أعلنت شركة كلاودفلير (Cloudflare) عن توفر نسخة معاينة لنموذج استخراج جديد يندرج تحت فئة نماذج «النظام الأول» (System One)، ويحمل اسم «Clairic». يتوفر النموذج الجديد حالياً للمطورين على منصة «Workers AI» تحت المعرف @cf/cloudflare/clairic، مع خطط لإطلاق الأوزان المفتوحة للجمهور قريباً. ويمتاز النموذج بقدرته على استخراج، وحساب، وتقدير، والتنبؤ بالقيم من النصوص والصور غير المنظمة بدقة أعلى وسرعة أكبر وتكلفة تقل بكثير عن نماذج اللغات الكبيرة التقليدية (LLMs).
مفهوم نماذج الاستخراج من الفئة الأولى
استلهمت كلاودفلير هذا الإصدار من المفهوم الذي طرحته شركة «TypeSafe» مؤخراً لنماذج النظام الأول المستوحاة من كتاب دانيل كانمان «التفكير، السريع والبطيء»، حيث صُممت هذه النماذج لتعمل بسرعة ودقة وبدون التفكير التوليدي البطيء. وعلى عكس نماذج القرار مثل «Jev» و«Clef» التي تختار من بين خيارات محددة مسبقاً، يتعامل نموذج Clairic مع استخراج القيم المباشرة أو حسابها أو التنبؤ بها بدقة محددة وبدون توليد رموز نصية (Tokens)، مما يمنع حدوث الهلوسة النصية.
يعالج النموذج الطلبات في تمريرة واحدة ومتوازية، حيث يقدم إجابات بنوع بيانات واضح (مثل النصوص، والأرقام، والتواريخ، والأوقات، والقوائم، والتقديرات الاحتمالية، والتنبؤات الزمنية). وكل استجابة رقمية أو نصية تأتي مصحوبة بنسبة ثقة واحتمالية لعدم توفر البيانات في المدخلات (p_null)، مما يتيح للمطورين التحقق الآلي من النتائج.
ما الذي يتغير عملياً للمطورين؟
في سير العمل التقليدي، تعتمد التطبيقات على نماذج اللغات الكبيرة لاستخراج البيانات وتحويلها إلى تنسيق JSON، وهي عملية مكلفة وبطيئة وعرضة لأخطاء التنسيق والهلوسة. يقدم نموذج Clairic بدائل عملية عبر الميزات التالية:
القيم المستخرجة والمحسوبة: لا يقتصر النموذج على نسخ النصوص، بل يمكنه إجراء عمليات حسابية بسيطة ضمن المدخلات مثل جمع الضرائب إلى الأسعار وحساب الفترات الزمنية بين تواريخ مختلفة.
نطاقات التقدير: في حال عدم توفر القيمة صراحة في النص، يمكن للنموذج تقديم توزيع احتمالي مع وسيط وفترة ثقة بنسبة 80% بناءً على أدلة سياقية.
التنبؤ بالسلاسل الزمنية: يمكن استخدام النموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية المدخلة دون الحاجة لنشر نماذج معقدة مخصصة للسلاسل الزمنية.
المعالجة متعددة الوسائط: يدعم النموذج النصوص والصور معاً، مما يتيح استخراج البيانات بدقة من إيصالات ورقية أو مستندات مصورة غير واضحة.
الأداء والتكلفة في سير العمل الذكي
أجرت كلاودفلير مقارنة عملية بين خط سير عمل يعتمد على سلسلة نماذج (Clairic للاستخراج، ثم Clef واتخاذ القرار، ثم نموذج لغوي لتوليد الرد) وبين خط سير عمل يعتمد بالكامل على نموذج لغوٍ كبير واحد (GLM-5.3). أظهرت النتائج أن السلسلة المدمجة أنهت المعالجة في 19.3 ثانية مقارنة بـ 61.7 ثانية للنموذج الكامل، وبتكلفة منخفضة بلغت نحو ثلث التكلفة الإجمالية (6,032 دولاراً مقابل 11,740 دولاراً لكل مليون مطالبة).
التوفر والقيود الحالية
يتوفر نموذج Clairic حالياً كميزة معاينة عبر نقطة نهاية Workers AI، ويمكن استدعاؤه باستخدام وظائف Cloudflare Workers أو واجهة برمجة التطبيقات (REST API). ونظراً لكونه إصداراً أولياً، تشير الشركة إلى بعض القيود الحالية؛ فالحسابات متعددة الخطوات المعقدة لا تزال غير دقيقة تماماً، ومهام التنبؤ والتوقع تظل أساسية وليست بديلة لنماذج السلاسل الزمنية المتخصصة المعقدة. وتخطط الشركة لتحسين هذه الجوانب وإتاحة الأوزان المفتوحة للنموذج مستقبلاً.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.