من فضلك تسجيل الدخول أو تسجيل لتفعل ذلك.

كشفت Cloudflare عن معاينة لنموذج جديد ضمن فئة «System One» يسمى «Clairic»، وهو نموذج استخلاص قيم (extraction model) متوفر الآن للاستضافة على Workers AI تحت اسم @cf/cloudflare/clairic. تعتزم الشركة إطلاق أوزان النموذج مفتوحة المصدر قريبًا. يهدف Clairic إلى معالجة البيانات غير المهيكلة واستخراج القيم منها وحسابها وتقديرها والتنبؤ بها بدقة أعلى وزمن استجابة أسرع وتكلفة أقل بكثير مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التقليدية.

نماذج System One مقابل System Two: سياق جديد للذكاء الاصطناعي

يأتي إطلاق Clairic مستوحى من مفهوم نماذج «System One» التي أعلنت عنها TypeSafe قبل شهر. وفقًا لتعريف دانيال كانيمان، نماذج System One يجب أن تكون سريعة ودقيقة، على عكس نماذج «System Two» التي تتسم بقدرتها على التفكير المتعمق، مثل نماذج LLMs. بينما تركز نماذج System One للقرارات (مثل Jev وClef) على إعطاء احتمالات بناءً على قائمة من الأسئلة، فإن Clairic هو أول نموذج استخلاص من فئة System One، حيث يقدم إجابات مباشرة على شكل قيم مستخلصة أو محسوبة أو متنبأ بها.

مميزات Clairic وما يميزه عن LLMs

يتفوق Clairic في مهام استخراج البيانات المعقدة التي غالبًا ما تُكلف بها نماذج LLMs. فهو قادر على إرجاع الأرقام بنطاق دقة 80%، وقيم مُنظمة مثل الأسماء والتواريخ والقوائم. نظرًا لكونه لا يقوم بتوليد الرموز، فإنه يقلل بشكل كبير من «الهلوسة» أو الأخطاء في التنسيق، ويوفر مخرجات قوية النوع (strongly typed output) مع درجات ثقة لتقييم مدى موثوقية الإجابة.

يعالج Clairic المدخلات بتمريرة واحدة متوازية، مما يجعله أسرع وأقل تكلفة بكثير من نماذج LLMs التي تستغرق وقتًا أطول في الاستدلال. يمكن للنموذج استخلاص: قيم نصية محددة مع تحديد مواقعها الأصلية، قيم رقمية أو محسوبة، تواريخ وأوقات مضبوطة، فترات زمنية، قوائم منظمة، تقديرات (distributions) ضمن نطاقات محددة، وتوقعات مستقبلية لسلسلة زمنية.

ماذا يعني هذا للمطورين؟

بالنسبة للمطورين، يمثل Clairic حلاً جذريًا لمشكلة استخلاص البيانات من المدخلات غير المهيكلة. فبدلًا من بناء مسارات استخلاص معقدة ومتعددة الطبقات تتضمن تحليل JSON والتحقق من المخطط وإعادة المحاولات لمواجهة أخطاء LLMs، يقدم Clairic مخرجات مضمونة النوع مع إمكانية تتبعها إلى المصدر الأصلي في النص، ودرجات ثقة واضحة.

نرى أن هذه القدرات ستوفر الكثير من الوقت والجهد، خاصة في معالجة المستندات والفواتير ورسائل دعم العملاء. الميزة الأكبر هي أن النموذج يعالج جميع الحقول المطلوبة بتمريرة متوازية واحدة، مما يعني أن طلب ثلاثين حقلاً يكلف نفس تكلفة طلب ثلاثة حقول تقريبًا، وهذا يقلل التكاليف بشكل كبير ويحسن الكفاءة.

المصدر: blog.cloudflare.com

مايكروسوفت تصلح أعطال الألعاب بعد تحديث ويندوز 11
KillSwitch: لغة برمجة جديدة لإرباك نماذج LLM

Reactions

0
0
0
0
0
0
بالفعل كان رد فعل لهذا المنصب.

ردود الفعل