Ukuaji wa haraka wa Miundo Mkubwa ya Lugha (LLMs) umeleta mageuzi makubwa katika sekta mbalimbali, huku biashara zikizidi kuzitumia ili kuongeza ufanisi wa utendaji. Hata hivyo, matumizi haya huja na changamoto muhimu ya kudhibiti gharama kwa ufanisi ili kuepuka matumizi yasiyo ya lazima ya tokeni. Kama Mkurugenzi Mkuu wa OpenAI alivyoeleza, hata misemo rahisi ya shukrani ya watumiaji kwa LLMs inaweza kuongezeka na kufikia mamilioni ya dola katika gharama. Ili kushughulikia hili, AWS ilianzisha Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock katika toleo la majaribio Desemba mwaka jana, ambalo sasa limetolewa kikamilifu mwezi huu. Kipengele hiki hupeleka prompts kwa akili kulingana na ugumu wao kwa LLM inayofaa zaidi, kudumisha majibu ya ubora wa juu huku ikipunguza gharama na kuboresha nyakati za majibu.
Kuelewa Usambazaji wa Prompt wa Akili
Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock umeundwa ili kuboresha matumizi ya LLMs kwa kuelekeza prompts rahisi kwa miundo yenye gharama nafuu zaidi, na hivyo kuongeza utendaji na kupunguza gharama. Mfumo una vipanga njia vya msingi vya prompt kwa kila familia ya miundo, kuwezesha matumizi ya haraka na usanidi uliotanguliwa ulioandaliwa kwa miundo mahususi ya msingi. Watumiaji pia wana uwezo wa kusanidi vipanga njia vyao wenyewe ili kukidhi mahitaji maalum. Hivi sasa, huduma inasaidia aina mbalimbali za familia za LLM, ikiwa ni pamoja na:
- Mfululizo wa Anthropic Claude: Haiku, 5 v1, Haiku 3.5, Sonnet 3.5 v2
- Mfululizo wa Llama: Llama 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B, na 3.3 70B
- Mfululizo wa Nova: Nova Pro na Nova lite
AWS ilifanya majaribio makubwa ya ndani kwa kutumia data ya umiliki na inayopatikana hadharani ili kutathmini utendaji wa Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock. Vipimo muhimu viwili vilitumika:
- Wastani wa Ongezeko la Ubora wa Majibu chini ya Kikwazo cha Gharama (ARQGC): Kipimo hiki sanifu (kuanzia 0 hadi 1) kinatathmini ubora wa kipanga njia chini ya vikwazo mbalimbali vya gharama, ambapo 0.5 inaonyesha usambazaji nasibu na 1 inawakilisha usambazaji bora.
- Akiba ya Gharama: Kipimo hiki kinalinganisha gharama ya kutumia Usambazaji wa Prompt wa Akili dhidi ya kutumia muundo wenye nguvu zaidi katika mfululizo fulani.
- Manufaa ya Muda wa Kusubiri (Latency): Hupimwa kwa Wastani wa Muda hadi Tokeni ya Kwanza (TTFT).
Data iliyokusanywa inatoa maarifa kuhusu ufanisi wa Usambazaji wa Prompt wa Akili katika kusawazisha ubora wa majibu, gharama, na muda wa kusubiri.
Kuingia kwa Undani katika Tofauti ya Ubora wa Majibu
Kipimo cha Tofauti ya Ubora wa Majibu hupima tofauti katika majibu kati ya muundo mbadala na miundo mingine. Thamani ndogo inaonyesha kufanana zaidi katika majibu, wakati thamani kubwa inapendekeza tofauti kubwa zaidi. Uchaguzi wa muundo mbadala ni muhimu. Kwa mfano, ikiwa Claude 3 Sonnet ya Anthropic inatumiwa kama muundo mbadala na Tofauti ya Ubora wa Majibu imewekwa kuwa 10%, kipanga njia huchagua LLM kwa nguvu ambayo hutoa ubora wa majibu ndani ya 10% ya Claude 3 Sonnet ili kuboresha utendaji kwa ujumla.
