Neon نے گزشتہ روز (6 اگست) ایک بلاگ پوسٹ جاری کرتے ہوئے Castform کمپنی کے ساتھ تعاون کا اعلان کیا اور ریٹریول ماڈلز کے لیے ایک تربیتی طریقہ کار کی تفصیلات پیش کیں۔
نوٹ: Neon ایک مکمل طور پر مینیجڈ، سرور لیس (Serverless) PostgreSQL ڈیٹا بیس ہے۔ یہ کمپیوٹ اور اسٹوریج کو الگ کرتا ہے، خودکار اسکیلنگ، ضرورت کے مطابق صفر تک اسکیل ڈاؤن اور Git جیسی ڈیٹا بیس برانچنگ کی سہولت فراہم کرتا ہے، اس لیے جدید کلاؤڈ نیٹیو ایپلی کیشنز اور AI ایجنٹس کے لیے نہایت موزوں ہے۔
Castform بنیادی طور پر کاروباری اداروں اور ڈویلپرز کے لیے AI وائس ایجنٹس اور ماڈل ٹریننگ پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔ یہ انتہائی حقیقت پسندانہ صوتی تعامل اور خودکار ورک فلو کے ذریعے اداروں کو روزمرہ کی کالز، سیلز فالو اَپ اور صارفین کی معاونت سنبھالنے میں مدد دیتا ہے۔
بلاگ پوسٹ میں بتایا گیا کہ ایک اچھے AI ایجنٹ میں درج ذیل 2 صلاحیتیں ہونی چاہییں: پہلی، ٹولز کے ذریعے درست سیاقی ڈیٹا تلاش کرنا؛ دوسری، روٹنگ کے ذریعے یہ فیصلہ کرنا کہ تلاش کے لیے کون سا ماڈل استعمال کیا جائے۔
اسی لیے Neon ٹیم نے Castform کے ساتھ مل کر ری اِنفورسمنٹ لرننگ استعمال کرتے ہوئے 1 اوپن سورس 4B پیرامیٹر ماڈل کی پوسٹ ٹریننگ کی۔ تلاش کے کاموں میں اس ماڈل کی درستگی OpenAI کے GPT-5.6 Sol کے برابر یا اس سے بھی زیادہ رہی، جبکہ لاگت مؤخر الذکر کی تقریباً 1/100 ہے۔
Neon ٹیم نے بتایا کہ دستاویزات کی تلاش میں اس وقت عام طریقہ ایمبیڈڈ سرچ (embedded search) ہے، جس میں عموماً دستاویزات کو عددی ڈیٹا میں تبدیل کرکے مشابہ مواد تلاش کیا جاتا ہے۔
تاہم AI ایجنٹس کے عام ہونے کے ساتھ تلاش کا عمل ایجنٹک سرچ کی جانب منتقل ہونا شروع ہوگیا ہے۔ ایسے نظام میں AI ماڈل بڑے سوال کو متعدد چھوٹے سوالات میں تقسیم کرتا ہے، تلاش کے استفسارات کا خود فیصلہ کرتا ہے، تلاش کے نتائج کا جائزہ لیتا ہے اور نتائج کی بنیاد پر اگلی تلاش شروع کرتا ہے، یہاں تک کہ مطلوبہ معلومات جمع ہوجائے۔
Neon کے مطابق ایجنٹک سرچ پیچیدہ سوالات سے نمٹنے کے لیے زیادہ موزوں ہے، لیکن ہر تلاش کے لیے اعلیٰ کارکردگی والے ماڈل کو کال کرنا پڑتی ہے، جس سے وقت اور لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔ Neon کی جانب سے فراہم کردہ عام درخواست کے مطابق، GPT-5.6 Sol کے ذریعے ایک تلاش کی درخواست میں 10 سیکنڈ سے زیادہ وقت لگتا ہے اور لاگت تقریباً $0.03 ہے۔
Castform نے نسبتاً چھوٹے اوپن سورس ماڈل کی تربیت کا انتخاب کیا، تاکہ ماڈل مخصوص ڈیٹا سے مطلوبہ معلومات تلاش کرنا سیکھ سکے۔ Neon نے دستاویزات کے اسٹوریج اور تلاش کی سہولت فراہم کی، جبکہ Castform نے ماڈل کو یہ فیصلہ کرنا سکھایا کہ “کیا تلاش کرنا ہے”۔
تربیتی عمل میں ماڈل کام مکمل کرنے کی کوشش کرتا ہے، نظام نتائج کو اسکور دیتا ہے اور اسکور کو بعد کے تجربات میں شامل کرتا ہے۔ جائزے کے پیمانوں میں یہ شامل تھا: آیا درست دستاویز ملی، آیا مناسب پیراگراف کا حوالہ دیا گیا، اور آیا حتمی جواب درست تھا۔
Neon کی توثیق میں Castform کی پوسٹ ٹریننگ سے گزرنے والے ماڈل کا اوسط جائزہ اسکور 1.447 رہا، جو GPT-5.6 Sol کے 1.369 سے زیادہ اور تقابلی ماڈل کے طور پر استعمال کیے گئے GPT-5.4 کے 1.377 سے بھی بلند ہے، یوں اس توثیق میں نیا بلند ترین ریکارڈ قائم ہوا۔
لاگت کے لحاظ سے پوسٹ ٹرینڈ ماڈل کی فی بار推理 لاگت 0.000929 امریکی ڈالر (موجودہ شرح تبادلہ کے مطابق تقریباً 0.0063 چینی یوآن) ہے؛ GPT-5.6 Sol کی فی بار推理 لاگت 0.087338 امریکی ڈالر (موجودہ شرح تبادلہ کے مطابق تقریباً 0.59 چینی یوآن) ہے۔