Sebagai pasukan yang bekerja rapat dengan pemilik perniagaan PKS di 马来西亚, kami di AINNA sering mendengar kebimbangan yang sama: mereka mahu manfaat AI, tetapi tidak mahu bergantung pada model besar yang kos tinggi, perlahan, atau terpisah dari sistem harian. Menerusi AINNA NeuralOps, kami sedang membina lapisan kecerdasan khas yang faham operasi PKS sebenar-laporan pengurusan, kewangan, HR, jualan, inventori, khidmat pelanggan, dan operasi laman web-dan bersepadu terus dengan sistem perniagaan anda.
Kami tidak melatih LLM dari sifar. Sebaliknya, kami bermula dengan model open-source dan menyesuaikannya menggunakan LoRA/QLoRA dalam GPU notebook, dengan dataset yang berasal dari kes penggunaan PKS sebenar. Pendekatan ini membolehkan kami menghasilkan model yang lebih kecil, lebih pantas, dan lebih relevan dengan keperluan perniagaan tempatan.
Kami juga menggunakan LLM canggih sebagai model guru untuk penghasilan semula pengetahuan. 模型 berkemampuan tinggi ini membantu kami menjana, memperbaiki, mengkritik, dan menilai contoh latihan, corak penaakulan, kes-kes tepi, serta respons khas PKS sebelum pengetahuan berguna dipindahkan ke model khas yang lebih kecil.
Aliran kerja kami ialah: Advanced LLM Teacher → 中小企业 Dataset → 蒸馏 → LoRA/QLoRA → Specialised 中小企业 模型 → NeuralOps 智能体 安全带. Matlamatnya ialah menggunakan model besar untuk mengajar, tetapi menggunakan model yang lebih kecil untuk beban kerja operasi harian-jadi perniagaan anda mendapat kepintaran tanpa perlu membayar harga 企业.
模型 khas ini kemudiannya diharneskan di dalam NeuralOps, bersama 智能路由, ejen-ejen khas, pangkalan data, API, dan 分离式系统. NeuralOps menentukan model, alat, sumber data, atau aliran kerja mana yang sesuai untuk setiap tugas, bukannya menghantar segalanya ke satu LLM besar.
Untuk tugas mudah dan boleh dijangka, kami menggunakan sistem deterministik seperti PHP, Python, SQL, atau peraturan perniagaan. Untuk kecerdasan rutin, NeuralOps menggunakan model khas PKS. Hanya tugas-tugas penaakulan kompleks yang dinaik taraf ke model besar, membantu mengurangkan kos inferens yang tidak perlu dan pergantungan pada pembekal AI luar.
数据 perniagaan langsung juga kekal dalam sistem operasi seperti MySQL, HR, Kewangan, Inventori, CRM, dan platform laporan. 模型 tidak perlu menghafal keseluruhan syarikat. Ia belajar cara memahami operasi PKS, manakala sistem sebenar menyediakan maklumat semasa dan boleh disahkan.
Arsitektur yang kami bina secara asasnya ialah: 商业 系统 → NeuralOps → 智能路由 → Specialised 中小企业 模型 / 工具 / Advanced LLM → 验证 → 操作. Matlamat kami menjadikan AI lebih praktikal untuk PKS: lebih kecil, lebih khas, lebih cekap kos, boleh dikawal, dan bersepadu dalam aliran kerja perniagaan sebenar-bukan hanya wujud sebagai pembantu perbualan.
#AINNA #NeuralOps #AI #AgenticAI #中小企业 #LLM #知识蒸馏 #LoRA #QLoRA #OpenSourceAI #自动化 #商业智能
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
我喜欢文章对kami di AINNA sering mendengar保持务实的态度。
同意作者对model berkemampuan tinggi ini membantu的判断，方向很清楚。
如果可以继续说明pendekatan ini membolehkan kami menghasilkan的真实案例，我会想继续阅读。
关于kami tidak melatih LLM dari的实际落地部分最吸引我。
这篇内容让我更容易理解为什么sebagai pasukan yang bekerja rapat值得关注。
视觉和结构让kami juga menggunakan LLM canggih的概念更容易掌握。