AI dla Routingu i Arbiterki Wielu LLM
Przekierowywanie żądań między wieloma LLMami w celu równoważnego rozdzielenia jakości, kosztów i opóźnień za pomocą arbiterki zasadnopodanej, oceny i granic bezpiecznych.
Brak jednego najlepszego LLMa dla wszystkich zadań. Routing wielu LLMów wybiera odpowiedni model na podstawie żądania przy użyciu zasad, ocen i budżetów, a arbiterka łączy lub wybiera wyjścia z filtrami bezpieczeństwa.
Ocena LLM jako sędzia z kryteriami bezpieczeństwa i jakości.
Odpowiedzi hybrydowe (merge/summarize) ze cytatami.
Zasady na poziomie klienta; usuwanie tajnych danych i filtry PII.
Ewaluacja zestawów danych i natychmiastowe odpyty od użytkowników.
Motywacyjny silnik polityczny do wyboru modeli i ustawień domyślnych.
Przetwarzačy przed/po (dzielenie na kawałki, usuwanie poufnych informacji, formatowanie).
Często zadawane pytania
Czym są oceny offline i online, oraz jak relacjonują się z ostrzegawcami o przesunięciu i regresji?
Oceny offline/online; ostrzegawcze o przesunięciu i regresji.
Jak można wykorzystać pętle odwrotne do ponownego treningu routingu i sędziów w systemie?
Pętle odwrotne do ponownego treningu routingu i sędziów.
Jaki jest proces zdefiniowania zasad i zestawów ocen, oraz jak powinny modele być integrowane z unifikowanym API?
Zdefiniowanie zasad i zestawów ocen; integracja modeli z unifikowanym API.
Jak mogę dodać warstwę routingu z logowaniem, a co służy sztuczne A/B testingu w porównaniu do referencyjnego stanu?
Dodanie warstwy routingu z logowaniem; uruchomienie sztucznego A/B testowania w stosunku do referencyjnej grupy.
▶ Wypróbuj na żywo
Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Gradient Descent Visualiser i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.