அமேசான் பெட்ராக் உடன் LLM பயன்பாட்டை மேம்படுத்துதல்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியுடன் LLM பயன்பாட்டை மேம்படுத்துதல்

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLMs) பெருக்கம் பல்வேறு தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது, மேலும் வணிகங்கள் தங்கள் செயல்பாட்டு திறனை மேம்படுத்த அவற்றை அதிகமாக ஏற்றுக்கொள்கின்றன. இருப்பினும், இந்த தத்தெடுப்பு தேவையற்ற டோக்கன் நுகர்வுவதைத் தவிர்க்கும் வகையில் செலவுகளை திறம்பட நிர்வகிக்கும் முக்கியமான சவாலுடன் வருகிறது. OpenAI இன் CEO சுட்டிக் காட்டியுள்ளபடி, LLMகளுக்கு பயனர்கள் எளிய நன்றியுணர்வை வெளிப்படுத்துவது கூட மில்லியன் கணக்கான டாலர் செலவுகளைக் கூட்டாக அதிகரிக்கச் செய்யும். இதைச் சரிசெய்ய, AWS கடந்த டிசம்பரில் முன்னோட்ட பதிப்பில் அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியை அறிமுகப்படுத்தியது, இது இந்த மாதம் முழுமையாக வெளியிடப்பட்டுள்ளது. இந்த அம்சம் அதன் சிக்கலான தன்மையின் அடிப்படையில் தூண்டுதல்களை மிகவும் பொருத்தமான LLMக்கு புத்திசாலித்தனமாக திசைதிருப்பி, அதிக தரம் வாய்ந்த பதில்களைப் பராமரிக்கும் அதே வேளையில் செலவுகளைக் குறைத்து, மறுமொழி நேரங்களை மேம்படுத்துகிறது.

நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியை புரிந்துகொள்வது

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி, எளிமையான தூண்டுதல்களை மிகவும் சிக்கனமான மாதிரிகளுக்கு இயக்குவதன் மூலம் LLMகளின் பயன்பாட்டை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இதன் மூலம் செயல்திறனை அதிகரித்து செலவுகளைக் குறைக்கிறது. இந்த அமைப்பு ஒவ்வொரு மாதிரி குடும்பத்திற்கும் இயல்புநிலை தூண்டுதல் திசைவிகளைக் கொண்டுள்ளது, இது குறிப்பிட்ட அடித்தள மாதிரிகளுக்கு ஏற்ப முன் வரையறுக்கப்பட்ட உள்ளமைவுகளுடன் உடனடியாகப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. பயனர்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய தங்கள் சொந்த திசைவிகளை உள்ளமைக்கும் நெகிழ்வுத்தன்மையையும் கொண்டுள்ளனர். தற்போது, இந்த சேவை LLM குடும்பங்களின் வரம்பை ஆதரிக்கிறது, அவை பின்வருமாறு:

• ஆந்த்ரோபிக் கிளாட் தொடர்: ஹைகு, 5 வி 1, ஹைகு 3.5, சோனெட் 3.5 வி 2
• லாமா தொடர்: லாமா 3.1 8பி, 70பி, 3.2 11பி, 90பி மற்றும் 3.3 70பி
• நோவா தொடர்: நோவா புரோ மற்றும் நோவா லைட்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு AWS தனியுரிமை மற்றும் பொதுவில் கிடைக்கும் தரவு இரண்டையும் பயன்படுத்தி விரிவான உள் சோதனைகளை நடத்தியது. இரண்டு முக்கிய அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன:

1. செலவு கட்டுப்பாட்டின் கீழ் சராசரி பதில் தரம் ஆதாயம் (ARQGC): இந்த தரப்படுத்தப்பட்ட மெட்ரிக் (0 முதல் 1 வரை) பல்வேறு செலவு கட்டுப்பாடுகளின் கீழ் திசைவியின் தரத்தை மதிப்பிடுகிறது, இதில் 0.5 என்பது சீரற்ற திசை திருப்புதலையும் 1 என்பது உகந்த திசை திருப்புதலையும் குறிக்கிறது.
2. செலவு சேமிப்பு: இந்த மெட்ரிக், ஒரு குறிப்பிட்ட தொடரில் மிகவும் சக்திவாய்ந்த மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதை விட நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியைப் பயன்படுத்துவதற்கான செலவை ஒப்பிடுகிறது.
3. தாமத நன்மைகள்: முதல் டோக்கனுக்கான சராசரி நேரம் (TTFT) மூலம் அளவிடப்படுகிறது.

