جاهزون لنظام حماية البيانات (PDPL)متوافقون مع متطلبات ZATCAبياناتك تبقى داخل المملكةأمن وفق ضوابط الهيئة الوطنية للأمن السيبرانيبالعربية والإنجليزيةEN
EN
منظمة العفو الدولية LLM

منظمة العفو الدولية LLM

نموذج لغة مضبوط في المجال مصمم خصيصًا لمفردات شركة واحدة، ويتم استضافته في بيئتها الخاصة، ويتم قياسه على مجموعة اختبار حقيقية - بحيث يمكن إثبات كل تغيير سريع بشكل أفضل بدلاً من افتراضه بشكل أفضل.
نماذج اللغات الكبيرة · هندسة النماذج
ضبط المجال تسخير التقييم النشر الخاص التحكم في التكلفة ووقت الاستجابة
المشروع حل AI LLM
الصناعات الذكاء الاصطناعي التطبيقي / هندسة النماذج
المنصة السحابة الخاصة · واجهة برمجة التطبيقات
الجمهور فرق المنتج والهندسة
تم التسليم بواسطة VirtueNetz

01نظرة عامة على المشروع

كان هذا المشروع يدور حول طبقة النموذج نفسها. كان برنامج LLM للأغراض العامة قيد الإنتاج بالفعل، لكنه لم يكن يعرف مجال العميل، وكان يكلف كل شهر أكثر مما خصصه أي شخص في الميزانية، ولا يمكن الإشارة إلى البيانات الحساسة. قامت VirtueNetz ببناء مجموعة تقييم من أمثلة حقيقية، وقياس النماذج المرشحة مقابلها، وضبط نموذج أصغر للمهام الضيقة ذات الحجم الكبير، ونشره بشكل خاص - مع التوجيه، والمخرجات المنظمة، والمراقبة حوله.
الصناعات
الذكاء الاصطناعي التطبيقي
النموذج
ماجستير في القانون المضبوط
المنصة
السحابة الخاصة · واجهة برمجة التطبيقات
الجمهور
المنتج والهندسة
المكان/ الموقع
الولايات المتحدة

02التحديات والصعوبات

عمل المنتج في عرض توضيحي وعانى في الإنتاج. كان النموذج قادرًا بشكل عام ومتواضعًا في الوظيفة الوحيدة التي قام بها. وكانت الفجوات واضحة:

  • لقد أنتج النموذج العام إجابات عامة، متجاهلاً الشروط والقواعد والاتفاقيات الخاصة بالصناعة.
  • لا يمكن للسجلات الحساسة مغادرة بيئة العميل، مما يؤدي إلى استبعاد بعض الخيارات المستضافة تمامًا.
  • ارتفعت التكاليف مع الاستخدام وكان من الصعب التنبؤ بها من شهر لآخر.
  • التغييرات السريعة التي يتم فرضها على الشعور الغريزي - لا توجد طريقة لإثبات أن التغيير كان بمثابة تحسن.
  • يختلف تنسيق الإخراج بين المكالمات، لذلك يتعطل رمز المصب في حالات الحافة.
  • كانت الاستجابات بطيئة جدًا بحيث لا يمكن وضعها داخل ميزة المنتج التفاعلية.

كانت الفرصة هي التوقف عن التعامل مع النموذج باعتباره صندوقًا أسود والبدء في هندسته مثل أي مكون آخر.

03نهجنا

لقد قمنا بالقياس أولاً وغيرنا ثانياً – وهو عكس الطريقة التي تبدأ بها معظم أعمال LLM:

  • بناء مجموعة تقييم من أمثلة الإنتاج الحقيقية مع الإجابات الصحيحة المتفق عليها، قبل لمس أي شيء.
  • تم قياس العديد من النماذج الأساسية مقابل تلك المجموعة بدلاً من افتراض أن الأكبر سيفوز.
  • قم بضبط نموذج مفتوح أصغر حجمًا على بيانات المجال المنسقة للمهام الضيقة ذات الحجم الكبير.
  • التوجيه المضاف: النموذج المضبوط يتعامل مع الروتين، والنموذج الحدودي يتعامل مع الحالات الصعبة.
  • تم نشر النموذج المضبوط داخل بيئة العميل بحيث لا تغادر البيانات الحساسة أبدًا.
  • إخراج منظم مفروض مع التحقق من صحة المخطط وإعادة المحاولة التلقائية للاستجابات المشوهة.
  • ضع التكلفة وزمن الوصول والجودة على لوحة التحكم وراقبها بعد كل إصدار.

