ລາວLaoGPT
انضم

التوجيه الذكي

أرخص نموذج يجتاز المعيار.

الموجِّه هو الفرق بين منصة ذكاء اصطناعي وفاتورة ذكاء اصطناعي. يصنّف LaoGPT كل طلب، ويقيسه على ما يستطيعه كل نموذج في العائلة فعلًا، ويرسله إلى أصغر نموذج ينجزه على الوجه الصحيح — ثم يفحص الإجابة ويصعّد إن لم يُنجزه. تبيّن هذه الصفحة كيف يُتخذ هذا القرار، وما الذي يحق لك فرضه.

أربعة قرارات قبل توليد أي رمز

1

أي نموذج

Lite لإعادة الصياغة، وBase لمعظم المهام، وPro حين لا يتسع السياق، وVision حين توجد صورة، وVoice حين يوجد صوت، وReason حين يتعيّن على إنسان تدقيق السلسلة.

2

أين يعمل

على الجهاز إن كان قادرًا على ذلك، وداخل البلد إن لم يكن، ولا في أي مكان إن كانت مساحة العمل قد أقفلت منطقة سيغادرها الطلب.

3

كم يكلّف

يعرف الموجِّه سعر كل نموذج بالكيب والرصيد المتبقي في الحساب. لا يُرسَل طلب رخيص إلى نموذج مكلف من باب الاحتياط.

4

هل يصعّد

تُفحص الإجابة الأولى مقابل الطلب. والفحص الفاشل يوجّه إلى الأعلى ويذكر ذلك في الاستجابة — فترى أن ذلك حدث وكم كلّف.

ما الذي يقرؤه

ثماني إشارات، لا تتطلب أيٌّ منها أن تصف طلبك. وتظهر الثماني كلها في الاستجابة، فيصبح قرار التوجيه شيئًا يمكنك مجادلته، لا شيئًا يحدث لك فحسب.

task

نوع المهمة

الكتابة، والتلخيص، والترجمة، والاستخراج، والتصنيف، والاستدلال. يُستنتج تلقائيًا ويمكن تجاوزه.

dialect

الخط والمتغير اللغوي

لاوسية فيينتيان أو اللاوسية الشمالية أو الجنوبية، أو لاوسية ممزوجة بالتايلاندية أو الإنجليزية، أو لاوسية مكتوبة بالحروف اللاتينية.

modality

الوسيط

نص، أو صورة، أو PDF ممسوح ضوئيًا، أو صوت. وجود صورة في الطلب يستبعد كل نموذج لا يعالج إلا النص.

tokens

طول السياق

يُقاس بمُقطِّع الرموز اللاوسي، ولا يُقدَّر من عدد الأحرف — وبهذا التقدير تحديدًا تخطئ المنصات الأجنبية.

pii

الحساسية

رقم بطاقة هوية لاوسية، أو قيد في دفتر العائلة، أو سجل مريض، أو رقم ضريبي. يُكتشف محليًا، فيُقفل المسار قبل أن يُرسَل الطلب إلى أي مكان.

network

الاتصال

دون اتصال، أو توفير البيانات، أو كامل. الموجِّه يخفّض النموذج، لا الإجابة.

kip

الميزانية

الرصيد المتبقي مسبق الدفع بالكيب، والحد الأقصى لكل طلب الذي حدّده الحساب.

ttft

متطلبات زمن الاستجابة

الإجابة الصوتية تحتاج إلى أول رمز خلال ثانية. والمعالجة الدفعية الليلية لا تحتاج.

جدول التوجيه

توضيحي. الجدول الفعلي يأتي من المنصة ويتغير كلما أُضيفت نماذج — وهذا هو بيت القصيد من عدم تسمية نموذج في برنامجك العميل.

