Salah satu cara saya menokong kos operasi LLM sendiri dalam ekosistem e-dagang AINNA ialah dengan membina lebih banyak Detached Systems.
Prinsipnya lurus saja:
Jangan gunakan LLM untuk kerja yang sudah boleh diramal.
Setiap minggu, saya sasar bina dalam dua belas Detached Systems yang padat, disokong oleh penyelidikan untuk memahami aliran kerja pasaran digital, mengenal pasti corak dalam pesanan, stok, dan SKU, menentukan peraturan, serta mengesahkan sistem sebelum masuk production.
Bagi masalah kompleks - contohnya aliran pemprosesan pesanan pelbagai marketplace, kategorisasi SKU, atau penilaian dasar pemulangan - saya mungkin gunakan ChatGPT atau Claude sebagai lapisan reasoning dan penyelidikan peringkat tinggi dahulu.
Kemudian aliran kerjanya jadi:
Masalah Kompleks → Penyelidikan → Reasoning → Distillation → Logik Deterministik → Smart Routing → DeepSeek V4 Flash / LLM Sendiri → Pelaksanaan
Yang penting ialah apa yang berlaku selepas logik deterministik.
Jika bebanan kerja boleh diselesaikan melalui peraturan, parser, pengesahan, atau logik berstruktur - seperti penentuan routing pesanan, pengesahan SKU, atau penyesuaian stok - Detached Systems akan urus terus.
Jika masih memerlukan reasoning, bebanan itu dihantar ke DeepSeek V4 Flash sebagai model luar yang cekap kos.
Untuk bebanan yang lebih pakar, strategik, sensitif, atau berkaitan kedaulatan data pelanggan, sistem akan hantar tugas ke LLM model kami sendiri.
Jadi ini bukan untuk membuang LLM sama sekali.
Ia tentang memilih bila perlu menggunakannya.
Logik deterministik dulu.
LLM cekap kos bila diperlukan.
LLM sendiri bila kepakaran, kawalan, atau kedaulatan menjadi keutamaan.
Reka bentuk ini juga menyokong ekonomi pembinaan model kami sendiri.
Lebih banyak bebanan yang kami pisahkan dari inference berbayar, lebih rendah kos token berulang yang kami tanggung setiap bulan.
Semakin rendah kos itu, lebih banyak sumber yang boleh kami arahkan semula ke distilasi model, penilaian, infrastruktur, dan pembangunan ekosistem LLM sendiri - sambil terus menjaga kelancaran operasi marketplace.
Itulah salah satu idea teras di sebalik AINNA NeuralOps.
#AINNA #NeuralOps #DetachedSystems #LLM #AIDistillation #SovereignAI #AIInfrastructure #DeepSeek #ChatGPT #Claude #EnterpriseAI #Automation
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
अभी भी इस विषय के बारे में सोच रहा हूँ।
The figures on serta mengesahkan sistem sebelum masuk make more sense than most posts.
Clear and short. Sharing disokong oleh penyelidikan untuk memahami with my team.
atau penyesuaian stok - detached - that is the whole thing in one line.
Still thinking about bagi masalah kompleks - contohnya.
Whoever wrote this actually did the work on mengenal pasti corak dalam pesanan.