Kinyume chake, ikiwa muundo wa gharama ya chini kama Claude 3 Haiku unatumika kama muundo mbadala, kipanga njia huchagua LLM kwa nguvu ambayo inaboresha ubora wa majibu kwa zaidi ya 10% ikilinganishwa na Claude 3 Haiku. Katika hali ambapo Haiku ndio muundo mbadala, Tofauti ya Ubora wa Majibu ya 10% imesanidiwa ili kufikia usawa unaohitajika kati ya gharama na ubora.
Utekelezaji wa Vitendo na Onyesho
Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock unaweza kufikiwa kupitia AWS Management Console, kuruhusu watumiaji kuunda vipanga njia maalum au kutumia chaguo-msingi zilizosanidiwa awali. Ili kusanidi kipanga njia cha prompt, nenda kwa Vipanga Njia vya Prompt katika Amazon Bedrock console na uchague “Sanidi kipanga njia cha prompt”.
Mara baada ya kusanidiwa, kipanga njia kinaweza kutumika katika Playground ndani ya console. Kwa mfano, hati ya 10K kutoka Amazon.com inaweza kuambatishwa, na maswali maalum kuhusu gharama za mauzo yanaweza kuulizwa.
Kwa kuchagua ikoni ya “vipimo vya kipanga njia”, watumiaji wanaweza kubaini ni muundo gani ulichakata ombi hilo. Katika kesi zinazohusisha maswali magumu, Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock unaelekeza ombi kwa muundo wenye nguvu zaidi kama vile Claude 3.5 Sonnet V2.
Kuchunguza Mfululizo wa LLM kwa Kina
Mfululizo wa Anthropic Claude
Mfululizo wa Anthropic Claude hutoa aina mbalimbali za miundo, kila moja ikiwa na uwezo tofauti na wasifu wa gharama. Muundo wa Haiku umeundwa kwa ajili ya kasi na ufanisi, na kuifanya ifae kazi ambapo majibu ya haraka ni muhimu na ugumu ni wa wastani. Claude 3 Sonnet, kwa upande mwingine, hutoa mbinu iliyosawazishwa zaidi, ikitoa majibu ya ubora wa juu bila gharama ya ziada inayohusishwa na miundo ya juu zaidi. Matoleo mbalimbali ndani ya mfululizo wa Claude huruhusu watumiaji kurekebisha uchaguzi wao kulingana na mahitaji maalum ya programu na vikwazo vya bajeti.
Mfululizo wa Llama
Mfululizo wa Llama, uliotengenezwa na Meta, unajulikana kwa asili yake ya chanzo huria na uwezo wa kubadilika. Miundo ndani ya mfululizo huu huanzia miundo midogo, yenye ufanisi zaidi kama vile Llama 3.1 8b hadi miundo mikubwa, yenye nguvu zaidi kama vile Llama 3.3 70B. Aina hii huruhusu watumiaji kuchagua muundo unaofaa kulingana na ugumu wa kazi na rasilimali za kompyuta zinazopatikana. Mfululizo wa Llama ni maarufu sana katika utafiti na maendeleo kutokana na upatikanaji wake na uwezo wa kubinafsisha na kurekebisha miundo.
Mfululizo wa Nova
Mfululizo wa Nova unajumuisha miundo kama vile Nova Pro na Nova Lite, ambayo imeundwa ili kutoa usawa kati ya utendaji na ufanisi. Nova Pro imeundwa kwa ajili ya kazi zinazohitaji zaidi ambazo zinahitaji viwango vya juu vya usahihi na undani, wakati Nova Lite imeboreshwa kwa ajili ya usindikaji wa haraka na gharama za chini za kompyuta. Mfululizo huu mara nyingi hutumiwa katika programu ambapo majibu ya wakati halisi na matumizi ya rasilimali yenye ufanisi ni muhimu.
Ulinganishaji na Uchambuzi wa Utendaji
Majabu ya majaribio yaliyofanywa na AWS hutoa maarifa muhimu katika utendaji wa Usambazaji wa Prompt wa Akili katika mfululizo tofauti wa miundo. Kipimo cha ARQGC kinaangazia uwezo wa kipanga njia kudumisha ubora wa juu wa majibu huku kikifuata vikwazo vya gharama. Kipimo cha akiba ya gharama kinaonyesha faida za kiuchumi za kutumia Usambazaji wa Prompt wa Akili ikilinganishwa na kutegemea tu miundo yenye nguvu zaidi. Kipimo cha TTFT kinasisitiza faida za muda wa kusubiri, kuonyesha nyakati za majibu ya haraka kwa aina nyingi za maswali.
