മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: ശരിയായ ജോലിക്കുള്ള ശരിയായ മാതൃക

നേട്ടങ്ങൾ:

• കഴിവ്, വേഗത, ചെലവ് എന്നിവയിൽ മാതൃകാ കുടുംബത്തെ (വേഗത/സന്തുലിത/ശക്തമായ) താരതമ്യം ചെയ്യാം
• ടാസ്ക് സങ്കീർണ്ണത അനുസരിച്ച് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കലും റൂട്ടിംഗ് തന്ത്രങ്ങളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു
• ഒരു ചെറിയ കൂട്ടം ഇവലുകളുള്ള തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ

LLM സംയോജനത്തിൽ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലാണ് നിങ്ങളുടെ ബക്കിനും ഗുണനിലവാരത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച തീരുമാനം. സാധാരണ റിഫ്ലെക്സ് "ഏറ്റവും ശക്തമായ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക"; എന്നിരുന്നാലും, ഇത് പലപ്പോഴും അനാവശ്യ ചെലവുകളും കാലതാമസവും അർത്ഥമാക്കുന്നു. ഓരോ ജോലിയും നിർവ്വഹിക്കുന്ന ഏറ്റവും ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ഊഹക്കച്ചവടത്തിലല്ല, അളവെടുപ്പിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ശരിയായ സമീപനം. ഈ യൂണിറ്റിൽ, നിങ്ങൾ കഴിവ്/വേഗത/ചെലവ് അച്ചുതണ്ടിൽ മാതൃകാ കുടുംബത്തെ താരതമ്യം ചെയ്യും, ടാസ്‌ക് സങ്കീർണ്ണതയ്ക്ക് അനുസൃതമായി ഒരു മോഡൽ റൂട്ടിംഗ് സ്ട്രാറ്റജി സ്ഥാപിക്കും, കൂടാതെ ഒരു ചെറിയ സെറ്റ് വിലയിരുത്തലുകളോടെ തിരഞ്ഞെടുക്കലിന് തെളിവ് നൽകും.

മാതൃകാ കുടുംബത്തെ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ദാതാക്കൾ സാധാരണയായി മൂന്ന് ക്ലാസുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു: വേഗതയേറിയ/വിലകുറഞ്ഞ, സ്ഥിരതയുള്ളതും ശക്തവും. അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മൂന്ന് അക്ഷങ്ങളിൽ സംഗ്രഹിച്ചിരിക്കുന്നു: കഴിവ് (ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലികൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള ശക്തി), വേഗത (ലേറ്റൻസി), ചെലവ് (ടോക്കൺ വില).

ക്ലാസ്

ഉദാഹരണം

പ്രതിഭ

വേഗത

ചെലവ്

ലഭ്യമായ ജോലികൾ

വേഗം

ഹൈക്കു 4.5

ഇടത്തരം

വളരെ ഉയർന്നത്

താഴ്ന്ന

വർഗ്ഗീകരണം, ലേബലിംഗ്, ഹ്രസ്വ സംഗ്രഹം, ഓറിയൻ്റേഷൻ

സമതുലിതമായ

സോണറ്റ് 5

ഉയർന്നത്

ഉയർന്നത്

ഇടത്തരം

പൊതു ഉദ്ദേശ്യം, കോഡിംഗ്, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഫ്ലോ, മിക്ക ഏജൻ്റ് വർക്ക്

ശക്തമായ

ഓപസ് 4.8

ഏറ്റവും ഉയർന്നത്

ഇടത്തരം

ഉയർന്നത്

സങ്കീർണ്ണമായ ന്യായവാദം, ദീർഘദൂര സ്വയംഭരണ ചുമതലകൾ, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള വിശകലനം

നിർണായക ഉൾക്കാഴ്ച: കൂടുതൽ ശക്തമായ മോഡൽ എല്ലാ ജോലിയിലും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കില്ല. ലളിതമായ "അടിയന്തരമോ അല്ലാത്തതോ" ലേബലിംഗിൽ, ശക്തമായ മോഡലും ഫാസ്റ്റ് മോഡലും ഒരേ ശരിയായ ഉത്തരം നൽകുന്നു; ഒരേയൊരു വ്യത്യാസം ശക്തമായത് 5 മടങ്ങ് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതും വേഗത കുറഞ്ഞതുമാണ്. ദൗത്യത്തിന് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രമേ അധിക കഴിവുകൾ മൂല്യം ഉളവാക്കുകയുള്ളൂ.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ഒരു മോഡൽ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം?

