العودة

Cloudflare تستعرض Clairic، نموذج استخراج من System One على Workers AI
SiTech AI Team3 دقيقة قراءة

Cloudflare تستعرض Clairic، نموذج استخراج من System One على Workers AI

أعلنت Cloudflare عن Clairic، أول نموذج استخراج من فئة System One، مستضاف على Workers AI. يستخرج النموذج ويحسب ويقدّر ويتنبأ بقيم مُصنّفة من مدخلات غير مهيكلة في تمريرة واحدة، وبسرعة أكبر وتكلفة أقل من النماذج اللغوية الكبيرة.

فئة جديدة من نماذج System One

أعلنت Cloudflare عن نسخة استعراضية من Clairic، أول نموذج في فئة جديدة من نماذج الاستخراج بنمط System One. يتوفر النموذج مستضافاً على Workers AI تحت الاسم @cf/cloudflare/clairic، وتقول Cloudflare إنها تعتزم إصدار النموذج بأوزان مفتوحة قريباً. يأتي الإعلان بعد تقديم TypeSafe لنموذج القرار Jev من System One قبل شهر، وهو مفهوم مستمد من كتاب دانيال كانيمان Thinking, Fast and Slow، حيث يكون التفكير بنظام System One سريعاً ودقيقاً بينما يغطي System Two الاستدلال المتأنّي كالنماذج اللغوية الكبيرة.

الاستخراج والحساب والتقدير والتنبؤ

على عكس نماذج القرار مثل Jev وClef التي تُرجع احتمالات مقابل خيارات مدرجة، يجيب Clairic بالقيم: مستخرَجة أو محسوبة أو مقدَّرة أو متنبَّأ بها. تعود القيم المستخرجة كمقاطع مع إزاحات حرفية ودرجات ثقة. وتتبع القيم المحسوبة مثل الأرقام والتواريخ والمدد والقوائم قواعد نوعها. وتعود القيم المقدَّرة كتوزيع داخل حدود يحددها المستخدم، مع وسيط وفاصل بنسبة 80 بالمئة. أما القيم المتنبَّأ بها فتقدّم تقديراً واحداً لكل خطوة قادمة، لكل منها فاصلها الخاص. ولأن النموذج لا يولّد رموزاً نصية، تقول Cloudflare إنه لا يمكنه إنتاج إجابات مكتوبة خطأ أو الهلوسة كما يمكن للنموذج اللغوي الكبير، رغم أنه قد يخطئ مع ذلك. وتكون المخرجات دائماً قيمة من النوع المُعلن، أو null عندما يعجز النموذج عن إيجاد إجابة.

تمريرة واحدة، حقول كثيرة

يتكون الطلب من حالة (النص المراد قراءته، مع ما يصل إلى أربع صور اختيارية) وخريطة من حقول مُصنّفة، لكل منها نوع وتعليمات اختيارية بلغة واضحة. يُأجاب عن كل حقل في تمريرة أمامية واحدة دون استدلال ودون رموز إخراج، لذا يتقاضى النموذج الرسوم على المدخلات فقط ويستجيب عادة في أقل من ثانية. لا يوجد حد لعدد الحقول؛ فإن لم تتسع بجانب المدخلات في تمريرة واحدة، يقسمها الخادم إلى تمريرات متوازية ويدمج الإجابات. استعرضت Cloudflare نموذج Clairic على رسالة دعم عملاء، وإيصالاً مصوراً، وتقديراً لسعر منزل بناءً على مبيعات مشابهة، وتنبؤاً بعدد عمليات الفحص اليومية بنقاط تفتيش TSA. وعلى مدى 21 يوماً من تنبؤات TSA، كان النموذج مخطئاً بنسبة 3.3 بالمئة في المتوسط، وسقط 17 من أصل 21 عدداً فعلياً داخل فاصلها بنسبة 80 بالمئة.

خط معالجة مع نماذج القرار والنماذج اللغوية الكبيرة

وضعت Cloudflare نماذج الاستخراج كخطوة واحدة جنباً إلى جنب مع نماذج القرار والنماذج اللغوية الكبيرة: يحوّل Clairic المدخلات الخام إلى قيم مُصنّفة، ويتخذ Clef القرارات بناءً على تلك القيم، ويكتب النموذج اللغوي الكبير الرد. في عرض تجريبي حي لخط معالجة مطالبة بمنتج تالف، أنهى التسلسل عمله في 19.3 ثانية مقابل 61.7 ثانية للنسخة المعتمدة كلياً على النماذج اللغوية الكبيرة، أي أسرع بنحو 3.2 مرة، وبتكلفة $6,032 لكل مليون مطالبة مقابل $11,740. وتتلقى كل خطوة أيضاً مدخلات أنظف ومصنّفة أكثر من سابقتها، ولا يرى النموذج اللغوي الكبير سوى القرار والحقائق التي يحتاجها، لا الرسالة الخام.

المصادر: Cloudflare

SiTech

SiTech — تطوير ويب مدعوم بالذكاء الاصطناعي

نبني مواقع سريعة وعصرية وندمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الشركات. لديك مشروع أو سؤال؟ يسعدنا مساعدتك.