AI මොඩලයක් විසින් ලබා දෙන පිළිතුරු දැන් "බුලට්" ආකාරයට පෙන්වා, පරිශීලකයන්ට තොරතුරු සම්පූර්ණයෙන්ම සුරක්ෂිත කරගත හැකි නව පද්ධතියක් අත්හදා බැලීමේ ප්රතිඵලයන් දැන් පළ වෙලා.
Dev.to වෙබ් අඩවියේ Shouvik Shortoken විසින් නිර්මාණය කළ Sir Shortoken නමැති පද්ධතිය, Claude, GPT, Gemini වැනි AI මොඩලයන්ට “Quick”, “Balanced”, “Deep”, “Unlimited” වැනි තොරතුරු සීමා මත පිළිතුරු ලබා දීමට උපදෙස් දේ. ඒ සීමා තුළින් ප්රශ්න වලට අධික වචන ගණනක් නොදෙයි.
එම පද්ධතියේ අලුත් පියවරක් ලෙස, පිළිතුරු වාක්ය පදනමට පමණක් සීමා නොකර, බුලට් ලැයිස්තුවක් ලෙසද ලබා දීමට පරීක්ෂා කරන ලදි. මෙය තොරතුරු අඩු නොවී, token ගණන අඩු කර, ගණනය කිරීමේ වියදම අඩු කරනවාද යන්න පරීක්ෂා කරන ලද එකක්.
ප්රධාන පරීක්ෂණ ප්රතිඵල
14 තාක්ෂණික විෂයයන්ට, “Standard” සහ “Aggressive” සංග්රහ මට්ටම් දෙකෙන් පරීක්ෂා කරමින්, token ඉතිරිවීම 24% සිට 78% දක්වා වාර්තා වුණා. 12 විෂයයන්හි පිළිතුරු ගුණාත්මකත්වය පවතින අතර, දෙකක් (එකම විෂය, ත්රිත්ව උත්සාහ) තුළ ස්ථානීය විස්තරයක් අසත්ය ලෙස නිර්මාණය වුණා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම තාක්ෂණය ශ්රී ලාංකීය සංවර්ධකයින්ට, AI API පාවිච්චි කිරීමේ වියදම අඩු කර, ලොකු මොඩලයක් භාවිතා නොකර, දේශීය මොඩලයක් (qwen2.5:7b) මඟින් බුලට් ලැයිස්තුව ප්රෝසයට පරිවර්තනය කළ හැක. එමඟින් ශ්රී ලංකාවේ startups, විශ්වවිද්යාල සිසුන්, සහ තාක්ෂණික සමාගම් AI‑වලට සීමා රහිත ප්රවේශයක් ලබා ගත හැක.
Chrome දිගුවේ “Expand to Prose” බොත්තම ක්ලික් කිරීමෙන්, බුලට් පදනමක් මත පදනම් වූ පිළිතුරු 10-15 තත්පරයක් තුළ ස්ථානීය මොඩලයක් මගින් පූර්ණ වාක්ය ලෙස පෙන්වයි. මෙය API පිරිවැය ඉතා අඩු කර, දත්ත රහස්යතාවය රැකගනී.
පරීක්ෂණය පෙන්වා දෙන්නේ, AI මොඩලය “reasoning” පදනමට පමණක් භාර දී, “rendering” කාර්යය දේශීය මොඩලයකට පැවරීමෙන්, ඉතා කාර්යක්ෂම, පරිසර හිතකාමී AI සේවාවක් සකස් කළ හැකි බවයි.
ඉදිරියේදී, මෙම ආකෘතිය වැඩි දියුණු කර, තවත් භාෂා සහ පරිසරයන්ට ගැළපෙන ලෙස විකසනය කිරීමට සැලසුම් කර ඇත.