1. ചുമതല തരംതിരിക്കുക. ഇത് പതിവ്/പാറ്റേൺ ആണോ (ലേബലിംഗ്, അനുമാനം), അല്ലെങ്കിൽ ഓപ്പൺ-എൻഡ്/മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് (വിശകലനം, ആസൂത്രണം, കോഡ്)?
2. ഏറ്റവും ഭാരം കുറഞ്ഞ സ്ഥാനാർത്ഥിയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. ഫാസ്റ്റ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പരീക്ഷിക്കുക. മതിയെങ്കിൽ നിർത്തൂ.
3. പോരെങ്കിൽ ഉയർന്ന ക്ലാസിലേക്ക് മാറുക. കൃത്യത കുറവാണെങ്കിൽ, സമതുലിതമായ ഒന്നിലേക്ക് പോകുക, അത് പര്യാപ്തമല്ലെങ്കിൽ, ശക്തമായതിലേക്ക് പോകുക.
4. അളക്കുക, ഊഹിക്കരുത്. ഓരോ കാൻഡിഡേറ്റിൻ്റെയും കൃത്യതയും വിലയും ഒരു ചെറിയ സെറ്റ് ഇവാലുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക (ചുവടെ).
5. റീഡയറക്ഷൻ സജ്ജീകരിക്കുക. ഒരൊറ്റ മോഡലിലേക്ക് കണക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുപകരം, "റൂട്ടർ" ഉപയോഗിച്ച് ശരിയായ മോഡലിലേക്ക് ടാസ്ക് വിതരണം ചെയ്യുക.

മോഡൽ റൂട്ടിംഗ്

യഥാർത്ഥ ജോലിഭാരങ്ങൾ സമ്മിശ്രമാണ്: മിക്ക ഇൻകമിംഗ് അഭ്യർത്ഥനകളും ലളിതമാണ്, ചിലത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അവരെയെല്ലാം ശക്തമായ മാതൃകയിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നത് പാഴായിപ്പോകുന്നു; അവയെല്ലാം ഫാസ്റ്റ് മോഡലിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നത് ഗുണനിലവാരം കുറയ്ക്കുന്നു. റൂട്ടിംഗ് ഇത് പരിഹരിക്കുന്നു: വിലകുറഞ്ഞ മോഡൽ (അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ലളിതമായ നിയമം) ആദ്യം ചുമതലയെ തരംതിരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ജോലി ഉചിതമായ മോഡലിലേക്ക് പോകുന്നു.

# റൂട്ടർ പ്രോംപ്റ്റ് (വിലകുറഞ്ഞ മോഡലിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു) ഇൻകമിംഗ് അഭ്യർത്ഥനയെ അതിൻ്റെ ബുദ്ധിമുട്ട് അനുസരിച്ച് തരംതിരിക്കുക. ഇനിപ്പറയുന്ന JSON മാത്രം നൽകുക:{"difficulty": "simple|complex"}ലളിതം: ഒറ്റ-ഘട്ടം, സൂത്രവാക്യം, ഹ്രസ്വ-ഉത്തരം. സങ്കീർണ്ണം: മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ന്യായവാദം, വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ നീണ്ട തലമുറ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. അഭ്യർത്ഥന: """{{request}}"""

• ലളിതമായ → ഫാസ്റ്റ് മോഡലിലേക്ക് പോകുക (വിലകുറഞ്ഞതും വേഗതയുള്ളതും).
• സങ്കീർണ്ണമായ → ശക്തമായ മോഡലിലേക്ക് പോകുക (ചെലവേറിയതും എന്നാൽ ആവശ്യമുള്ളതും).

