خدمات استشارات LLMOps

LLM اختصار لـ large language model، أي النموذج اللغوي الكبير: شبكة عصبية دُرّبت على كميات كبيرة من النصوص لتفهم اللغة وتولّدها. وتعتمد عليها المساعدات الذكية والتلخيص والبحث ومعالجة المستندات وميزات أخرى كثيرة في البرمجيات الحديثة.

يقرأ اللغة ويكتبها عند الطلب: يجيب عن الأسئلة من مستنداتك، ويصوغ مسودات الردود، ويستخرج البيانات من النماذج، ويصنّف الطلبات، أو يخطط خطوات العمل لوكيل ذكي. أما التطبيق المحيط به فيزوّده بالبيانات المناسبة، ويتحقق من المخرجات، ويحدد ما يحدث بعد ذلك.

أن تصبح ميزات النماذج اللغوية موثوقة حين يستخدمها مستخدمون حقيقيون. وهذا يعني أن تعرف ما إذا كانت الجودة ثابتة، وأن تضبط التكلفة وزمن الاستجابة، وتحمي البيانات، وتستطيع تغيير الأوامر النصية أو النماذج بأمان.

تشمل MLOps تدريب نماذج تعلّم الآلة بشكل عام ونشرها ومراقبتها. وتضيف LLMOps ما يخص النماذج اللغوية تحديداً: إدارة الأوامر النصية والاسترجاع، وتقييم النصوص المفتوحة، والحماية من المخرجات الضارة أو المختلَقة، وإدارة التكاليف المرتبطة بالاستخدام لدى مزوّدي النماذج.

تركّز AgentOps على وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين ينفّذون إجراءات عبر أدوات وأنظمة مختلفة. وهي تبني على LLMOps وتضيف تتبّع العمليات متعددة الخطوات، وصلاحيات الأدوات، وخطوات الموافقة، وتقييم المهام كاملة بدلاً من الردود المنفردة.

هو جعل كل استدعاء للنموذج أسرع وأقل تكلفة دون التضحية بالجودة. ومن أمثلة ذلك اختيار نموذج أصغر حين يكون كافياً، والتخزين المؤقت للطلبات المتكررة، واختصار الأوامر النصية، وتجميع المهام، وتوجيه الأسئلة الأصعب إلى نماذج أقوى.