنيات الخوارزمية المستخدمة في المنصة.

من خلال التوسع في إدارة الحوافز، يمكن لـ Abstract AI أن يصبح حلاً شاملاً لا يوفر فقط إمكانية الوصول الفعالة والتكلفة الفعالة إلى نماذج اللغة الكبيرة، ولكن أيضًا يساعد مطوري الذكاء الاصطناعي والمنظمات على إدارة وتحسين سير عملهم المدفوع بالحوافز بشكل أفضل.