சேகரிக்கப்பட்ட தரவு, பதில் தரம், செலவு மற்றும் தாமதம் ஆகியவற்றை சமநிலைப்படுத்துவதில் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியின் செயல்திறனைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.

பதில் தர வேறுபாட்டை ஆராய்தல்

பதில் தர வேறுபாடு மெட்ரிக், ஒரு ஃபால்பேக் மாதிரிக்கும் மற்ற மாதிரிகளுக்கும் இடையிலான பதில்களில் உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. ஒரு சிறிய மதிப்பு பதில்களில் அதிக ஒற்றுமையைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் ஒரு பெரிய மதிப்பு மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகளைக் குறிக்கிறது. ஃபால்பேக் மாதிரியின் தேர்வு முக்கியமானது. உதாரணமாக, ஆந்த்ரோபிக் இன் கிளாட் 3 சோனெட் ஃபால்பேக் மாதிரியாகப் பயன்படுத்தப்பட்டால் மற்றும் பதில் தர வேறுபாடு 10% ஆக அமைக்கப்பட்டால், திசைவி ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்த கிளாட் 3 சோனெட்டின் 10%க்குள் பதில் தரத்தை வழங்கும் LLMஐ மாறும் வகையில் தேர்ந்தெடுக்கிறது.

மாறாக, கிளாட் 3 ஹைகு போன்ற குறைந்த விலை மாதிரி ஃபால்பேக் மாதிரியாகப் பயன்படுத்தப்பட்டால், திசைவி கிளாட் 3 ஹைகுவை விட 10% க்கும் அதிகமான பதில் தரத்தை மேம்படுத்தும் LLMஐ மாறும் வகையில் தேர்வு செய்கிறது. ஹைகு ஃபால்பேக் மாதிரியாக இருக்கும் காட்சிகளில், விரும்பிய செலவு மற்றும் தரம் ஆகியவற்றுக்கு இடையே சமநிலையை அடைய 10% பதில் தர வேறுபாடு கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது.

நடைமுறை செயல்படுத்தல் மற்றும் செயல்விளக்கம்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியை AWS மேலாண்மை கன்சோல் மூலம் அணுகலாம், இது பயனர்கள் தனிப்பயன் திசைவிகளை உருவாக்க அல்லது முன் கட்டமைக்கப்பட்ட இயல்புநிலைகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. ஒரு தூண்டுதல் திசைவியை கட்டமைக்க, அமேசான் பெட்ராக் கன்சோலில் உள்ள தூண்டுதல் திசைவிகளுக்குச் சென்று ‘தூண்டுதல் திசைவியை உள்ளமைக்க’ என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

உள்ளமைக்கப்பட்டதும், கன்சோலுக்குள் உள்ள பிளேகிரவுண்டில் திசைவியைப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, Amazon.com இலிருந்து 10K ஆவணத்தை இணைக்கலாம், மேலும் விற்பனை செலவுகள் தொடர்பான குறிப்பிட்ட கேள்விகளை எழுப்பலாம்.

‘திசைவி அளவீடுகள்’ ஐகானைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம், எந்த மாதிரி இறுதியாக கோரிக்கையைச் செயலாக்கியது என்பதை பயனர்கள் தீர்மானிக்க முடியும். சிக்கலான கேள்விகள் சம்பந்தப்பட்ட நிகழ்வுகளில், அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி கிளாட் 3.5 சோனெட் V2 போன்ற சக்திவாய்ந்த மாதிரிக்கு கோரிக்கையை இயக்குகிறது.

