پیچیدگی‌های انتقال بین مدل‌های زبان بزرگ: چالش‌ها و فرصت‌ها
انتقال بین مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) به‌نظر می‌رسد امری ساده باشد؛ زیرا این مدل‌ها با زبان طبیعی ارتباط برقرار می‌کنند و جا به جایی از GPT-4 به Claude یا Gemini باید به سادگی تغییر یک کلید API باشد. اما در عمل، هر مدل به‌گونه‌ای متفاوت به پرسش‌ها پاسخ می‌دهد و این انتقال را به‌هیچ عنوان seamless نمی‌کند. تیم‌های شرکتی که به مدل‌ها به‌عنوان یک عملیات “وصل و پخش” نگاه می‌کنند، اغلب با مشکلات غیرمنتظره‌ای مانند خروجی‌های نادرست، افزایش هزینه‌های توکن و تغییر در کیفیت استدلال‌ها مواجه می‌شوند.
این گزارش ابعاد پنهانی مهاجرت بین مدل‌ها را بررسی می‌کند، از ویژگی‌های توکنیزیشن و ترجیحات فرمت‌گذاری گرفته تا ساختارهای پاسخ و عملکرد پنجره‌های متنی. بر اساس مقایسه‌های عملی و آزمایش‌های دنیای واقعی، این راهنما توضیح می‌دهد که هنگام انتقال از OpenAI به Anthropic یا Gemini گوگل چه اتفاقاتی می‌افتد و تیم‌های شما باید به چه نکاتی توجه کنند.
هر خانواده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی دارای نقاط قوت و ضعف ویژه‌ای است. به‌عنوان مثال، فرض کنید در یک سناریوی واقعی شما تازه GPT-4 را آزمایش کرده‌اید و اکنون CTO شما خواستار آزمایش Claude 3.5 است. قبل از اتخاذ هر تصمیمی، حتماً به نکات زیر توجه کنید:
تمام ارائه‌دهندگان مدل به‌طور بسیار رقابتی هزینه‌های مربوط به هر توکن را معرفی می‌کنند. به‌عنوان مثال، مشاهده شده که هزینه‌های توکنیزیشن برای GPT-4 در سال‌های 2023 تا 2024 به شدت کاهش یافته است. با این حال، از دیدگاه یک کارشناس یادگیری ماشین (ML)، اتخاذ تصمیمات مدل بر اساس هزینه‌های ظاهری هر توکن می‌تواند گمراه‌کننده باشد. یک مطالعه موردی عملی بین GPT-4 و Sonnet 3.5 نشان می‌دهد که توکنیزرهای مدل‌های انتروپیک معمولاً ورودی‌های متنی را به تعداد بیشتری توکن تقسیم می‌کنند.
در حالی که هر ارائه‌دهنده مدلی در تلاش است تا محدودیت‌های طول ورودی متون را افزایش دهد، مدل‌های مختلف ممکن است طول‌های مختلف را به‌گونه‌ای متفاوت پردازش کنند. به‌عنوان مثال، Sonnet-3.5 پنجره متنی بزرگ‌تری تا 200K توکن ارائه می‌دهد، در حالی که پنجره متنی GPT-4 128K توکن است. علیرغم این تفاوت، GPT-4 در پردازش متون تا 32K توکن عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد، حال آنکه Sonnet-3.5 با ورودی‌های بالاتر از 8K-16K توکن با افت عملکرد روبه‌رو می‌شود.
علاوه بر این، شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد طول‌های مختلف متن درون خانواده‌های مدل‌ها با یکدیگر به‌طور متفاوتی پردازش می‌شود، به‌طوری که لزوماً مدل‌ها در زمینه‌های کوتاه بهتر عمل می‌کنند و در زمینه‌های طولانی‌تر کارایی کمتری دارند. با این توصیف، جایگزینی یک مدل با مدل دیگر، چه از همان خانواده و چه از خانواده‌ای متفاوت، ممکن است به انحرافات عملکرد غیرمنتظره‌ای منجر شود.
مدل‌های فعلی حتی نسبت به کوچک‌ترین تغییرات در فرمت ورودی نیز حساس هستند. به‌طور مثال، وجود یا عدم وجود فرمت‌دهی‌هایی نظیر تگ‌های markdown و XML می‌تواند به‌طور قابل توجهی بر عملکرد مدل‌ها در یک وظیفه خاص تأثیر بگذارد. نتایج تجربی در مطالعات مختلف نشان می‌دهد که مدل‌های OpenAI به ورودی‌های فرمت شده با markdown از جمله تقسیم‌بندی‌های بخش‌ها، تأکیدات و لیست‌ها ترجیح بیشتری می‌دهند، در حالی که مدل‌های Anthropic تگ‌های XML را برای تفکیک بخش‌های مختلف ورودی ترجیح می‌دهند.
در دوره انتقال بین مدل‌ها، اصلاح ساختار خروجی مورد انتظار همچنین مستلزم انجام تغییرات جزئی در پردازش پس از تولید پاسخ‌ها خواهد بود. بنابراین، جابجایی بین مدل‌های زبان بزرگ پیچیده‌تر از آن چیزی است که به‌نظر می‌رسد. با شناخت این چالش‌ها، شرکت‌های بزرگ به‌طور فزاینده‌ای بر روی ارائه راه‌حل‌هایی برای مقابله با آن تمرکز کرده‌اند.
شرکت‌هایی مانند گوگل (Vertex AI)، مایکروسافت (Azure AI Studio) و AWS (Bedrock) به‌طور فعال در حال سرمایه‌گذاری در ابزارهایی هستند که از هماهنگی مدل‌های انعطاف‌پذیر و مدیریت مؤثر ورودی‌ها پشتیبانی می‌کنند. برای مثال، Google Cloud Next 2025 اخیراً اعلام کرد که Vertex AI به کاربران اجازه می‌دهد تا با بیش از 130 مدل کار کنند و امکان مقایسه سر به سر خروجی‌های مختلف مدل‌ها را فراهم می‌آورد.
مهاجرت ورودی‌ها در میان خانواده‌های مدل‌های هوش مصنوعی مستلزم برنامه‌ریزی، آزمایش و تکرار دقیق است. با درک جزئیات هر مدل و اصلاح ورودی‌ها مطابق با آن، توسعه‌دهندگان می‌توانند انتقالی روان را به‌همراه حفظ کیفیت و کارایی خروجی‌ها تضمین کنند. در نهایت، استانداردسازی و رسمیت بخشیدن به متدولوژی‌های انتقال مدل و ورودی، تیم‌ها را برای تامین آینده اپلیکیشن‌های خود آماده می‌سازد و به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا با بهره‌گیری از بهترین مدل‌ها ارائه‌ای مطمئن، متناسب با زمینه و بهینه از لحاظ هزینه را برای کاربران خود فراهم سازند.