الطلبوُجِّه إلىالسبب
«أعد صياغة هذا بمستوى لغوي مهذّب»LaoLLM-Lite · على الجهازقصير، بلا بحث، ولا حاجة إلى شبكة
«لخّص هذا التعميم المؤلف من 6 صفحات»LaoLLM-Baseيتسع له السياق، ويحتاج إلى إحالات
«ما البنود التي تغيّرت في هذه الصفحات الـ400؟»LaoLLM-Proالسياق يتجاوز Base
[صورة لاستمارة مختومة]LaoLLM-Vision → Baseالصورة أولًا، ثم الاستدلال على ما قُرئ
[صوت، بلكنة جنوبية]LaoLLM-Voice → Baseيُحدَّد المتغير، ويُفرَّغ الكلام كتابيًا، ويُجاب بالمتغير نفسه الذي سُمع
«هل تستوفي هذه المناقصة العتبة؟»LaoLLM-Reasonيجب أن يتمكن إنسان من التحقق من كل خطوة
أي شيء يتضمن رقم هوية وطنيةعلى الجهاز، أو مرفوضسياسة مساحة العمل، تُفرض قبل الإرسال

مسار يحق له رفضه

كل طبقات التوجيه الأخرى تُحسّن التكلفة وزمن الاستجابة. أما هذه فلها محور ثالث، وهو ما تشتريه المؤسسة فعلًا: يمكن لمساحة العمل أن تحدد أن طلباتها لا تغادر la-vte-1 أبدًا، وعندئذ يعيد الموجِّه خطأً بدل أن يجد بصمت نموذجًا في مكان آخر. الرفض ميزة. وهو كذلك الشكل الوحيد لضمان موقع البيانات الذي يصمد أمام الموجِّه.

409 route_forbidden · workspace pinned to la-vte-1

سلّم التصعيد

التصعيد ظاهر، ويُحتسب بحسب ما كلّفه فعلًا، لا بسعر أكبر نموذج. وإن أخطأ الموجِّه، يمكنك أن ترى أنه أخطأ.

LaoLLM-Lite×1
LaoLLM-Base×4
LaoLLM-Pro×11
LaoLLM-Reason×26

لا تُصعد درجة إلا إذا لم تجتز الإجابة السابقة فحصها الخاص.

ويمكنك دائمًا تجاوزه

حدّد اسم نموذج فيتنحّى الموجِّه. حدّد سياسة فيتبعها بدلًا من ذلك. التوجيه إعداد افتراضي لا قفص — والمقصود أن يكون الإعداد الافتراضي هو ما لا يحتاج أحد تقريبًا إلى تغييره.

POST /v1/messages
{
  "model": "auto",                    // default: the router decides
  "route": {
    "region": "la-vte-1",             // refuse rather than leave
    "max_kip": 75,                    // per-request ceiling
    "prefer": "cheapest_passing"      // or "fastest" | "best"
  }
}

// The decision comes back with the answer, every time:
// { "routed_to": "LaoLLM-Base", "considered": ["Lite", "Base", "Pro"],
//   "reason": "context 4.1k > Lite 8k window at 0.62 confidence",
//   "escalated": false, "region": "la-vte-1", "usage": { "kip": 11.40 } }

مراجع

قراءات خلفية عن النماذج متعددة الوسائط، من التوثيق الأصلي والأوراق البحثية التي يقوم عليها هذا المجال. روابط خارجية، لا علاقة لها بـ LaoGPT.

arXiv 2406.18665RouteLLM: Learning to Route LLMs with Preference Data

2024 — التوجيه بين نموذج قوي ونموذج ضعيف، وكم يوفّر ذلك.

arXiv 1701.06538Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer

2017 — التوجيه داخل النموذج بدل أن يكون أمامه؛ سلف هذه الفكرة.

CloudflareAI Gateway — Cloudflare documentation

توثيق عملي لوضع طبقة توجيه وتخزين مؤقت أمام النماذج.

IBMWhat is a multimodal LLM? — IBM

أوضح تعريف موجز للنموذج اللغوي الكبير متعدد الوسائط والغرض منه.

الرئيسية متعدد الوسائط

برنامج الإصدار التمهيدي

اختر طريقة انضمامك.

ثلاث مجموعات مفتوحة. اختيار واحدة يهيّئ النموذج أدناه — ويمكنك تغييره هناك.