LLM தொடரை விரிவாக ஆராய்தல்

ஆந்த்ரோபிக் கிளாட் தொடர்

ஆந்த்ரோபிக் கிளாட் தொடர், தனித்துவமான திறன்கள் மற்றும் செலவு சுயவிவரங்களுடன் கூடிய மாதிரிகளின் வரம்பை வழங்குகிறது. ஹைகு மாதிரி வேகம் மற்றும் செயல்திறனுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது விரைவான பதில்கள் முக்கியமானதாகவும், சிக்கலானது மிதமானதாகவும் இருக்கும் பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. மறுபுறம், கிளாட் 3 சோனெட் மிகவும் மேம்பட்ட மாதிரிகளுடன் தொடர்புடைய பிரீமியம் செலவு இல்லாமல் உயர்தர பதில்களை வழங்குவதன் மூலம் மிகவும் சீரான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. கிளாட் தொடருக்குள் உள்ள பல்வேறு பதிப்புகள், குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு தேவைகள் மற்றும் பட்ஜெட் கட்டுப்பாடுகளின் அடிப்படையில் தங்கள் விருப்பத்தை நன்றாகச் சரிசெய்ய பயனர்களை அனுமதிக்கின்றன.

லாமா தொடர்

மெட்டாவால் உருவாக்கப்பட்ட லாமா தொடர், அதன் திறந்த மூல இயல்பு மற்றும் பல்துறைக்கு பெயர் பெற்றது. இந்தத் தொடரில் உள்ள மாதிரிகள், லாமா 3.1 8பி போன்ற சிறிய, மிகவும் திறமையான மாதிரிகள் முதல் லாமா 3.3 70பி போன்ற பெரிய, சக்திவாய்ந்த மாதிரிகள் வரை உள்ளன. இந்த வரம்பு பணியின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு ஆதாரங்களின் அடிப்படையில் பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்க பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. இந்தத் தொடர் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் குறிப்பாக பிரபலமானது, ஏனெனில் அதன் அணுகல்தன்மை மற்றும் மாதிரிகளைத் தனிப்பயனாக்கி நன்றாகச் சரிசெய்யும் திறன்.

நோவா தொடர்

நோவா தொடரில் நோவா புரோ மற்றும் நோவா லைட் போன்ற மாதிரிகள் உள்ளன, அவை செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனுக்கு இடையே சமநிலையை வழங்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. நோவா புரோ அதிக அளவிலான துல்லியம் மற்றும் விவரம் தேவைப்படும் அதிக தேவை கொண்ட பணிகளை நோக்கி உள்ளது, அதே நேரத்தில் நோவா லைட் வேகமான செயலாக்கம் மற்றும் குறைந்த கணக்கீட்டு செலவுகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளது. நிகழ்நேர பதில்கள் மற்றும் திறமையான வள பயன்பாடு ஆகியவை இன்றியமையாத பயன்பாடுகளில் இந்தத் தொடர் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

அளவுகோல் மற்றும் செயல்திறன் பகுப்பாய்வு

AWS நடத்திய அளவுகோல் சோதனைகள், வெவ்வேறு மாதிரி தொடர்களில் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியின் செயல்திறனைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. ARQGC மெட்ரிக் செலவு கட்டுப்பாடுகளுக்கு இணங்கும் போது அதிக பதில் தரத்தை பராமரிக்கும் திசைவியின் திறனை எடுத்துக்காட்டுகிறது. மிகவும் சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளை மட்டுமே நம்புவதை விட நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியைப் பயன்படுத்துவதன் பொருளாதார நன்மைகளை செலவு சேமிப்பு மெட்ரிக் நிரூபிக்கிறது. TTFT மெட்ரிக் தாமத நன்மைகளை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது, இது பல வகையான வினவல்களுக்கு வேகமான பதில்களைக் குறிக்கிறது.

இந்த அளவுகோல்கள், பல்வேறு மாதிரி தொடர்களில் உயர் தரமான பதில்களைப் பராமரிக்கும் மற்றும் தாமதத்தைக் குறைக்கும் அதே வேளையில் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி செலவுகளை கணிசமாகக் குறைக்கும் என்பதை நிரூபிக்கின்றன. பயனர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு உகந்த அமைப்புகளை அடையாளம் காண உள்ளமைவின் போது வெவ்வேறு பதில் தர வேறுபாடு மதிப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்ய ஊக்குவிக்கப்படுகிறார்கள். அவர்களின் மேம்பாட்டு தரவுத்தொகுப்புகளில் திசைவியின் பதில் தரம், செலவு மற்றும் தாமதம் ஆகியவற்றை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், சிறந்த சாத்தியமான சமநிலையை அடைய பயனர்கள் உள்ளமைவை நன்றாகச் சரிசெய்யலாம்.

