Modele de decizie AI: prin ce se deosebesc de LLM-uri

Modelele de decizie au atras recent atenția ca o abordare diferită a IA. Unul dintre cele mai discutate este Jev de la TypeSafe AI. Jev produce alegeri structurate, scoruri și estimări de încredere, nu text.

Deși modelele tradiționale de IA fac predicții și clasificări de ani de zile, Jev se concentrează pe luarea unor decizii structurate pe care software-ul le poate folosi direct. Această abordare oferă o altă cale de a construi aplicații IA, mai ales când un sistem trebuie să evalueze informații și să aleagă ce se întâmplă mai departe.

Cum funcționează Jev?

Cu un LLM tradițional, trimiți un prompt și primești text generat. Chiar și când ceri JSON, aplicația trebuie să gestioneze răspunsul și să-i valideze conținutul înainte de a-l folosi.

Jev funcționează diferit. Oferi un context, definești întrebările la care vrei răspunsuri și specifici tipul de răspuns așteptat. Jev returnează rezultate structurate pe care aplicația ta le poate procesa direct.

Jev suportă trei tipuri principale de întrebări:

• Alegere: Selectează o opțiune dintr-o listă definită de tine, cum ar fi facturare, suport tehnic sau vânzări.
• Scor: Evaluează ceva pe o scară ordonată, cum ar fi prioritate scăzută, medie sau ridicată.
• Da sau nu: Estimează probabilitatea ca o afirmație să fie adevărată, de exemplu dacă un tichet de suport are nevoie de intervenție umană.

Poți pune mai multe întrebări despre același input într-o singură cerere. De exemplu, o aplicație de suport ar putea clasifica un tichet, să-i evalueze urgența și să estimeze dacă un om ar trebui să-l verifice. Jev returnează rezultatele într-un format structurat, astfel încât aplicația să poată decide ce să facă mai departe.

Modele de decizie vs. LLM-uri

LLM-urile și modelele de decizie servesc unor scopuri diferite. Un LLM poate explica o decizie, genera conținut, scrie cod sau raționa printr-o sarcină complexă. Jev este proiectat pentru decizii concentrate, cu output-uri definite.

Distincția nu este că LLM-urile nu pot lua decizii. Ele pot, de asemenea, clasifica informații și returna date structurate. Jev este construit special în jurul acestei sarcini, fără a genera un răspuns liber pe care o aplicație trebuie să-l interpreteze.

Acest lucru îl poate face util pentru decizii repetate și bine definite. Pentru sarcini care necesită explicații detaliate, output creativ sau raționament complex în mai mulți pași, un LLM rămâne instrumentul mai potrivit.

Ce sunt scorurile de încredere?

Una dintre funcționalitățile principale ale lui Jev este că output-urile sale includ probabilități și informații de încredere. Aceste valori îi ajută pe developeri să evalueze cât de puternic favorizează modelul un răspuns.

De exemplu, o aplicație de suport pentru clienți ar putea întreba dacă un tichet ar trebui escaladat. Dacă modelul indică o probabilitate ridicată că escaladarea este necesară, aplicația ar putea trimite tichetul către o echipă de suport senior. Dacă rezultatul este incert, ar putea trimite tichetul pentru verificare umană.

Totuși, încrederea nu garantează corectitudinea. Un model poate fi foarte încrezător și totuși să ia decizia greșită. Developerii ar trebui să testeze rezultatele împotriva unor exemple reale și să aleagă praguri care se potrivesc consecințelor fiecărei decizii.

De asemenea, este important să distingi probabilitatea unui răspuns de un scor de încredere separat. Semnificația exactă depinde de tipul de output. Aplicațiile ar trebui să urmeze documentația modelului, nu să trateze fiecare număr returnat ca fiind aceeași măsurătoare.

Unde pot fi utile modelele de decizie?

Clasificare și rutare

Multe aplicații trebuie să sorteze informațiile primite înainte de a le procesa. O platformă de suport ar putea clasifica cererile după subiect și să le trimită către echipa potrivită. O aplicație de business ar putea categorisi documente, emailuri sau feedback de la clienți.

Jev poate returna o categorie dintr-o listă predefinită, permițând aplicației să ruteze elementul fără a parsa un paragraf generat.