Majabu haya yanaonyesha kwamba Usambazaji wa Prompt wa Akili unaweza kupunguza gharama kwa kiasi kikubwa huku ukidumisha majibu ya ubora wa juu na kupunguza muda wa kusubiri, katika mfululizo mbalimbali wa miundo. Watumiaji wanahimizwa kujaribu thamani tofauti za Tofauti ya Ubora wa Majibu wakati wa usanidi ili kutambua mipangilio bora kwa mahitaji yao maalum. Kwa kuchambua ubora wa majibu, gharama, na muda wa kusubiri wa kipanga njia kwenye seti zao za data za maendeleo, watumiaji wanaweza kurekebisha usanidi ili kufikia usawa bora zaidi.
Kusanidi Tofauti ya Ubora wa Majibu: Kuingia kwa Undani
Tofauti ya Ubora wa Majibu (RQD) ni kigezo muhimu katika Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock, kuwezesha watumiaji kurekebisha usawa kati ya ubora wa majibu na ufanisi wa gharama. Mipangilio ya chini ya RQD inasukuma mfumo kutanguliza miundo ambayo hutoa majibu yaliyoambatana kwa karibu na muundo mbadala uliochaguliwa, kuhakikisha uthabiti na uaminifu. Kinyume chake, RQD ya juu inaruhusu kipanga njia kuchunguza aina mbalimbali za miundo, uwezekano wa kutoa baadhi ya ubora kwa akiba ya gharama au maboresho ya muda wa kusubiri.
Uchaguzi wa muundo mbadala ni muhimu, kwani hutumika kama kigezo ambacho miundo mingine hutathminiwa. Kwa matukio yanayohitaji kiwango cha juu zaidi cha usahihi na undani, kuchagua muundo wa ngazi ya juu kama vile Claude 3 Sonnet kama mbadala huhakikisha kwamba kipanga njia kinazingatia tu miundo ambayo inaweza kutoa matokeo yanayolinganishwa. Katika hali ambapo gharama ni jambo la msingi, muundo wa kiuchumi zaidi kama vile Claude 3 Haiku unaweza kutumika kama mbadala, kuruhusu kipanga njia kuboresha ufanisi huku bado kudumisha viwango vya ubora vinavyokubalika.
Fikiria hali ambapo taasisi ya kifedha inatumia LLMs kutoa usaidizi kwa wateja. Ikiwa taasisi itaweka Claude 3 Sonnet kama muundo mbadala na RQD ya 5%, mfumo wa Usambazaji wa Prompt wa Akili utaelekeza tu maswali kwa miundo ambayo hutoa majibu ndani ya 5% ya ubora wa Claude 3 Sonnet. Hii inahakikisha kwamba wateja wanapokea usaidizi wa ubora wa juu kila wakati, lakini inaweza kuja kwa gharama kubwa. Ikiwa taasisi badala yake itaweka Claude 3 Haiku kama mbadala na RQD ya 15%, mfumo unaweza kuchunguza aina pana ya miundo, uwezekano wa kupunguza gharama huku bado ukitoa majibu sahihi.
Uwezo wa kurekebisha RQD kwa nguvu kulingana na vipimo vya utendaji vya wakati halisi huongeza zaidi uwezo wa kubadilika wa mfumo wa Usambazaji wa Prompt wa Akili. Kwa kufuatilia kila mara ubora wa majibu, gharama, na muda wa kusubiri, kipanga njia kinaweza kurekebisha RQD kiotomatiki ili kudumisha usawa unaohitajika kati ya mambo haya. Hii inahakikisha kwamba mfumo unabaki umeboreshwa hata kama mizigo ya kazi na uwezo wa miundo unabadilika baada ya muda.
Matukio ya Matumizi ya Juu na Ubinafsishaji
Zaidi ya usanidi wa msingi, Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock hutoa chaguo za ubinafsishaji za hali ya juu ili kukidhi matukio maalum ya matumizi. Watumiaji wanaweza kufafanua sheria maalum za usambazaji kulingana na mambo kama vile ugumu wa swali, usikivu wa data, au muda wa majibu unaohitajika. Hii inaruhusu udhibiti wa kina juu ya jinsi prompts zinavyochakatwa, kuhakikisha kwamba miundo inayofaa zaidi hutumiwa kila wakati kwa kila kazi.