பதில் தர வேறுபாட்டை உள்ளமைத்தல்: ஒரு ஆழமான மூழ்கல்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியில் பதில் தர வேறுபாடு (RQD) ஒரு முக்கிய அளவுருவாகும், இது பதில் தரம் மற்றும் செலவு செயல்திறனுக்கு இடையே உள்ள சமநிலையை நன்றாகச் சரிசெய்ய பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. ஒரு குறைந்த RQD அமைப்பு, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஃபால்பேக் மாதிரியுடன் நெருக்கமாக ஒத்துப்போகும் பதில்களை வழங்கும் மாதிரிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க கணினியைத் தள்ளுகிறது, இது நிலைத்தன்மையையும் நம்பகத்தன்மையையும் உறுதி செய்கிறது. மாறாக, அதிக RQD திசைவியை பரந்த அளவிலான மாதிரிகளை ஆராய அனுமதிக்கிறது, இதனால் செலவு சேமிப்பு அல்லது தாமத மேம்பாடுகளுக்கு சில தரங்களை தியாகம் செய்யலாம்.

ஃபால்பேக் மாதிரியின் தேர்வு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது மற்ற மாதிரிகள் மதிப்பிடப்படும் அளவுகோலாக செயல்படுகிறது. மிக உயர்ந்த அளவிலான துல்லியம் மற்றும் விவரம் தேவைப்படும் காட்சிகளுக்கு, கிளாட் 3 சோனெட் போன்ற உயர்மட்ட மாதிரியை ஃபால்பேக்காகத் தேர்ந்தெடுப்பது, திசைவி ஒப்பீட்டு முடிவுகளை வழங்கக்கூடிய மாதிரிகளை மட்டுமே கருதுகிறது என்பதை உறுதி செய்கிறது. செலவு ஒரு முதன்மை கவலையாக இருக்கும் சூழ்நிலைகளில், கிளாட் 3 ஹைகு போன்ற மிகவும் சிக்கனமான மாதிரியை ஃபால்பேக்காகப் பயன்படுத்தலாம், இது ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய தர அளவை பராமரிக்கும் அதே வேளையில் செயல்திறனுக்காக உகந்ததாக திசைவியை அனுமதிக்கிறது.

ஒரு நிதி நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் ஆதரவை வழங்க LLMகளைப் பயன்படுத்துகிறது என்று கருதுங்கள். நிறுவனம் கிளாட் 3 சோனெட்டை 5% RQD உடன் ஃபால்பேக் மாதிரியாக அமைத்தால், நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி அமைப்பு கிளாட் 3 சோனெட்டின் தரத்திற்குள் 5% பதில்களை வழங்கும் மாதிரிகளுக்கு மட்டுமே வினவல்களை இயக்கும். வாடிக்கையாளர்கள்தொடர்ந்து உயர்தர ஆதரவைப் பெறுகிறார்கள் என்பதை இது உறுதி செய்கிறது, ஆனால் இது அதிக செலவில் வரக்கூடும். நிறுவனம் அதற்கு பதிலாக கிளாட் 3 ஹைகுவை 15% RQD உடன் ஃபால்பேக்காக அமைத்தால், அமைப்பு பரந்த அளவிலான மாதிரிகளை ஆராய முடியும், இதனால் இன்னும் நியாயமான துல்லியமான பதில்களை வழங்கும் போது செலவுகளைக் குறைக்கலாம்.

நிகழ்நேர செயல்திறன் அளவீடுகளின் அடிப்படையில் RQD ஐ மாறும் வகையில் சரிசெய்யும் திறன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி அமைப்பின் தகவமைப்பை மேலும் மேம்படுத்துகிறது. பதில் தரம், செலவு மற்றும் தாமதம் ஆகியவற்றை தொடர்ந்து கண்காணிப்பதன் மூலம், இந்த காரணிகளுக்கு இடையே விரும்பிய சமநிலையை பராமரிக்க திசைவி தானாக RQD ஐ சரிசெய்ய முடியும். பணிச்சுமைகள் மற்றும் மாதிரி திறன்கள் காலப்போக்கில் உருவாகும்போது கூட கணினி உகந்ததாக இருப்பதை இது உறுதி செய்கிறது.

