Cloudflare ra mắt Clef và Clef-flash, mô hình quyết định mã nguồn mở cùng nền tảng fine-tuning RL
Cloudflare đã phát hành Clef và Clef-flash, hai mô hình quyết định mã nguồn mở phục vụ phân loại có cấu trúc nhanh trong các quy trình tự động, được lưu trữ trên Workers AI và có trên Hugging Face theo giấy phép Apache 2.0. Công ty cũng ra mắt nền tảng fine-tuning bằng học tăng cường (RL), cho phép khách hàng điều chỉnh Clef bằng dữ liệu của riêng họ. Khác với mô hình ngôn ngữ lớn đa dụng, mô hình quyết định trả về các câu trả lời có kiểu dữ liệu và phạm vi xác định kèm xác suất—chẳng hạn yêu cầu hỗ trợ có khẩn cấp hay không và cần chuyển cho nhóm nào—để AI agent có thể tự động phân luồng tác vụ hoặc chuyển cho con người xử lý. Clef hỗ trợ cả ảnh lẫn văn bản, đồng thời có cửa sổ ngữ cảnh 64.000 token, so với 32.000 token của Jev. Trong thử nghiệm do Cloudflare công bố, Clef phân loại một tên miền web sau khi tải và hiển thị trang trong 2,2 giây, so với 4,7 giây của gpt-oss-120b trong cùng quy trình; Clef-flash đạt độ trễ trung vị 38,8 ms trên 43 bài đánh giá. Cloudflare cho biết các mô hình của họ dẫn đầu hoặc cạnh tranh tốt trên nhiều benchmark về ra quyết định, dù kết quả thay đổi theo từng tác vụ, và cả hai đều tương thích API Jev. Điều này đem lại cho lập trình viên một lựa chọn chạy cục bộ hoặc lưu trữ sẵn để bổ sung các bước phân loại có độ trễ thấp, dễ dự đoán vào AI agent, thay vì dùng mô hình sinh văn bản lớn cho mọi quyết định.
Lập trình viên xây dựng AI agent có thể thử Clef hoặc Clef-flash trên Workers AI, hay chạy bản mã nguồn mở cục bộ, cho các tác vụ phân loại và định tuyến cần phản hồi nhanh. Doanh nghiệp có dữ liệu riêng có thể cân nhắc nền tảng fine-tuning RL của Cloudflare để điều chỉnh mô hình theo quy trình của mình.
Đọc bài gốc