Čo je to záver?
Inferencia je použitie trénovaného modelu na novom vstupe, čo môže viesť k klasifikácii, skóre, začleneniu, rozpoznanému objektu alebo vytvorenému textu, obrazu alebo zvuku.
To sa líši od tréningu, pri ktorom sa menia parametre modelu.
Vstup, kontext a parametre
Kvalita závisí od správneho formátu, inštrukcie, dostupného kontextu a limitov modelu. Generatívny systém riadi napríklad variabilitu, maximálnu dĺžku a formát odpovede. Stabilná úloha používa verziu promptu a štruktúrovanú overovanie.
Prístroje a postup práce
Model môže počas inferencie požiadať o vyhľadávanie, výpočet alebo akciu v pripojenom systéme. Aplikácia overuje argumenty, oprávnenie a výsledok nástroja. Kritická operácia sa nemôže vykonať len na základe voľného textu modelu.
Latenciu, cenu a škálovanie
Rýchlosť ovplyvňuje veľkosť modelu, dĺžku kontextu, počet výstupných tokensov, hardware a čakanie na nástroje.
Monitorovanie a bezpečnosť
Sledujú sa chyby, čas reakcie, náklady, odmietanie, presnosť formátu a vybrané ukazovatele kvality. Vstupy a výstupy sú chránené datou a pravidlami obsahu. Záznamy majú obmedzenú dobu uchovávania a neobsahujú zbytočné tajomstvo.
Prístup PAR HOUSE Agency
Inferenčnú vrstvu spája s hodnoteniami, smerovaním, nástrojmi a prevádzkovým monitorovaním. Každá verzia má merateľnú kvalitu, cenu a bezpečný fallback. Agent AI tak funguje spoľahlivo v reálnom procese, nie len v jednorazovej výstave.