04ما بنيناه

ضبط المجال

نموذج أصغر تم تدريبه على أمثلة داخلية منسقة حتى يتحدث لغة الشركة.

تسخير التقييم

مجموعة اختبارات قابلة للتكرار تسجل كل نموذج وتحث على التغيير مقابل الإجابات الجيدة المعروفة.

توجيه النموذج

الطلبات البسيطة تذهب إلى النموذج السريع الرخيص؛ وتتصاعد الأمور المعقدة إلى أخرى أقوى تلقائيًا.

النشر الخاص

يعمل النموذج المضبوط في السحابة الخاصة بالعميل، مع الاحتفاظ بالبيانات المنظمة داخل المحيط.

الإخراج المنظم

تم التحقق من صحة الاستجابات وفقًا للمخطط قبل الإصدار، بحيث تحصل الأنظمة النهائية على بيانات نظيفة.

مراقبة التكلفة ووقت الاستجابة

يتم تتبع الإنفاق ووقت الاستجابة ومعدلات الفشل لكل ميزة ولكل نموذج في مكان واحد.

05كيفية الاستخدام

يمر كل طلب عبر جهاز توجيه يختار أرخص طراز قادر على أداء المهمة. ويتم التحقق من صحة المخرجات قبل مغادرتها، ويقوم جهاز التقييم باستقبال أي شيء متجهًا إلى الإنتاج.

طلب إخراج طبقة النموذج
┌──────────────┐ ┌──────────────────────────┐ ┌────────────────┐
│ واجهة برمجة تطبيقات المنتج │ │ جهاز التوجيه يصنف الصعوبة │ │ تم التحقق من صحة المخطط │
│ التطبيق الداخلي │───│ ├──◀ نموذج صغير تم ضبطه │──│ أعد المحاولة إذا كان غير صالح │
│ مهمة دفعة │ │ └──▶ النموذج الحدودي │ │ مسجل + مكلف │
└──────────────┘ └───────────┬──────────────┘ └────────────────┘
│
┌───────────┴──────────────┐
│ تسخير التقييم │
│ الدقة · التنسيق · التكلفة │ ── بوابات كل إصدار
│ الكمون · معدل الرفض │
└──────────────────────────┘
لا تترك أعباء العمل الحساسة البيئة الخاصة بالعميل أبدًا.

06تم حل المشاكل

Challenge 01

إجابات عامة في مجال متخصص

التحديات والصعوبات

أخطأ النموذج العام في قراءة اختصارات الصناعة ورموز المنتجات، مما أدى إلى إنتاج إجابات بدت بطلاقة ولكنها كانت خاطئة بطرق لن يتمكن من فهمها سوى الخبير.

Our Solution

أدى الضبط الدقيق للأمثلة الداخلية المنسقة إلى تعليم النموذج المفردات والاصطلاحات المصاحبة لها، وتم التحقق منها مقابل مجموعة التقييم.

Challenge 02

التكلفة والكمون في حجم الإنتاج

التحديات والصعوبات

كل طلب، مهما كان تافهًا، كان يذهب إلى أكبر نموذج متاح - بطيء بالنسبة للمستخدمين ومكلف على نطاق واسع.

Our Solution

يرسل جهاز التوجيه العمل الروتيني إلى النموذج المضبوط الصغير ويحتفظ بالنموذج الحدودي للحالات الصعبة حقًا، مما يقلل من وقت الإنفاق والاستجابة.

Challenge 03

التغييرات التي يتم شحنها على الغريزة

التحديات والصعوبات

تم الحكم على التعديلات السريعة من خلال تجربة بعض الأمثلة يدويًا، لذلك وصلت الانحدارات إلى الإنتاج دون أن يلاحظها أحد ولم يتمكن أحد من تحديد ما إذا كانت الجودة ترتفع أم تنخفض.

