ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ (Intelligent Prompt Routing) ਨੂੰ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਲਈ ਡਿਫਾਲਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਖਾਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦਦੇ ਰਾਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਵੀ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸੇਵਾ LLM ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਕਲਾਉਡ ਸੀਰੀਜ਼: ਹਾਇਕੂ, 5 v1, ਹਾਇਕੂ 3.5, ਸੋਨੇਟ 3.5 v2
- ਲਾਮਾ ਸੀਰੀਜ਼: ਲਾਮਾ 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B, ਅਤੇ 3.3 70B
- ਨੋਵਾ ਸੀਰੀਜ਼: ਨੋਵਾ ਪ੍ਰੋ ਅਤੇ ਨੋਵਾ ਲਾਈਟ
AWS ਨੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਕੀਅਤ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਆਪਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਦੋ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਵਰਤੇ ਗਏ:
- ਲਾਗਤ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਤਹਿਤ ਔਸਤ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਾਭ (ARQGC): ਇਹ ਮਿਆਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ (0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਗਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਰਾਊਟਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0.5 ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੂਟਿੰਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਅਨੁਕੂਲ ਰੂਟਿੰਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਲਾਗਤ ਬੱਚਤ: ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਲੇਟੈਂਸੀ ਫਾਇਦੇ: ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਲਈ ਔਸਤ ਸਮੇਂ (TTFT) ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ।
ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ
ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮੁੱਲ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਉਡ 3 ਸੋਨੇਟ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ 10% ‘ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਾਊਟਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ LLM ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ 3 ਸੋਨੇਟ ਦੇ 10% ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜੇ ਕਲਾਉਡ 3 ਹਾਇਕੂ ਵਰਗਾ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਾਊਟਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ LLM ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਉਡ 3 ਹਾਇਕੂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ 10% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਹਾਇਕੂ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ 10% ਦਾ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਨੂੰ AWS ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੰਸੋਲ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ ਰਾਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰਾਂ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ‘ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ’ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਰਾਊਟਰ ਨੂੰ ਕੰਸੋਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਲੇਗਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Amazon.com ਤੋਂ ਇੱਕ 10K ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੱਥੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਲਾਗਤਾਂ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
‘ਰਾਊਟਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ’ ਆਈਕਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਆਖਰਕਾਰ ਕਿਸ ਮਾਡਲ ਨੇ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ 3.5 ਸੋਨੇਟ V2 ਵੱਲ ਭੇਜਦੀ ਹੈ।
LLM ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ
ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਕਲਾਉਡ ਸੀਰੀਜ਼
ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਕਲਾਉਡ ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਹਾਇਕੂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਮੱਧਮ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਕਲਾਉਡ 3 ਸੋਨੇਟ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਬਜਟ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਪਣੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਲਾਮਾ ਸੀਰੀਜ਼
ਮੈਟਾ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਲਾਮਾ ਸੀਰੀਜ਼, ਇਸਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੁਭਾਅ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਲਈ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਮਾ 3.1 8b ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਮਾ 3.3 70B ਤੱਕ ਹਨ। ਇਹ ਰੇਂਜ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਲਾਮਾ ਸੀਰੀਜ਼ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ।
ਨੋਵਾ ਸੀਰੀਜ਼
ਨੋਵਾ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਨੋਵਾ ਪ੍ਰੋ ਅਤੇ ਨੋਵਾ ਲਾਈਟ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਨੋਵਾ ਪ੍ਰੋ ਵਧੇਰੇ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵੱਲ ਤਿਆਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨੋਵਾ ਲਾਈਟ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਲੜੀ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
AWS ਦੁਆਰਾ ਕਰਵਾਏ ਗਏ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ARQGC ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਾਗਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉੱਚ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਰਾਊਟਰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਾਗਤ ਬੱਚਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। TTFT ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲੇਟੈਂਸੀ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਰਾਊਟਰ ਦੀ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ
ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ (RQD) ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਘੱਟ RQD ਸੈਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਧੱਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਚੁਣੇ ਗਏ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਉੱਚ RQD ਰਾਊਟਰ ਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਗਤ ਬੱਚਤ ਜਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹ ਮਾਪਦੰਡ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਕਲਾਉਡ 3 ਸੋਨੇਟ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਲਬੈਕ ਵਜੋਂ ਚੁਣਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰਾਊਟਰ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਲਾਗਤ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ 3 ਹਾਇਕੂ ਵਰਗੇ ਵਧੇਰੇ ਆਰਥਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਲਬੈਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਾਊਟਰ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਜੇ ਸੰਸਥਾ ਕਲਾਉਡ 3 ਸੋਨੇਟ ਨੂੰ 5% ਦੇ RQD ਨਾਲ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਸੈੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਕਲਾਉਡ 3 ਸੋਨੇਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ 5% ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਇਹ ਉੱਚ ਲਾਗਤ ‘ਤੇ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਸੰਸਥਾ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਕਲਾਉਡ 3 ਹਾਇਕੂ ਨੂੰ 15% ਦੇ RQD ਨਾਲ ਫਾਲਬੈਕ ਵਜੋਂ ਸੈੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਜੇ ਵੀ ਵਾਜਬ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ RQD ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਕੇ, ਰਾਊਟਰ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ RQD ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਰਕਲੋਡ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ‘ਤੇ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਅਨੁਕੂਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉੱਨਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
ਡਿਫਾਲਟ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਜਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਕਸਟਮ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ‘ਤੇ ਦਾਣੇਦਾਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ HIPAA ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫਰਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਖਾਸ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਜਾਂ ਇਕਸੁਰਤਾ। ਇਹਨਾਂ ਕਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਹਰੇਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ
ਕਈ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ LLM ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀ ਨੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੀ LLM ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ 30% ਤੱਕ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਭੇਜ ਕੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਰੱਖ ਕੇ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਫਰਮ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਫਰਮ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਪੁੰਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੇ ਠੋਸ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੁਆਰਾ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ LLM ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਲਈ AWS ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੰਸੋਲ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ
AWS ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੰਸੋਲ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, AWS ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਸੇਵਾ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ ਪੈਨ ਤੋਂ ‘ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰ’ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
ਉੱਥੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰਾਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ, ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਕਸਟਮ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੰਸੋਲ ਇਹਨਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੂਲਟਿਪਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਰਾਊਟਰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੰਸੋਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਲੇਗਰਾਊਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਬਸ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੱਥੀ ਕਰੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਰਾਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ‘ਰਾਊਟਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ’ ਆਈਕਨ ਰੂਟਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
AWS ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੰਸੋਲ ਵਿਆਪਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਲੌਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:
- ਸਹੀ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ: ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ।
- ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਓ: ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ RQD ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰੋ।
- ਕਸਟਮ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਖਾਸ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਸਟਮ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਕਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ: ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਖਾਸ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
- ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ: ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਕਰੋ।
- ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਰਹੋ: ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਲੈਣ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਰਹੋ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੀਆਂ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ।
ਇਹਨਾਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ LLM ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ।
LLM ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ LLM ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸਿਰਫ਼ ਵਧਦੀ ਹੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੇਡਰੌਕ ਦੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਇਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ LLM ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰੂਟਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਰੂਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਹੋਰ AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਿਆ ਏਕੀਕਰਣ, ਅਤੇ LLM ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਵਧਿਆ ਸਮਰਥਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ LLM ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ।
AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਵੀ LLM ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਏਗਾ। ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਏਗਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ LLM ਦੀ ਸੂਝ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਏਗਾ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, LLM ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। LLM ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