ഈ പാറ്റേൺ ശരാശരി ചെലവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു, കാരണം മിക്ക ട്രാഫിക്കും പൊതുവെ ലളിതമാണ്.

നുറുങ്ങ്: ഒരു റഫറൽ തീരുമാനത്തിന് എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരു LLM ആവശ്യമില്ല. "ടെക്‌സ്‌റ്റ് 20 വാക്കുകളിൽ കുറവാണെങ്കിൽ ഫാസ്റ്റ് മോഡലിലേക്ക് പോകുക" എന്നതുപോലുള്ള ലളിതമായ നിയമങ്ങളും ഒരു വഴികാട്ടിയാണ് കൂടാതെ അധിക ടോക്കൺ ചെലവ് പൂജ്യവും കൊണ്ടുവരും. ആദ്യം നിയമം പരീക്ഷിക്കുക.

ലിങ്കിംഗ് ചോയ്‌സ് എവിഡൻസ്: ദി സ്മോൾ എവൽ ക്ലസ്റ്റർ

"ഇത് എനിക്ക് മികച്ചതായി തോന്നുന്നു" എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കരുത്. Eval (മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റ്) എന്നത് ശരിയായ ഉത്തരം അറിയാവുന്ന ഒരു ചെറിയ സാമ്പിളുകളാണ്; നിങ്ങൾ ഈ സെറ്റിൽ ഓരോ മോഡലും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും കൃത്യത, ചെലവ്, ലേറ്റൻസി എന്നിവ അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

# Eval സെറ്റപ്പ് ടെംപ്ലേറ്റ്1) 20-50 യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക, ഓരോന്നിലും "ശരിയായ ഉത്തരം" കൈകൊണ്ട് എഴുതുക.2) ഈ സെറ്റിൽ ഓരോ മോഡലും (വേഗത/സന്തുലിതമായ/ശക്തമായത്) പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.3) ഓരോ മോഡലിനും: ശരികളുടെ എണ്ണം, ശരാശരി ത്രൂപുട്ട് ടോക്കണുകൾ, ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയുടെയും നിരക്ക്, ശരാശരി സമയം.4) "ഏറ്റവും വിലകുറഞ്ഞ" കൃത്യത നൽകുന്ന മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

# Eval താരതമ്യ പട്ടിക (ഫിൽ) മോഡൽ | കൃത്യത | ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയ്ക്കും ചെലവ് | ശരാശരി ദൈർഘ്യം ഹൈക്കു | ...% | ... $ | ... snSonnet | ...% | ... $ | ... snOpus | ...% | ... $ | ...സെക്കൻഡ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് (മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ തീരുമാനം)

# ദുർബലമായ (തീരുമാനത്തിന് അടിസ്ഥാനമില്ല)നമുക്ക് മികച്ച മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാം, ബജറ്റ് പ്രധാനമല്ല.

# STRONG (അളവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനം) 50 സാമ്പിളുകളുടെ തുല്യതയിൽ, ഹൈക്കു 96% കൃത്യത നൽകി, സോണറ്റ് 97% കൃത്യത നൽകി; വ്യത്യാസം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിൽ അപ്രധാനമാണ്. 5 മടങ്ങ് വിലക്കുറവും 2 മടങ്ങ് വേഗതയും ഉള്ളതിനാലാണ് ഹൈക്കു തിരഞ്ഞെടുത്തത്. കൃത്യത 95% ൽ താഴെയാണെങ്കിൽ, സോണറ്റിലേക്ക് അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യാനുള്ള തീരുമാനം സ്വയമേവ എടുക്കും.