மேம்பட்ட பயன்பாட்டு வழக்குகள் மற்றும் தனிப்பயனாக்கம்

இயல்புநிலை உள்ளமைவுகளுக்கு அப்பால், அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை பூர்த்தி செய்ய மேம்பட்ட தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்களை வழங்குகிறது. வினவலின் சிக்கலானது, தரவின் உணர்திறன் அல்லது விரும்பிய பதில் நேரம் போன்ற காரணிகளின் அடிப்படையில் பயனர்கள் தனிப்பயன் ரூட்டிங் விதிகளை வரையறுக்கலாம். இது தூண்டுதல்கள் எவ்வாறு செயலாக்கப்படுகின்றன என்பதில் விரிவான கட்டுப்பாட்டை அனுமதிக்கிறது, ஒவ்வொரு பணிக்கும் மிகவும் பொருத்தமான மாதிரிகள் எப்போதும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

உதாரணமாக, ஒரு சுகாதார வழங்குநர் முக்கியமான நோயாளி தரவு எப்போதும் HIPAA விதிமுறைகளுக்கு இணங்கும் மாதிரிகளால் செயலாக்கப்படுவதை உறுதிப்படுத்த தனிப்பயன் ரூட்டிங் விதிகளை கட்டமைக்கலாம். இதேபோல், ஒரு சட்ட நிறுவனம் முக்கியமான சட்ட ஆவணங்களை செயலாக்கும்போது அவற்றின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கு அறியப்பட்ட மாதிரிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம்.

நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி அமைப்பில் தனிப்பயன் அளவீடுகளை ஒருங்கிணைக்கும் திறன் அதன் தகவமைப்பை மேலும் மேம்படுத்துகிறது. பயனர்கள் தங்கள் சொந்த அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி பதில் தரத்தின் குறிப்பிட்ட அம்சங்களை அளவிடலாம், அதாவது உணர்வு பகுப்பாய்வு, உண்மை துல்லியம் அல்லது ஒத்திசைவு. இந்த தனிப்பயன் அளவீடுகளை ரூட்டிங் விதிகளில் சேர்ப்பதன் மூலம், அமைப்பு ஒவ்வொரு பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு உகந்ததாக இருக்கும்.

நிஜ உலக பயன்பாடுகள் மற்றும் வெற்றிக் கதைகள்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியை பல நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே வெற்றிகரமாக செயல்படுத்தி தங்கள் LLM பயன்பாட்டை மேம்படுத்தியுள்ளன. ஒரு முன்னணி இ-காமர்ஸ் நிறுவனம், உதாரணமாக, வாடிக்கையாளர் திருப்தியின் உயர் மட்டத்தை பராமரிக்கும் போது அதன் LLM செலவுகளை 30% குறைக்க இந்த அமைப்பைப் பயன்படுத்தியுள்ளது. எளிய வாடிக்கையாளர் விசாரணைகளை மிகவும் சிக்கனமான மாதிரிகளுக்கு இயக்குவதன் மூலமும், சிக்கலான சிக்கல்களுக்கு மிகவும் சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளை ஒதுக்குவதன் மூலமும், நிறுவனம் அதன் செயல்பாட்டு திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தியுள்ளது.

ஒரு பெரிய நிதி சேவை நிறுவனத்திடமிருந்து மற்றொரு வெற்றிக் கதை வருகிறது, இது மோசடி கண்டறிதல் திறன்களை மேம்படுத்த நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியைப் பயன்படுத்தியுள்ளது. ரூட்டிங் விதிகளில் தனிப்பயன் அளவீடுகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், மோசடி பரிவர்த்தனைகளை அடையாளம் காண்பதில் குறிப்பாக திறமையான மாதிரிகளுக்கு நிறுவனம் முன்னுரிமை அளிக்க முடிந்தது. இதன் விளைவாக மோசடி இழப்புகள் கணிசமாகக் குறைந்து ஒட்டுமொத்த பாதுகாப்பு மேம்பட்டுள்ளது.

