Az AI rendszerek szűk keresztmetszete az inferencia, nem a modell
Shafeeq Ur Rahaman amellett érvel, hogy a vállalati AI-rendszerekben az inferencia tervezése legalább annyira számít, mint maga a modell képessége.
A csapatok gyakran tévesen a modellt hibáztatják a problémákért, ami költséges és hatástalan finomhangoláshoz vezet — írja a Towards Data Science felületén Shafeeq Ur Rahaman.
A szakértő tapasztalatai szerint a valódi problémák gyakran az adatlekérési rétegben, a kontextusablakban vagy a feladatok útválasztásában rejlenek az inferencia során. Az inferencia mára egy tervezhető rendszerré fejlődött, ahol a teljesítmény jelentősen javítható, szemben a korábbi fix lépéssel.
Az erőforrás-allokáció optimalizálása
A legtöbb AI-rendszer egységesen kezeli az összes lekérdezést, függetlenül azok komplexitásától. Ez ineffektív erőforrás-allokációhoz vezet, mivel egy egyszerű fiókstátusz-lekérdezés ugyanazon a folyamaton megy keresztül, mint egy több lépésből álló, konfliktusos dokumentumokat egyeztető megfelelőségi feladat. Más mérnöki alkalmazásokban az erőforrásokat a szükséges munka alapján osztják el, és az AI-ban is egyre több csapat kezdi alkalmazni ezt a megközelítést.
A modell körüli infrastruktúra kritikus szerepe
A könnyebb inferenciákat kisebb terhelésű munkafolyamatokra irányítják, míg a nagyobb számítási kapacitást igénylő feladatokat oda juttatják, ahol valóban szükség van rá. Ez javítja a gazdaságosságot és a komplexebb feladatok minőségét is, mivel nem alulbecsülik az erőforrásigényüket. A produkciós AI-rendszerek sokkal rétegzettebbek, mint azt sokan gondolnák, gyakran több lépésből állnak, mint például adatlekérés, rangsorolás, ellenőrzés és összegzés.
A modell kiválasztása ma már kevésbé kritikus, mint korábban, mivel több szolgáltatótól is elérhetők kompetens alapmodellek, és a képességbeli különbségek is csökkentek. A telepítés sikerét valójában a modell körüli infrastruktúra, az adatlekérés finomhangolása, a számítási kapacitás elosztása és a rendszer szélsőséges esetek kezelése határozza meg. A csapatok, amelyek az inferencia architektúráját gondosan megtervezendő mérnöki feladatnak tekintik, a következő években a Towards Data Science szerint 2025-re el fogják érni a kívánt eredményeket.