Kwa mfano, mtoa huduma za afya anaweza kusanidi sheria maalum za usambazaji ili kuhakikisha kwamba data nyeti ya mgonjwa inachakatwa kila wakati na miundo ambayo inatii kanuni za HIPAA. Vile vile, kampuni ya sheria inaweza kutanguliza miundo ambayo inajulikana kwa usahihi na uaminifu wao wakati wa kuchakata hati muhimu za kisheria.
Uwezo wa kuunganisha vipimo maalum katika mfumo wa Usambazaji wa Prompt wa Akili huongeza zaidi uwezo wake wa kubadilika. Watumiaji wanaweza kufafanua vipimo vyao wenyewe ili kupima vipengele maalum vya ubora wa majibu, kama vile uchambuzi wa hisia, usahihi wa ukweli, au mshikamano. Kwa kuingiza vipimo hivi maalum katika sheria za usambazaji, mfumo unaweza kuboresha mahitaji maalum ya kila programu.
Matumizi ya Ulimwengu Halisi na Hadithi za Mafanikio
Mashirika kadhaa tayari yametekeleza kwa mafanikio Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock ili kuboresha matumizi yao ya LLM. Kampuni inayoongoza ya biashara ya mtandaoni, kwa mfano, imetumia mfumo huo kupunguza gharama zake za LLM kwa 30% huku ikidumisha viwango vya juu vya kuridhika kwa wateja. Kwa kuelekeza maswali rahisi ya wateja kwa miundo yenye gharama nafuu zaidi na kuweka akiba miundo yenye nguvu zaidi kwa masuala magumu, kampuni imeboresha kwa kiasi kikubwa ufanisi wake wa uendeshaji.
Hadithi nyingine ya mafanikio inatoka kwa kampuni kubwa ya huduma za kifedha, ambayo imetumia Usambazaji wa Prompt wa Akili ili kuboresha uwezo wake wa kugundua ulaghai. Kwa kuunganisha vipimo maalum katika sheria za usambazaji, kampuni imeweza kutanguliza miundo ambayo ina ujuzi hasa katika kutambua miamala ya ulaghai. Hii imesababisha kupungua kwa kiasi kikubwa kwa hasara za ulaghai na kuboresha usalama kwa ujumla.
Mifano hii inaonyesha faida zinazoonekana za Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock na kuangazia uwezo wake wa kubadilisha jinsi mashirika yanavyotumia LLMs. Kwa kutoa suluhisho rahisi, la gharama nafuu, na la utendaji wa juu, mfumo huwezesha biashara kufungua uwezo kamili wa LLMs huku zikidhibiti gharama kwa ufanisi.
Kuendesha AWS Management Console kwa Usambazaji wa Prompt
AWS Management Console hutoa kiolesura cha kirafiki kwa ajili ya kusanidi na kusimamia Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock. Ili kuanza, nenda kwa huduma ya Amazon Bedrock katika AWS Console na uchague “Vipanga Njia vya Prompt” kutoka kwenye kidirisha cha urambazaji.
Kutoka hapo, unaweza kuunda kipanga njia kipya cha prompt au kurekebisha kilichopo. Unapounda kipanga njia kipya, utahitaji kubainisha muundo mbadala, Tofauti ya Ubora wa Majibu, na sheria zozote maalum za usambazaji. Console hutoa mwongozo wa kina na vidokezo vya kukusaidia kusanidi mipangilio hii.
Mara tu kipanga njia kimesanidiwa, unaweza kukijaribu kwa kutumia Playground ndani ya console. Ambatisha tu hati au uingie swali na uangalie ni muundo gani umechaguliwa na kipanga njia. Aikoni ya “vipimo vya kipanga njia” hutoa taarifa za kina kuhusu uamuzi wa usambazaji, ikiwa ni pamoja na ubora wa majibu, gharama, na muda wa kusubiri.