Scorare și evaluare

Modelele de decizie pot, de asemenea, evalua informații pe o scară definită. De exemplu, o aplicație ar putea evalua un tichet de suport după urgență, să scorizeze un document pentru relevanță sau să aprecieze dacă un răspuns îndeplinește criterii specifice.

Rezultatele pot fi folosite pentru a ordona elemente, a prioritiza munca sau a identifica cazurile care necesită o verificare suplimentară. Calitatea acestor decizii depinde în continuare de model și de cât de bine descriu criteriile sarcina.

Agenți IA și selecția tool-urilor

Agenții IA folosesc modele pentru a decide ce acțiuni să întreprindă. Un agent ar putea alege un tool, să clasifice o cerere sau să determine dacă o sarcină are nevoie de informații suplimentare.

Un LLM generalist poate lua aceste decizii ca parte a raționamentului său. Un model de decizie poate gestiona o alegere mai restrânsă înainte ca agentul să acționeze.

De exemplu, un workflow personalizat care folosește Hermes Agent ar putea folosi Jev pentru a clasifica o sarcină primită înainte de a o transmite agentului. Ar putea, de asemenea, ajuta la determinarea workflow-ului care ar trebui să gestioneze o cerere. Acest lucru ar necesita o integrare personalizată, nu să te bazezi pe un suport nativ presupus.

Modelele de decizie nu ar trebui tratate ca mecanisme de securitate de sine stătătoare. Dacă un agent poate executa comenzi sau modifica fișiere, permisiunile și regulile deterministe trebuie să impună ce acțiuni sunt permise. Clasificarea unui model poate informa acest proces, dar nu ar trebui să-l înlocuiască.

Alternative la Jev

Jev face parte dintr-un tip mai larg de modele concepute să producă decizii structurate. OpenJev și Laya sunt alte două proiecte care merită explorate atunci când compari abordările.

OpenJev

OpenJev este un proiect open legat de abordarea Jev. Merită examinat dacă vrei să explorezi o implementare în afara unui serviciu hosted. Înainte de a-l folosi, verifică disponibilitatea actuală, cerințele hardware, funcționalitățile suportate și licența.

Laya

Laya este un model de decizie open-source de la Convai Innovations. Se concentrează pe sarcini precum alegerea dintre opțiuni predefinite, evaluarea informațiilor și răspunsul la întrebări de tip da sau nu. Poate fi relevant dacă vrei să evaluezi un model care poate fi rulat în propriul tău mediu.

Aceste proiecte ar trebui comparate pe performanța reală, nu doar pe capabilitățile declarate. Folosește aceleași date de test și măsoară acuratețea, latența, cerințele de resurse și cât de bine se potrivesc estimările lor de încredere cu rezultatele reale.

Poți rula modele de decizie local?

Rularea unui model local îți oferă mai mult control asupra mediului software și asupra locului unde sunt procesate datele. Totuși, opțiunile de deployment disponibile diferă de la proiect la proiect. Jev este oferit printr-un API, în timp ce alternativele open-source pot oferi opțiuni pentru rularea inferenței pe propriul hardware.

Cerințele hardware depind de dimensiunea modelului, utilizarea memoriei și throughput. Unele modele pot rula pe un CPU, în timp ce altele beneficiază de un GPU, mai ales când procesează multe cereri.

Dacă vrei să experimentezi cu modele IA locale, DaDesktop oferă desktopuri în cloud cu opțiuni dedicate de GPU. Le poți folosi pentru development și testing fără să cumperi un GPU high-end pentru computerul tău local.

Află mai multe despre rularea LLM-urilor locale sau explorează medii pentru agenți IA.

Când ar trebui să folosești un model de decizie?

Modelele de decizie sunt utile când o aplicație are nevoie de un răspuns definit care poate declanșa un pas următor specific. Ele pot completa LLM-urile prin gestionarea clasificării, scorării și rutării, în timp ce un model generativ se ocupă de limbaj și de raționamentul mai complex.

Cea mai bună alegere depinde de aplicația ta. Testează modelul pe propriile date, compară-l cu clasificatori convenționali și LLM-uri și măsoară acuratețea, latența și costul. Pentru decizii importante, include verificare umană și măsuri de siguranță acolo unde este nevoie.

Vrei să discuți despre use case-ul tău? Contactează-ne și te îndrumăm în direcția potrivită.