Our Solution

يسجل نظام التقييم كل تغيير من حيث الدقة والتنسيق وزمن الوصول والتكلفة، ويحظر الإصدارات التي تتراجع عن خط الأساس الحالي.

07قياس، لا خمنت

يتم اختبار كل تغيير

لا شيء يصل إلى الإنتاج دون تسجيله على الأقل مثل الإصدار الذي يحل محله.

النموذج المناسب لكل وظيفة

اختيار النموذج هو قرار توجيه يتم اتخاذه لكل طلب، وليس رهانًا واحدًا يتم إجراؤه مرة واحدة في البداية.

تبقى البيانات في مكانها

يتم تشغيل أحمال العمل المنظمة على البنية التحتية التي يتحكم فيها العميل، مع تحديد نطاق الوصول وتسجيله.

مخرجات يمكن التنبؤ بها

التحقق من صحة المخطط يعني أن التعليمات البرمجية النهائية يمكن أن تعتمد على شكل ما تتلقاه.

08النتائج والتأثير

✓
إجابات المجال أكثر وضوحا
يتعامل النموذج المضبوط مع مصطلحات العميل بشكل صحيح، حيث يخمن النموذج العام بهدوء.
✓
تكلفة أقل لكل طلب
أدى التوجيه إلى نقل الجزء الأكبر من حركة المرور إلى نموذج أرخص بكثير دون فقدان الجودة عليه.
✓
سريع بما فيه الكفاية للشحن
تم تقليل أوقات الاستجابة إلى نطاق يعمل داخل ميزة المنتج التفاعلية.
✓
تم مسح الامتثال
استوفى النشر الخاص متطلبات البيانات التي كانت تمنع بدء التشغيل.
✓
الإصدارات الواثقة
يقوم الفريق بتغييرات سريعة ونموذجية مع العلم بالضبط بما اكتسبوه أو فقدوه.
✓
مؤسسة قابلة لإعادة الاستخدام
يخدم الآن نمط التسخير والتوجيه والنشر كل ميزة جديدة تحتاج إلى نموذج.

09‫الخاتمة‬

يوضح مشروع AI LLM ما يتغير عندما يتم التعامل مع نموذج اللغة على أنه مشكلة هندسية وليس صندوقًا سحريًا. من خلال القياس قبل الضبط، واختيار النماذج لكل طلب بدلاً من مرة واحدة، والتحقق من صحة كل مخرجات في المخرج، حولت VirtueNetz تبعية باهظة الثمن وغير متوقعة إلى مكون يمكن للفريق التفكير فيه ووضع الميزانية له وتحسينه.

VirtueNetz Engineering

10ملخص المشروع

اسم المشروعحل AI LLM
الدورهندسة النماذج (الضبط الدقيق والتقييم والنشر)
الصناعاتالذكاء الاصطناعي التطبيقي / هندسة النماذج
الجمهورفرق المنتج والهندسة والامتثال
الغرضقم بتكييف نموذج لغة وتقييمه ونشره بشكل خاص لاستخدام الإنتاج الخاص بالمجال
التكنولوجياPython، PyTorch، Hugging Face، LoRA Fine-tuning، vLLM، FastAPI، Docker، Kubernetes
المكان/ الموقعالولايات المتحدة

11التقنيات المستخدمة

Python باي تورش تعانق الوجه لورا / بي إي إف تي vLLM FastAPI عامل ميناء كوبيرنيتيس تقييم النموذج الهندسة السريعة توجيه النموذج استضافة خاصة

هل يكلف نموذجك أكثر مما يكسبه؟

تقوم VirtueNetz بضبط نماذج اللغة وتقييمها ونشرها بحيث يمكن إثبات الجودة، ويمكن التنبؤ بالإنفاق، وتظل بياناتك ملكًا لك. Virtuenetz.com · عش لتدهش

بدء مشروع

لنتحدث عن
مشروعك البرمجي أو مشروع الذكاء الاصطناعي

أخبرنا بما تبنيه، وسيراجعه مهندس خبير، لا موظف يقرأ من نص جاهز.

لا يوجد التزام مطلوب نرد خلال 24 ساعة تم التوقيع على اتفاقية عدم الإفشاء قبل أن نتحدث
الدردشة على واتساب

احصل على استشارة مجانية