AWS Management Console pia hutoa uwezo wa kina wa ufuatiliaji na uandikishaji, kuruhusu ufuatilie utendaji wa vipanga njia vyako vya prompt baada ya muda. Unaweza kutumia kumbukumbu hizi kutambua masuala yanayoweza kutokea na kuboresha usanidi kwa ufanisi wa kiwango cha juu.
Mbinu Bora za Kuboresha Usambazaji wa Prompt
Ili kupata manufaa zaidi kutoka kwa Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock, zingatia mbinu bora zifuatazo:
- Chagua Muundo Sahihi wa Mbadala: Muundo mbadala hutumika kama kigezo cha ubora wa majibu, kwa hivyo chagua muundo ambao unaambatana na mahitaji yako ya utendaji.
- Rekebisha Tofauti ya Ubora wa Majibu: Jaribu thamani tofauti za RQD ili kupata usawa bora kati ya ubora wa majibu na ufanisi wa gharama.
- Tekeleza Sheria Maalum za Usambazaji: Tumia sheria maalum za usambazaji kuelekeza aina maalum za maswali kwa miundo inayofaa zaidi.
- Unganisha Vipimo Maalum: Ingiza vipimo maalum ili kupima vipengele maalum vya ubora wa majibu ambayo ni muhimu kwa programu yako.
- Fuatilia Utendaji Mara kwa Mara: Fuatilia utendaji wa vipanga njia vyako vya prompt baada ya muda na ufanye marekebisho kama inavyohitajika.
- Endelea Kusasishwa na Sasisho za Miundo: Endelea kufahamishwa kuhusu sasisho za hivi punde za miundo na urekebishe usanidi wako ipasavyo ili kufaidika na uwezo mpya.
Kwa kufuata mbinu bora hizi, unaweza kuboresha matumizi yako ya LLM na kufungua uwezo kamili wa Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock.
Mustakabali wa Uboreshaji wa LLM
Huku LLMs zikiendelea kubadilika na kuwa zimeunganishwa zaidi katika programu mbalimbali, hitaji la mikakati bora na ya gharama nafuu ya uboreshaji litaongezeka tu. Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock unawakilisha hatua muhimu mbele katika mwelekeo huu, kutoa zana rahisi na yenye nguvu kwa ajili ya kusimamia matumizi ya LLM.
Katika siku zijazo, tunaweza kutarajia kuona maendeleo zaidi katika teknolojia za usambazaji wa prompt, ikiwa ni pamoja na algorithms za usambazaji za kisasa zaidi, ushirikiano ulioboreshwa na huduma zingine za AWS, na usaidizi ulioimarishwa kwa aina mbalimbali za LLMs. Maendeleo haya yatawezesha mashirika kutumia uwezo kamili wa LLMs huku yakidhibiti gharama kwa ufanisi na kuhakikisha viwango vya juu vya utendaji.
Ujumuishaji wa mbinu za uboreshaji zinazoendeshwa na AI pia utachukua jukumu muhimu katika mustakabali wa uboreshaji wa LLM. Kwa kutumia AI kuchambua mifumo ya maswali, ubora wa majibu, na vipimo vya gharama, mifumo itaweza kurekebisha kiotomatiki sheria za usambazaji na usanidi ili kuongeza ufanisi na utendaji. Hii itapunguza zaidi mzigo kwa watumiaji na kuwawezesha kuzingatia kutumia maarifa na uwezo wa LLMs.
Hatimaye, lengo la uboreshaji wa LLM ni kufanya teknolojia hizi zenye nguvu zipatikane zaidi na ziwe nafuu kwa aina mbalimbali za mashirika. Kwa kutoa zana na mikakati ambayo hurahisisha usimamizi na uboreshaji wa LLMs, Amazon Bedrock inasaidia kufanya AI ipatikane kwa wote na kuwawezesha biashara kubuni na kushindana katika enzi ya kidijitali.
Kwa kutathmini kwa makini mfululizo tofauti wa LLM, kuelewa utata wa Tofauti ya Ubora wa Majibu, na kutekeleza mbinu bora za uboreshaji, mashirika yanaweza kutumia uwezo kamili wa Usambazaji wa Prompt wa Akili wa Amazon Bedrock ili kufikia akiba kubwa ya gharama, utendaji ulioboreshwa, na kuridhika kwa wateja kulikoimarishwa.