ശക്തമായ പതിപ്പ്; തിരഞ്ഞെടുക്കലിനെ ഒരു സംഖ്യ, ഒരു പരിധി, ഒരു എസ്കലേഷൻ റൂൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് രണ്ടും ഇന്നത്തെ തീരുമാനത്തെ പ്രതിരോധിക്കുകയും ഭാവിയിലെ മാറ്റത്തെ നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - അതിശക്തമായ മോഡലിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടുക. ഒരു കോൾ സെൻ്റർ ഓപസുമായുള്ള എല്ലാ സംഭാഷണ സംഗ്രഹങ്ങളും തയ്യാറാക്കുന്നു; പ്രതിമാസ ബിൽ ഉയർന്നതായിരുന്നു. 40-സാമ്പിൾ എവലിൽ, സോണറ്റ് കൃത്യതയിൽ ഓപസിനേക്കാൾ 1% പിന്നിലായിരുന്നു, എന്നാൽ അതിൻ്റെ വില മൂന്നിലൊന്നാണ്. അവർ സംഗ്രഹ വർക്ക് സോണറ്റിലേക്ക് മാറ്റി; ഗുണനിലവാര പരാതികളില്ലാതെ പ്രതിമാസ ചെലവ് $9,000-ൽ നിന്ന് $3,100 ആയി കുറഞ്ഞു.

കേസ് 2 - വഴിതിരിച്ചുവിടലിനൊപ്പം മിക്സഡ് ട്രാഫിക്. ഒരു നിയമ സാങ്കേതിക ടീമിൻ്റെ അഭ്യർത്ഥനകളിൽ 80% ലളിതമായ ഡോക്യുമെൻ്റ് ടാഗിംഗ് ആയിരുന്നു, 20% സങ്കീർണ്ണമായ കരാർ വിശകലനം ആയിരുന്നു. അവർ എല്ലാവരെയും ശക്തമായ മോഡലിലേക്ക് അയയ്ക്കുകയായിരുന്നു. അവർ ഒരു വിലകുറഞ്ഞ റൂട്ടർ കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ഹൈക്കുവിലേക്ക് ലളിതമായ ജോലികളും ഓപസിന് സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളും വിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു; ശരാശരി അഭ്യർത്ഥന ചെലവ് 64% കുറഞ്ഞു, അതേസമയം വിശകലന നിലവാരം നിലനിർത്തി.

കേസ് 3 - അളക്കാതെ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ്. ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഒരു ടീം സങ്കീർണ്ണമായ മെഡിക്കൽ കോഡ് വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ ഫാസ്റ്റ് മോഡലിലേക്ക് നേരിട്ട് കുറച്ചു; അവർ വിലയിരുത്തിയില്ല. തത്സമയം, കൃത്യത 92% ൽ നിന്ന് 78% ആയി കുറഞ്ഞു, ഇത് തെറ്റായ അനുമാനങ്ങളുടെ മടങ്ങിവരവിന് കാരണമായി. അവർ ആദ്യം വിലയിരുത്തേണ്ടതായിരുന്നു: ആ ചുമതലയ്ക്ക് ശക്തമായ മാതൃക ആവശ്യമാണ്. പാഠം: കുറയ്ക്കലും ഉയരവും അളക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ചെയ്യുന്നത്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• "ഏറ്റവും ശക്തമായ മോഡൽ" റിഫ്ലെക്സ്: ലളിതമായ ജോലികളിൽ മാലിന്യവും അനാവശ്യ കാലതാമസവും.
• അളക്കാതെ മോഡൽ മാറ്റുന്നു: കുറയ്ക്കലും വലുതാക്കലും ഇവയില്ലാതെ അപകടകരമാണ്.
• ഒരൊറ്റ മോഡലിലേക്ക് ലോക്ക് ചെയ്യുന്നു: മിക്സഡ് ട്രാഫിക്കിൽ റൂട്ടിംഗ് പലപ്പോഴും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്.
• LLM-നായി എപ്പോഴും റൂട്ടറിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുക: ലളിതമായ നിയമങ്ങൾ പൂജ്യ ചെലവിൽ പ്രവർത്തിക്കും.
• ഒരു ബൂസ്റ്റ് ത്രെഷോൾഡ് സജ്ജീകരിക്കുന്നില്ല: കൃത്യത കുറയുന്നത് മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും.
• മോഡൽ പതിപ്പ് ശരിയാക്കുന്നില്ല: നിർമ്മാണത്തിൽ നിങ്ങൾ ഏത് മോഡൽ/പതിപ്പിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുക; പതിപ്പ് മാറ്റം സ്വഭാവം മാറ്റിയേക്കാം.

