البيانات والنماذج

هندسة النماذج

تُخدَم معظم حالات الاستخدام المؤسسية على أفضل وجه بنموذج عام قادر مع استرجاع جيد. وبعضها لا: مجالات ضيقة، أو حجم كبير، أو زمن استجابة صارم، أو بيانات لا يمكنها مغادرة حدودكم. هذه نتولاها نحن.

التحدي التجاري

يُلجَأ إلى الضبط الدقيق مبكراً جداً

تلجأ الفرق إلى الضبط الدقيق لعلاج مشكلات كانت مشكلات استرجاع أو تعليمات، فتجد نفسها تملك نموذجاً يجب صيانته وتقييمه وإعادة ضبطه كلما تحرك النموذج الأساس. الكلفة مستمرة ونادراً ما تُدرَج في الميزانية. وفي الأثناء تُغفَل الأسباب الحقيقية للتخصيص: الكلفة عند الحجم، وزمن الاستجابة، والعمل دون اتصال، واللغة المتخصصة التي يتعامل معها النموذج العام بشكل سيئ.

ما الذي نقوم به

تأكدوا من مبرره ثم نفّذوه كما ينبغي

نبدأ باختبار ما إذا كان الاسترجاع أو التعليمات أو نموذج أساس آخر يحل المشكلة، لأن ذلك عادةً أرخص بناءً وملكية. وحيث يكون التخصيص مبرراً فعلاً، نبني مجموعة البيانات وننفّذ التدريب ونقيّم مقابل مجموعة محجوزة من حالاتكم. ويُصمَّم التقديم لحدود زمن الاستجابة والكلفة لديكم، مع إدارة إصدارات وتراجع، لأن النموذج في الإنتاج أثر يجب أن تستطيعوا الانسحاب منه.

هندسة النماذج

القدرات

  • الضبط الدقيق

  • تخصيص النماذج

  • التضمينات

  • تحسين النماذج

  • تقديم النماذج

  • نماذج مفتوحة المصدر

حالات الاستخدام الشائعة

حالات الاستخدام الشائعة

  • خفض كلفة الاستدعاء عند الحجم بنقل معظم حركة الاستخدام إلى نموذج أصغر متخصص.
  • التعامل مع لغة متخصصة يخطئ فيها النموذج العام باستمرار.
  • التشغيل كلياً داخل حدودكم حيث لا يمكن للبيانات بلوغ واجهة طرف ثالث.
  • تلبية متطلب زمن استجابة لا يستطيع نموذج متقدم مستضاف الوفاء به.

كيف ننفذ

كيف ننفذ

  1. الجرد

    تحديد ما هي البيانات الموجودة ومن يملكها وما حالتها الفعلية.

  2. خط المعالجة

    بناء الاستيعاب والتحويل وفحوص الجودة التي تعتمد عليها النماذج.

  3. المقارنة

    مقارنة المقاربات على بياناتكم لا على لوحة تصنيف عامة.

  4. التقديم

    النشر خلف واجهة مستقرة مع إدارة إصدارات ومراقبة ومسار للتراجع.

التقنية

التقنية

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

الأمن والحوكمة

الأمن والحوكمة

يُسجَّل نسب البيانات من طرف إلى طرف، فيمكن دائماً الإجابة عن مصدر أي قيمة وأي إصدار نموذج أنتج مخرجاً بعينه. تُقلَّص البيانات الشخصية وتُصنَّف وتُحفَظ وفق سياسة صريحة لا افتراضياً. وتُدار إصدارات مجموعات التدريب والتقييم مع الشيفرة التي تستخدمها.

نماذج التعاون

نماذج التعاون

المشروع

نتحمل مسؤولية تصميم حل محدد وتسليمه.

فريق مخصص

طاقة هندسية مخصصة طويلة الأمد مبنية حول تقنياتكم ونموذج تسليمكم.

خدمة مُدارة

نشغّل ونراقب ونحسّن باستمرار الأنظمة العاملة في الإنتاج.

لماذا TeamExtension.ai

سنثنيكم عنه عادةً

التخصيص مبرر أقل مما يُقترَح، ونفضّل قول ذلك على بيعه. وحين يكون مبرراً يكون العمل بلا بريق: بناء مجموعة البيانات، وتقييم صادق، ومسار تقديم تستطيعون تشغيله. وهذا هو الجزء الذي يحدد إن كان سيصمد.

عملاء مختارون

الأسئلة الشائعة

الأسئلة الشائعة

كم من البيانات نحتاج للضبط الدقيق؟
أقل بكثير مما يُفترَض عادةً للأسلوب والصيغة، غالباً بضع مئات من الأمثلة المختارة جيداً. أما تعليم معرفة جديدة فعلاً فمشكلة أخرى تُحَل عادةً بالاسترجاع.
هل يتفوق نموذج مضبوط على نموذج متقدم؟
في مهمة ضيقة أحياناً، وعادةً بكلفة وزمن استجابة أقل بكثير. أما في الاستدلال العام فلا. والنمط الواقعي نموذج أصغر يحمل الجزء الأكبر مع تصعيد الحالات الصعبة.
ماذا يحدث حين يُحدَّث النموذج الأساس؟
لا ينتقل ضبطكم معه، فتعيدون التقييم وغالباً التدريب. وهذه الكلفة المستمرة جزء من القرار ونوضّحها قبل التزامكم.
هل يمكننا تشغيل نماذج مفتوحة المصدر بأنفسنا؟
نعم، ولأغراض موقع البيانات أو العزل يكون ذلك غالباً هو السبب. لكنه يعني تشغيل بنية تحتية للاستدلال، ولها كلفة حقيقية، فينبغي أن يكون خياراً واعياً لا افتراضاً.

ناقش مبادرتك في الذكاء الاصطناعي

الضبط الدقيق والتضمينات والتحسين والتقديم، بما في ذلك النماذج مفتوحة المصدر والمستضافة ذاتياً.