दो मॉडल, कोई पाठ नहीं
क्लाउडफ्लेयर ने क्लेफ़ और क्लेफ़-फ्लैश जारी किए हैं — ऐसे दो निर्णय मॉडल जो पाठ बनाते ही नहीं। 1 अक्टूबर की एक पोस्ट में कंपनी ने कहा कि दोनों हगिंग फेस पर अपाचे 2.0 लाइसेंस के तहत खुले वज़नों वाले हैं और उसके वर्कर्स एआई प्लेटफ़ॉर्म पर चलते हैं, और दोनों टाइपसेफ़ एआई के जेव सिस्टम वन के एपीआई-अनुकूल हैं — वही मॉडल जिसने कुछ हफ़्ते पहले यह श्रेणी बनाई थी।
निर्णय मॉडल एक इनपुट स्थिति और टाइप किए गए सवालों का समूह लेता है, और हर स्वीकार्य उत्तर के लिए एक संभावना लौटाता है। क्लाउडफ्लेयर का उदाहरण एक सहायता संदेश है: क्या यह अत्यावश्यक है, कौन-सी टीम इसे देखे, असर कितना गंभीर है। नतीजा संभावनाओं का एक संरचित रिकॉर्ड होता है, जिस पर बुलाने वाला कोड बिना किसी के पढ़े कार्रवाई कर सकता है।
यह बना कैसे है
क्लेफ़ क्वेन3.8-27बी बैकबोन को जमा देता है और क्लेफ़-फ्लैश क्वेन3.5-9बी को, जिन पर रैंक-256 के निम्न-रैंक अडैप्टर और एक रूटिंग हेड प्रशिक्षित किया गया है। अनुमान के समय बैकबोन केवल प्रीफ़िल पास करता है, फिर मॉडल वैध स्कीमा विकल्पों को समानांतर में अंक देता है। कुछ भी टोकन-दर-टोकन नहीं बनता, और गति यहीं से आती है।
क्लाउडफ्लेयर ने संभावनाओं को अंशांकित करने के लिए लेबल-स्मूद क्रॉस-एंट्रॉपी के साथ ब्रायर लॉस का भी प्रयोग किया, और एक ऐसी विधि का जिसे वह अंशांकित निर्णयों के लिए सुदृढ़ीकरण अधिगम कहती है, जो निकटवर्ती क्रमिक उत्तरों को आंशिक अंक देती है। जेव से दो अंतर सीधे हैं: क्लेफ़ में दृष्टि एन्कोडर है और वह छवियाँ वर्गीकृत कर सकता है, जो जेव आज नहीं करता, और उसकी संदर्भ खिड़की 64के है जबकि जेव की 32के।
आँकड़े, और वे किसके हैं
नीचे के सारे आँकड़े क्लाउडफ्लेयर के हैं, और क्लाउडफ्लेयर ने ही मापे हैं। जेव डिसीज़न इंडेक्स से उसने दस पंक्तियों की जो तालिका छापी, उसमें सात पंक्तियों पर सबसे ऊँचा अंक किसी क्लेफ़ मॉडल का है — इनमें बैंकिंग77 पर 94.20 मैक्रो-एफ1 बनाम जेव के 79.74, और घरेलू उपकरणों के एक सेट पर 97.73 बनाम जेव के 52.27 शामिल हैं। जेव व्हेन2कॉल और ब्राइट पर आगे है, और डिफ्यूज़नजेम्मा जेव फ़िशएनचिप्स पर।
43 जाँच-चक्रों में विलंब के मामले में क्लाउडफ्लेयर क्लेफ़ के लिए 209.3 मिलीसेकंड और क्लेफ़-फ्लैश के लिए 38.8 मिलीसेकंड की मध्यिका बताती है, जबकि जेव के लिए 524.1। लाया नाम का एक प्रतिद्वंद्वी 5.8 मिलीसेकंड के साथ और भी तेज़ है, पर क्लाउडफ्लेयर की अपनी तालिका उसे 38.13 देती है जहाँ क्लेफ़ मॉडल 98 से ऊपर हैं, और उसका पी95 विलंब क्लेफ़-फ्लैश से ख़राब है। टाइपसेफ़ की अपनी मूल्यांकन सूची पर क्लाउडफ्लेयर का कहना है कि क्लेफ़ ने चार में से तीन कार्यप्रवाहों में जेव को हराया, और एजेंट-ट्रेस ऑब्ज़र्वेबिलिटी में हारा।
दोहराने लायक एक आंतरिक नतीजा क्लाउडफ्लेयर की ख़तरा-सूचना टीम का है, जो डोमेन वर्गीकृत करने के लिए क्लेफ़ का इस्तेमाल करती है: किसी साइट को लाने, रेंडर करने और वर्गीकृत करने में 2.2 सेकंड, जबकि जीपीटी-ओएसएस-120बी को 4.7 सेकंड लगे और उसने केवल दो वर्गीकरण लौटाए।
इसके नीचे का फ़ाइन-ट्यूनिंग कारोबार
मॉडलों के साथ क्लाउडफ्लेयर सुदृढ़ीकरण अधिगम आधारित फ़ाइन-ट्यूनिंग सेवा शुरू कर रही है, जो पहले उसकी फ़ॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियरिंग टीम देगी और बाद में, कंपनी के अनुसार, स्वयं-सेवा होगी। हिस्से पुराने उत्पाद हैं — अनुरोध डेटा जुटाने के लिए एआई गेटवे, रोलआउट के लिए वर्कर्स एआई, आरएल सैंडबॉक्स के रूप में कंटेनर्स — साथ में ट्रेनर नाम का एक नया घटक और रेप्लिकेट अधिग्रहण से निकला अपना-मॉडल-लाओ वाला काम।
देखने लायक हिस्सा यही है। खुले वज़न मॉडल को आज़माना आसान बनाते हैं; फ़ाइन-ट्यूनिंग की शृंखला ही ग्राहकों को रोकेगी। जेव दो हफ़्ते पुराना है, अमेज़न ने उसी हफ़्ते अपना निर्णय मॉडल उतारा, और विक्रेताओं के बाहर किसी ने अब तक इनमें से किसी की स्वतंत्र तुलना नहीं छापी है।