இந்த எடுத்துக்காட்டுகள் அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியின் உறுதியான நன்மைகளை நிரூபிக்கின்றன மேலும் நிறுவனங்கள் LLMகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துகின்றன என்பதை மாற்றியமைக்கும் திறனை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. ஒரு நெகிழ்வான, சிக்கனமான மற்றும் உயர் செயல்திறன் தீர்வை வழங்குவதன் மூலம், இந்த அமைப்பு வணிகங்கள் LLMகளின் முழு திறனையும் திறக்கச் செய்கிறது, அதே நேரத்தில் செலவுகளை திறம்பட நிர்வகிக்கிறது.

தூண்டுதல் ரூட்டிங்கிற்கான AWS மேலாண்மை கன்சோலை வழிநடத்துதல்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியை கட்டமைப்பதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் AWS மேலாண்மை கன்சோல் பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. தொடங்க, AWS கன்சோலில் உள்ள அமேசான் பெட்ராக் சேவையகத்திற்குச் சென்று வழிசெலுத்தல் பலகத்தில் இருந்து ‘தூண்டுதல் திசைவிகள்’ என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

அங்கிருந்து, நீங்கள் ஒரு புதிய தூண்டுதல் திசைவியை உருவாக்கலாம் அல்லது ஏற்கனவே உள்ள ஒன்றை மாற்றலாம். ஒரு புதிய திசைவியை உருவாக்கும்போது, நீங்கள் ஃபால்பேக் மாதிரி, பதில் தர வேறுபாடு மற்றும் ஏதேனும் தனிப்பயன் ரூட்டிங் விதிகளை குறிப்பிட வேண்டும். இந்த அமைப்புகளை உள்ளமைக்க கன்சோல் விரிவான வழிகாட்டுதலையும் கருவி உதவிக்குறிப்புகளையும் வழங்குகிறது.

திசைவி உள்ளமைக்கப்பட்டதும், கன்சோலுக்குள் உள்ள பிளேகிரவுண்டைப் பயன்படுத்தி அதைச் சோதிக்கலாம். ஒரு ஆவணத்தை இணைக்கவும் அல்லது ஒரு வினவலை உள்ளிட்டு, திசைவியால் எந்த மாதிரி தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது என்பதைப் பார்க்கவும். பதில் தரம், செலவு மற்றும் தாமதம் உள்ளிட்ட ரூட்டிங் முடிவு பற்றிய விரிவான தகவல்களை ‘திசைவி அளவீடுகள்’ ஐகான் வழங்குகிறது.

AWS மேலாண்மை கன்சோல் விரிவான கண்காணிப்பு மற்றும் பதிவு செய்யும் திறன்களையும் வழங்குகிறது, இது காலப்போக்கில் உங்கள் தூண்டுதல் திசைவிகளின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் காணவும் அதிகபட்ச செயல்திறனுக்காக உள்ளமைவை மேம்படுத்தவும் இந்த பதிவுகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

தூண்டுதல் ரூட்டிங்கை மேம்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியை அதிகம் பயன்படுத்த, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கவனியுங்கள்:

1. சரியான ஃபால்பேக் மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: ஃபால்பேக் மாதிரி பதில் தரத்திற்கான அளவுகோலாகச் செயல்படுகிறது, எனவே உங்கள் செயல்திறன் தேவைகளுடன் ஒத்துப்போகும் மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
2. பதில் தர வேறுபாட்டை நன்றாகச் சரிசெய்யவும்: பதில் தரம் மற்றும் செலவு செயல்திறனுக்கு இடையே உகந்த சமநிலையைக் கண்டறிய வெவ்வேறு RQD மதிப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்யவும்.
3. தனிப்பயன் ரூட்டிங் விதிகளைச் செயல்படுத்தவும்: குறிப்பிட்ட வகை வினவல்களை மிகவும் பொருத்தமான மாதிரிகளுக்கு இயக்க தனிப்பயன் ரூட்டிங் விதிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
4. தனிப்பயன் அளவீடுகளை ஒருங்கிணைக்கவும்: உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு முக்கியமான பதில் தரத்தின் குறிப்பிட்ட அம்சங்களை அளவிட தனிப்பயன் அளவீடுகளை இணைக்கவும்.
5. செயல்திறனை தவறாமல் கண்காணிக்கவும்: காலப்போக்கில் உங்கள் தூண்டுதல் திசைவிகளின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் தேவைக்கேற்ப மாற்றங்களைச் செய்யவும்.
6. மாடல் புதுப்பித்தல்களுடன் புதுப்பிக்கவும்: சமீபத்திய மாடல் புதுப்பித்தல்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்ளுங்கள் மற்றும் புதிய திறன்களைப் பயன்படுத்த உங்கள் உள்ளமைவுகளை அதற்கேற்ப சரிசெய்யவும்.

இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், உங்கள் LLM பயன்பாட்டை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியின் முழு திறனையும் திறக்கலாம்.

LLM மேம்படுத்தலின் எதிர்காலம்

LLMகள் தொடர்ந்து உருவாகி பல்வேறு பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைக்கப்படுவதால், திறமையான மற்றும் சிக்கனமான மேம்பாட்டு உத்திகளுக்கான தேவை மட்டுமே அதிகரிக்கும். அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவி இந்த திசையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியாகும், இது LLM பயன்பாட்டை நிர்வகிக்க நெகிழ்வான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கருவியை வழங்குகிறது.

எதிர்காலத்தில், மேம்பட்ட ரூட்டிங் வழிமுறைகள், பிற AWS சேவைகளுடன் மேம்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் பரந்த அளவிலான LLMகளுக்கான மேம்பட்ட ஆதரவு உள்ளிட்ட தூண்டுதல் ரூட்டிங் தொழில்நுட்பங்களில் மேலும் முன்னேற்றங்களைக் காணலாம் என்று எதிர்பார்க்கலாம். இந்த முன்னேற்றங்கள் நிறுவனங்கள் LLMகளின் முழு திறனையும் பயன்படுத்தவும் அதே நேரத்தில் செலவுகளை திறம்பட நிர்வகிக்கவும் மற்றும் அதிக அளவிலான செயல்திறனை உறுதிப்படுத்தவும் உதவும்.

AI-உந்துதல் மேம்பாட்டு நுட்பங்களின் ஒருங்கிணைப்பும் LLM மேம்படுத்தலின் எதிர்காலத்தில் ஒரு முக்கியமான பங்கைக் கொண்டிருக்கும். வினவல் வடிவங்கள், பதில் தரம் மற்றும் செலவு அளவீடுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய AI ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அமைப்புகள் ரூட்டிங் விதிகள் மற்றும் உள்ளமைவுகளை தானாகவே சரிசெய்து செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை அதிகரிக்க முடியும். இது பயனர்களின் சுமையை மேலும் குறைக்கும் மற்றும் LLMகளின் நுண்ணறிவுகளையும் திறன்களையும் பயன்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்த அவர்களுக்கு உதவும்.

இறுதியில், LLM மேம்படுத்தலின் குறிக்கோள் இந்த சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பங்களை பரந்த அளவிலான நிறுவனங்களுக்கு மிகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் மலிவுடனும் மாற்றுவதாகும். LLMகளின் மேலாண்மை மற்றும் மேம்பாட்டை எளிதாக்கும் கருவிகளையும் உத்திகளையும் வழங்குவதன் மூலம், Amazon Bedrock AIக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது மற்றும் டிஜிட்டல் யுகத்தில் புதுமைகளை உருவாக்கவும் போட்டியிடவும் வணிகங்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.

வெவ்வேறு LLM தொடர்களை கவனமாக மதிப்பீடு செய்வதன் மூலமும், பதில் தர வேறுபாட்டின் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், மேம்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் அமேசான் பெட்ராக் இன் நுண்ணறிவு தூண்டுதல் திசைவியின் முழு திறனையும் பயன்படுத்தி குறிப்பிடத்தக்க செலவு சேமிப்பு, மேம்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் மேம்பட்ட வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அடைய முடியும்.