Dari sudut pandang operasi logistik, salah satu usaha kita untuk menampung kos distilasi LLM sendiri ialah dengan membina lebih banyak 分离式系统.
Prinsipnya mudah:
Jangan gunakan LLM untuk kerja yang sudah menjadi mudah diramal.
Setiap minggu, kita menyasarkan untuk membina kira-kira dua belas sistem 分离式 yang besar, disokong oleh penyelidikan yang diperlukan untuk memahami aliran kerja, mengenal pasti corak, menentukan peraturan, dan mengesahkan sistem itu.
Bagi masalah yang lebih kompleks, kita mungkin menggunakan ChatGPT atau Claude dahulu sebagai lapisan penyelidikan dan penaakulan peringkat tinggi.
Aliran prosesnya menjadi:
Masalah Kompleks → Penyelidikan → Penaakulan → Distilasi → Logik Deterministik → 路由 Pintar → DeepSeek V4 Flash / LLM Sendiri → Pelaksanaan
Bahagian penting ialah apa yang berlaku selepas logik deterministik.
Sekiranya beban kerja boleh diselesaikan melalui peraturan, parser, pengesahan, atau logik tersusun, sistem 分离式 akan mengendalikannya secara terus.
Jika lebih banyak penaakulan diperlukan, beban kerja dihala ke DeepSeek V4 Flash sebagai model luar yang cekap kos.
Bagi beban kerja yang berkepakaran, strategik, sensitif, atau berkaitan kedaulatan, sistem boleh menghalakan tugas itu kepada model LLM sendiri.
Jadi ini bukan tentang menghapuskan LLM.
Ia tentang menggunakannya secara pilihan.
Utamakan deterministik.
LLM cekap kos apabila diperlukan.
LLM sendiri apabila kepakaran, kawalan, atau kedaulatan menjadi faktor.
Seni bina ini juga menyokong ekonomi pembinaan model sendiri.
Lebih banyak beban kerja yang kita asingkan, lebih rendah kos token dan inferens berulang kita.
Semakin rendah kos itu, lebih banyak sumber yang boleh kita tumpukan kepada distilasi model, penilaian, infrastruktur, dan pembangunan ekosistem LLM sendiri.
Itu antara idea teras di sebalik AINNA NeuralOps.
#AINNA #NeuralOps #DetachedSystems #LLM #AIDistillation #SovereignAI #AIInfrastructure #DeepSeek #ChatGPT #Claude #EnterpriseAI #自动化
