برای آخرین به روزرسانی ها و مطالب اختصاصی در مورد پوشش هوش مصنوعی پیشرو در صنعت ، به خبرنامه های روزانه و هفتگی ما بپیوندید. بیشتر بدانید
مبادله مدل های بزرگ زبان (LLM) قرار است آسان باشد ، اینطور نیست؟ از این گذشته ، اگر همه آنها “زبان طبیعی” صحبت می کنند ، تغییر از GPT-4O به کلود یا جمینی باید به سادگی تغییر یک کلید API باشد … درست است؟
در واقعیت ، هر مدل به طور متفاوتی به تفسیر و پاسخ می دهد ، و این انتقال را به جز یکپارچه سازی می کند. تیم های سازمانی که تعویض مدل را به عنوان یک عمل “پلاگین و بازی” رفتار می کنند ، اغلب با رگرسیون غیر منتظره روبرو می شوند: خروجی های شکسته ، هزینه های توکن بالون یا تغییر در کیفیت استدلال.
این داستان به بررسی پیچیدگی های پنهان مهاجرت مدل متقاطع ، از quirks tokenizer و ترجیحات قالب بندی گرفته تا ساختارهای پاسخ و عملکرد پنجره متن می پردازد. بر اساس مقایسه های دستی و تست های دنیای واقعی ، این راهنما آنچه را که اتفاق می افتد هنگام تغییر از OpenAi به Gemintic یا Google’s Gemini و آنچه تیم شما برای تماشای آن نیاز دارد ، باز می کند.
درک تفاوت های مدل
هر خانواده AI مدل نقاط قوت و محدودیت های خاص خود را دارند. برخی از جنبه های کلیدی که باید در نظر بگیرید عبارتند از:
- تغییرات توکین سازی –مدل های مختلف از استراتژی های مختلف نشانه گذاری استفاده می کنند ، که بر طول سریع ورودی و کل هزینه مرتبط با آن تأثیر می گذارد.
- تفاوت های پنجره متن– بیشترین مدل های پرچمدار یک پنجره زمینه از نشانه های 128K را امکان پذیر می کنند. با این حال ، جمینی این کار را تا 1 متر و 2 متر نشان می دهد.
- دستورالعمل زیر -مدل های استدلال دستورالعمل های ساده تر را ترجیح می دهند ، در حالی که مدل های سبک چت نیاز به دستورالعمل های تمیز و صریح دارند.
- قالب بندی پیدایشبدار – برخی از مدل ها Markdown را ترجیح می دهند در حالی که برخی دیگر برچسب های XML را برای قالب بندی ترجیح می دهند.
- ساختار پاسخ مدل –هر مدل سبک تولید پاسخ های خاص خود را دارد ، که بر کلامی و دقت واقعی تأثیر می گذارد. برخی از مدل ها در صورت اجازه “آزادانه” ، یعنی بدون رعایت ساختار خروجی ، عملکرد بهتری دارند ، در حالی که برخی دیگر ساختارهای خروجی JSON مانند را ترجیح می دهند. تحقیقات جالب نشان می دهد تعامل بین تولید پاسخ ساختار یافته و عملکرد کلی مدل.
مهاجرت از Openai به انسان شناسی
یک سناریوی در دنیای واقعی را تصور کنید که در آن فقط GPT-4O را محک کرده اید ، و اکنون CTO شما می خواهد Claude 3.5 را امتحان کند. قبل از تصمیم گیری ، حتماً به نشانگرهای زیر مراجعه کنید:
تنوع توکین سازی
همه ارائه دهندگان مدل هزینه های هر تساوی بسیار رقابتی را رقم می زنند. به عنوان مثال ، این پست نشان می دهد که چگونه هزینه های نشانه گذاری برای GPT-4 فقط در یک سال بین سالهای 2023 و 2024 کاهش یافته است. با این حال ، از دیدگاه پزشک یادگیری ماشین (ML) ، انتخاب مدل ها و تصمیمات مبتنی بر هزینه های هرگونه پیش بینی شده ، اغلب می تواند گمراه کننده باشد.
یک مطالعه موردی عملی با مقایسه GPT-4O و Sonnet 3.5 در معرض فساد نشانه های مدل های انسان شناسی. به عبارت دیگر ، نشان دهنده انسان شناسی تمایل دارد همان ورودی متن را به نشانه های بیشتری نسبت به توکین کننده Openai تقسیم کند.
تفاوت های پنجره متن
هر ارائه دهنده مدل در حال فشار دادن مرزها برای اجازه دادن به متن های ورودی طولانی تر و طولانی تر است. با این حال ، مدل های مختلف ممکن است طول سریع متفاوتی را تحمل کنند. به عنوان مثال ، Sonnet-5.5 یک پنجره زمینه بزرگتر تا 200K توکن را در مقایسه با پنجره زمینه 128K GPT-4 ارائه می دهد. با وجود این ، مشاهده می شود که GPT-4 Openai بیشترین عملکرد را در زمینه های دستیابی به 32K دارد ، در حالی که عملکرد Sonnet-3.5 با افزایش افزایش بیشتر از نشانه های 8K-16K کاهش می یابد.