ഡീപ്പർ: ഈവൽ, ഇൻക്രിമെൻ്റൽ ട്രയൽ ശാശ്വതമാക്കൽ

മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ഒറ്റത്തവണ തീരുമാനമല്ല. ദാതാക്കൾ പുതിയ മോഡലുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, വില മാറുന്നു, നിങ്ങളുടെ ജോലി വിവരണം വികസിക്കുന്നു. അതിനാൽ എവൽ ക്ലസ്റ്റർ ഒരിക്കൽ സജ്ജമാക്കുക, മറക്കരുത്; ഒരു ജീവിയെപ്പോലെ പിടിക്കുക. ഒരു പുതിയ മോഡൽ പുറത്തുവരുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ അതിലൂടെ അതേ 20-50 സാമ്പിളുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, പട്ടിക അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക, നിങ്ങളുടെ തീരുമാനം വീണ്ടും എടുക്കുക. ഇത് "പാറ്റേൺ-സ്വിച്ചിംഗ് ഇൻ്റ്യൂഷൻ" കെണിയിൽ നിന്ന് നിങ്ങളെ സംരക്ഷിക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ വിപുലമായ സാങ്കേതികത ഫാൾബാക്ക് / കാസ്കേഡ് പാറ്റേൺ ആണ്. നിങ്ങൾ ആദ്യം വിലകുറഞ്ഞ മോഡലിന് ചുമതല നൽകുന്നു; ഔട്ട്‌പുട്ടിന് ആത്മവിശ്വാസം കുറവാണെങ്കിലോ സ്ഥിരീകരണ ലെയർ (യൂണിറ്റ് 11) നിരസിക്കുകയാണെങ്കിലോ, നിങ്ങൾ അതേ അഭ്യർത്ഥന വർദ്ധിപ്പിക്കും. അതിനാൽ മിക്ക ട്രാഫിക്കും വിലകുറഞ്ഞ മോഡലിൽ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു, ശേഷിക്കുന്ന ന്യൂനപക്ഷം മാത്രം ചെലവേറിയ മോഡലിലേക്ക് പോകുന്നു. ഇത് സ്ഥിരമായ ഒറ്റ-മോഡൽ സമീപനത്തേക്കാൾ വിലകുറഞ്ഞതും കൂടുതൽ മോടിയുള്ളതുമാണ്.

മൂന്നാമത്തെ പോയിൻ്റ്, eval എന്നത് കൃത്യത മാത്രമല്ല, ചെലവും കാലതാമസവും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു മോഡൽ 1% കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതും എന്നാൽ 3 മടങ്ങ് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതും 2 മടങ്ങ് വേഗത കുറഞ്ഞതും ആണെങ്കിൽ, മിക്ക ജോലികൾക്കും ട്രേഡ്-ഓഫ് വിലമതിക്കില്ല. മൂന്ന് അക്ഷങ്ങളിൽ (കൃത്യത, ചെലവ്, കാലതാമസം) തീരുമാനമെടുത്ത് ഒരു "പര്യാപ്തത പരിധി" നിർവ്വചിക്കുക: "കൃത്യത 95%-ന് മുകളിലാണെങ്കിൽ, ഏറ്റവും വിലകുറഞ്ഞത് തിരഞ്ഞെടുക്കുക."

അവസാനമായി, നിർമ്മാണത്തിൽ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച മോഡൽ/പതിപ്പ് രേഖപ്പെടുത്തുക. ഒരു ദിവസം ഔട്ട്‌പുട്ട് നിലവാരം മാറിയാൽ, നിങ്ങൾ ആദ്യം നോക്കുന്നത് മോഡൽ പതിപ്പ് മാറിയോ എന്നതാണ്. പതിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ ഗുണമേന്മയുള്ള പ്രശ്നങ്ങളുടെ മൂലകാരണം കണ്ടെത്തുന്നത് വേഗത്തിലാക്കുന്നു.

ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് കൂടി: eval ക്ലസ്റ്റർ നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ ജോലിഭാരത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കണം. ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ മോഡൽ ഇടറുകയും നിങ്ങളെ തെറ്റായ വിശ്വാസത്തിലേക്ക് വശീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നിടത്ത് എളുപ്പമുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു എവൽ മറയ്ക്കുന്നു. ഒരു നല്ല eval; ഇതിൽ സാധാരണ എളുപ്പമുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളും യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ നിങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന കോർണർ കേസുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു (അവ്യക്തമായ, അപൂർണ്ണമായ, പരസ്പരവിരുദ്ധമായ ഇൻപുട്ടുകൾ). ഈ ദുഷ്‌കരമായ ന്യൂനപക്ഷം നിങ്ങളുടെ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ നിർണ്ണയിക്കുന്നു, കാരണം എല്ലാ മോഡലുകളും എന്തായാലും എളുപ്പത്തിൽ ഭൂരിപക്ഷത്തിൽ വിജയിക്കുന്നു. ഇടയ്ക്കിടെ പുതിയ യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകി നിങ്ങളുടെ Eval ഫ്രഷും പ്രതിനിധിയും നിലനിർത്തുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

ശരിയായ മോഡൽ ജോലി ചെയ്യുന്ന ഏറ്റവും ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡലാണ്; എല്ലാ ജോലിയിലും കൂടുതൽ ശക്തിയുള്ളത് മികച്ചതല്ല, അത് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതും വേഗത കുറഞ്ഞതുമാണ്. ടാസ്‌ക് തരംതിരിച്ച് ഏറ്റവും ഭാരം കുറഞ്ഞ കാൻഡിഡേറ്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, റൂട്ടിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് സമ്മിശ്ര ട്രാഫിക് വിതരണം ചെയ്യുക, ഒരു ചെറിയ കൂട്ടം ഇവലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സാധൂകരിക്കുക എന്നിവ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുമ്പോൾ ചിലവ് നിരവധി തവണ കുറയ്ക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു ജോലിഭാരം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. (1) ചുമതല ലളിതം/സങ്കീർണ്ണമായി തരംതിരിക്കുക. (2) 20 യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഒരു ചെറിയ എവൽ സെറ്റ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക (അവയുടെ ശരിയായ ഉത്തരങ്ങൾക്കൊപ്പം). (3) മൂന്ന് മോഡൽ ക്ലാസുകൾക്കായി കൃത്യത/ചെലവ്/സമയ താരതമ്യ പട്ടിക ജനകീയമാക്കാൻ ഒരു പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുക. (4) നിങ്ങൾക്ക് സമ്മിശ്ര ട്രാഫിക് ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു റൂട്ടിംഗ് റൂൾ എഴുതി ഒരു എസ്കലേഷൻ ത്രെഷോൾഡ് സജ്ജീകരിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] എനിക്ക് മാതൃകാ കുടുംബത്തെ ശേഷി/വേഗത/ചെലവ് അച്ചുതണ്ടിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാം.
• [ ] എനിക്ക് "ഏറ്റവും ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡൽ" എന്ന തത്വം പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
• [ ] ടാസ്ക് സങ്കീർണ്ണത അനുസരിച്ച് എനിക്ക് മോഡൽ റൂട്ടിംഗ് സജ്ജീകരിക്കാൻ കഴിയും.
• [ ] ഒരു ചെറിയ കൂട്ടം eval ഉപയോഗിച്ച് എനിക്ക് തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ തെളിവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
• [ ] എനിക്ക് ഒരു അപ്‌ഗ്രേഡ്/ഡിമോഷൻ ത്രെഷോൾഡ് നിർവചിക്കാം.