Cloudflare-მა Clef გამოუშვა: ღია კოდის გადაწყვეტილების მოდელები და RL fine-tuning-ის პლატფორმა

Cloudflare-მა Clef და Clef-flash, პირველი გადაწყვეტილების მოდელები, წარმოადგინა. ისინი Workers AI-ზეა განთავსებული, წონები Hugging Face-ზე Apache 2.0 ლიცენზიით გამოქვეყნდა. მოდელებთან ერთად კომპანიამ RL სერვისიც გამოაცხადა: Clef-ის მორგებაში მომხმარებლებს ჯერ ინჟინრები დაეხმარებიან, შემდგომში კი ამას დამოუკიდებლად შეძლებენ.

Cloudflare-ის თქმით, Clef Jev Decision Index-ის ლიდერია და ორივე მოდელი თავსებადია Jev-ის API-სთან. Jev Typesafe AI-ის მოდელია, რომელმაც ეს კონცეფცია პოპულარული გახადა.

რა არის გადაწყვეტილების მოდელი

ასეთი მოდელი შემავალ მონაცემებს ალბათობებით აღჭურვილ, ტიპიზირებულ პასუხებად გარდაქმნის. მხარდაჭერის შეტყობინებით მას შეუძლია დაადგინოს, სასწრაფოა თუ არა მოთხოვნა და რომელ გუნდს უნდა დაევალოს ის, კოდს კი ბილეთის მარშრუტიზაცია ან ადამიანთან გადამისამართება შეუძლია. დიდი ენობრივი მოდელებისგან განსხვავებით ისინი იაფი, სწრაფი და თანმიმდევრულია, ამიტომ აგენტებს ადამიანის ჩარევის გარეშე მოქმედება შეუძლიათ.

Cloudflare-მა Clef Threat Intelligence-ის გუნდში გამოსცადა: Browser Run-ის დახმარებით მოდელმა დომენი 2,2 წამში ჩატვირთა და დააკლასიფიცირა. ერთი დომენი 95%-იანი ალბათობით მოდის საიტია, 85%-ით ელექტრონული კომერცია, 1%-ზე ნაკლებით ფიშინგი. იმავე სცენარში კომპანიის ყველაზე სწრაფმა ზოგადმა მოდელმა, gpt-oss-120b-მ, 4,7 წამი დახარჯა და მხოლოდ ორი კლასიფიკაცია დააბრუნა.

რით გამოირჩევა Clef

Clef Jev-ისგან ორი თვისებით განსხვავდება: მას ვიზუალური ენკოდერი აქვს და სურათებსაც აკლასიფიცირებს, კონტექსტის ფანჯარა კი 64 ათასი ტოკენია Jev-ის 32 ათასის ნაცვლად. Jev Decision Index-ზე BFCL-ში Clef-მა 98,47 ქულა დააფიქსირა, Clef-flash-მა 98,76, Jev-მა კი 95,75. მედიანური დაყოვნება: 209 მილიწამი Clef-ს, 39 მილიწამი Clef-flash-ს, 524 მილიწამი Jev-ს.

ორივე მოდელი Qwen-ის ბაზაზეა აგებული: Clef-ისთვის Qwen3.8-27B გაყინეს, Clef-flash-ისთვის Qwen3.5-9B. მოდელი მხოლოდ prefill-ის ეტაპს გადის, რასაც არაავტორეგრესიული გადაწყვეტილების ბიჯი მოსდევს: ტოკენების გენერაციის ნაცვლად სქემის ვარიანტები პარალელურად ფასდება.

ახალი RL სერვისი

სერვისი Cloudflare-ის არსებული პროდუქტებისგან შედგება: AI Gateway მოთხოვნებსა და პასუხებს ლოგავს, Workers AI ბაზისურ მოდელზე ვარიანტებს აგენერირებს, Containers შეფასებისთვის RL-სენდბოქსს უზრუნველყოფს, ახალი Trainer კი წონებს აახლებს. Cloudflare-ის თქმით, 15 წელზე მეტი ქსელური მონაცემის წყალობით შესაძლებელია სპეციალიზებული კლასიფიკატორების გაწვრთნა, მაგალითად Trust & Safety-ის განაცხადების შესაფასებლად ან მხარდაჭერის მოთხოვნების დასახარისხებლად.