خلاصه
گاهی پاسخهای هوش مصنوعی ضعیفتر میشود، درحالیکه خود مدل تغییری نکرده. مشکل اصلی تصمیمهای پنهان ارائهدهندگان سرویس است؛ از محدود کردن طول متن گرفته تا فشردهسازی مدل یا تنظیمات میزبانی. در این مقاله میبینیم چطور این عوامل کیفیت خروجی را پایین میآورند و چه معیارهایی میتوانند ارائهدهنده مناسب را نشان دهند.
مقدمهای کاربردی
وقتی چتبات بهظاهر باهوش، پاسز دفعاتی کامل یا اشتباه میدهد، نباید فوراً مدل را مقصر بدانید. بیشتر اوقات، تنظیمات پشتپردهی ارائهدهنده است که کیفیت را خراب میکند. شناخت این عوامل به شما کمک میکند ابزار بهتری انتخاب و هزینه را مدیریت کنید.
چرا عملکرد مدلها متفاوت است؟
محدودیت طول متن ورودی
برخی سرویسها حجم ورودی را کوتاهتر میکنند تا منبع کمتری مصرف شود؛ در نتیجه، مدل ممکن است نتواند همهی جزییات را درک کند و پاسخ ناقص میدهد.
کاهش دقت عددی (Quantization)
برای کاهش هزینه، مدل را از ۳۲ به ۸ یا حتی ۴ بیت فشرده میکنند؛ این کار سرعت را بالا میبرد ولی خطا در پاسخهای ظریف بیشتر میشود.
تفاوت میزبانی
| چارچوب میزبانی | سرعت | دقت |
|---|---|---|
| Transformers | متوسط | بالا |
| Llama CPP | بالا | متوسط |
انتخاب چارچوب مناسب به تعادل سرعت و کیفیت بستگی دارد.
معیارهای ارزیابی سرویسدهندهها
نرخ موفقیت فراخوانی ابزار
درصد دفعاتی که سیستم میتواند کد، محاسبه یا جستوجوی بیرونی را درست اجرا کند؛ عدد بالاتر = اطمینان بیشتر.
خطاهای طرح داده (Schema)
تعداد خطا در قالب خروجی ساختاریافته را میشمارد؛ هرچه کمتر باشد، خروجی برای اتصال به برنامهی شما مطمئنتر است.
فاصله با اجرای رسمی
فاصلهی اقلیدسی بین خروجی سرویسدهنده و خروجی رسمی؛ فاصله صفر یعنی کاملاً مشابه است.
چالشهای سامانههای عاملگرا
ساختار دادههای پویا
سامانههایی که برای انجام کار ابزار بیرونی فرا میخوانند باید طرح داده دقیق تولید کنند؛ خطا در این مرحله بهشدت باعث شکست کار است.
انتخاب ابزار
- انتخاب نامناسب، منجر به پاسخ اشتباه یا حلقهی بیپایان میشود.
- طرح استاندارد برای نام تابع و پارامترها باعث کاهش خطا میشود.
راهکارهایی برای توسعهدهندگان
سرویس Backend-as-a-Service
با BaaS مانند Supabase، احراز هویت، پایگاه داده و آنالیتیکس در یک پنل فراهم میشود تا تیم روی بهینهسازی LLM تمرکز کند.
فرصت کسبوکارها
- معیار اختصاصی بسازید تا تغییر عملکرد مدل در زمان را رصد کنید.
- برای ارائهدهندگان خود پاسخگو باشید و اعتماد مشتری را بالا ببرید.
نیاز به استانداردسازی
اگر سازندگان مدل و سرویسدهندگان بهطور دورهای معیارهای مشترک اجرا کنند، اختلاف کاهش مییابد و بازار شفافتری شکل میگیرد. توسعهی این اکوسیستم هم برای کاربر و هم برای کسبوکار پایدارتر خواهد بود.