علاوه بر این ، شواهدی وجود دارد که نشان می دهد طول زمینه های مختلف توسط LLM ، یعنی عملکرد بهتر در متن های کوتاه و عملکرد بدتر در زمینه های طولانی تر برای همان کار داده شده ، در مدل های درون خانواده متفاوت رفتار می شود. این بدان معنی است که جایگزینی یک مدل با مدل دیگر (یا از همان خانواده یا یک خانواده متفاوت) ممکن است منجر به انحراف عملکرد غیر منتظره شود.
تنظیمات برگزیده
متأسفانه ، حتی LLM های پیشرفته فعلی نیز نسبت به قالب بندی سریع جزئی بسیار حساس هستند. این به معنای وجود یا عدم وجود قالب بندی در قالب Markdown و برچسب های XML می تواند عملکرد مدل را در یک کار معین بسیار متفاوت کند.
نتایج تجربی در طی مطالعات متعدد نشان می دهد که مدل های OpenAI از جمله محدود کننده های مقطعی ، تأکید ، لیست ها و غیره ترجیح می دهند. این ظرافت معمولاً برای دانشمندان داده شناخته شده است و در انجمن های عمومی بحث و گفتگوهای فراوانی وجود دارد (آیا کسی دریافت که استفاده از Markdown در سریع باعث ایجاد تفاوت می شود؟ ، قالب بندی متن ساده برای نشانه گذاری ، از برچسب های XML برای ساختار درخواست های شما استفاده می کند).
برای بینش بیشتر ، به ترتیب بهترین روشهای رسمی مهندسی سریع منتشر شده توسط OpenAi و Anthropic را بررسی کنید.
ساختار پاسخ مدل
مدلهای OpenAi GPT-4O به طور کلی نسبت به تولید خروجی های ساختار یافته JSON مغرضانه هستند. با این حال ، مدل های انسان شناسی تمایل دارند که به طور مساوی به طرحواره JSON یا XML درخواست شده ، همانطور که در سریع کاربر مشخص شده است ، رعایت کنند.
با این حال ، تحمیل یا آرامش ساختارها بر روی خروجی مدل ها ، یک تصمیم وابسته به مدل و تجربی مبتنی بر کار اساسی است. در طی یک مرحله مهاجرت مدل ، اصلاح ساختار خروجی مورد انتظار همچنین مستلزم تنظیم جزئی در پردازش پس از پاسخ های تولید شده است.
سیستم عامل های مدل متقاطع و اکوسیستم
تعویض LLM پیچیده تر از آنچه به نظر می رسد. با شناخت این چالش ، شرکت های اصلی به طور فزاینده ای بر ارائه راه حل هایی برای مقابله با آن تمرکز می کنند. شرکت هایی مانند Google (Vertex AI) ، Microsoft (Azure AI Studio) و AWS (Bedrock) به طور فعال در ابزارهایی برای پشتیبانی از ارکستراسیون مدل انعطاف پذیر و مدیریت سریع قوی سرمایه گذاری می کنند.
به عنوان مثال ، Google Cloud Next 2025 اخیراً اعلام کرد که Vertex AI به کاربران اجازه می دهد تا با تسهیل یک باغ مدل گسترش یافته ، دسترسی به API یکپارچه ، و ویژگی های جدید Autosxs ، با بیش از 130 مدل کار کنند ، که با ارائه بینش های دقیق در مورد اینکه چرا خروجی یک مدل بهتر از مدل دیگر است ، مقایسه های سر به سر را امکان پذیر می کند.
استاندارد سازی مدل و روشهای سریع
مهاجرت در سراسر خانواده های مدل هوش مصنوعی نیاز به برنامه ریزی ، آزمایش و تکرار دقیق دارد. با درک تفاوت های ظریف هر مدل و پیشبرد های آن ، توسعه دهندگان می توانند ضمن حفظ کیفیت و کارآیی خروجی ، یک انتقال صاف را تضمین کنند.
پزشکان ML باید در چارچوب های ارزیابی قوی سرمایه گذاری کنند ، مستندات رفتارهای مدل را حفظ کنند و با تیم های محصول همکاری نزدیکی داشته باشند تا اطمینان حاصل شود که خروجی های مدل با انتظارات کاربر نهایی مطابقت دارند. در نهایت ، استاندارد سازی و رسمیت مدل و روشهای مهاجرت سریع ، تیم ها را به ضد برنامه های خود در آینده مجهز می کند ، از مدل های بهترین کلاس در هنگام ظهور استفاده می کند و به کاربران قابل اعتماد تر ، آگاه تر و مقرون به صرفه تر است.