إن أفضل طريقة لتقليل تكلفة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة ليست فقط من خلال المعرفة الفنية، ولكن أيضًا من خلال فهم عميق لسير العمل التجاري. من خلال تحليل الاحتياجات الفعلية ومتطلبات البيانات، يمكنك اختيار النماذج الأكثر ملاءمة وتحسين المدخلات/المخرجات لتقليل التكلفة الإجمالية بشكل كبير.

فيما يلي الاستراتيجيات الرئيسية للنظر فيها:

1. تغيير النماذج: استفد من الاختلافات في التكلفة بين نماذج اللغة المختلفة. على سبيل المثال، GPT-4 أكثر تكلفة بحوالي 200 مرة من Minstrel 7B. ابدأ بنموذج قوي مثل GPT-4 لإطلاق منتجك الأولي، ثم استخدم البيانات المولدة لضبط النماذج الأصغر مثل Minstrel أو LLaMA لمهام محددة. يمكن أن يؤدي هذا إلى توفير أكثر من 98% من التكاليف.

2. تسلسل النماذج: قم بتنفيذ تسلسل من النماذج، باستخدام نماذج أصغر وأرخص أولاً للتعامل مع الطلبات البسيطة، وقم بتفعيل النماذج القوية والأكثر تكلفة مثل GPT-4 فقط للاستفسارات المعقدة. يمكن أن يستفيد هذا من الاختلافات الكبيرة في التكلفة بين النماذج.

3. توجيه نماذج اللغة الكبيرة: استخدم نموذجًا أرخص لتصنيف تعقيد الطلب، ثم قم بتوجيهه إلى النموذج المتخصص المناسب للتنفيذ. يسمح هذا لك باستخدام نقاط القوة في النماذج المختلفة مع تحسين التكاليف.

4. معمارية متعددة الوكلاء: قم بإعداد وكلاء متعددين بنماذج مختلفة، مما يسمح للنماذج الأرخص بالتعامل مع الطلبات أولاً. احفظ النتائج الناجحة في قاعدة بيانات للاستفادة منها في الاستفسارات المشابهة المستقبلية.

5. هندسة المطالبة: قلل من إدخال الرموز ومخرجاتها باستخدام نماذج أصغر لمعالجة البيانات مسبقًا واستخراج المعلومات ذات الصلة فقط قبل إرسالها إلى النموذج المكلف. يمكن أن يؤدي هذا إلى تقليل استهلاك الرموز بمقدار 20-175 مرة.

6. تحسين الذاكرة: قم بتحسين استخدام ذاكرة الوكيل باستخدام تقنيات مثل ملخص المحادثة بدلاً من الاحتفاظ بالتاريخ الكامل. يمنع هذا من نمو استهلاك الرموز إلى ما لا نهاية.

من خلال الجمع بين هذه التقنيات، يمكنك غالبًا تحقيق تخفيض بنسبة 30-50% في تكلفة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة دون التضحية بالأداء أو تجربة المستخدم. المراقبة والتحسين المستمران أمران أساسيان لإدارة هذه التكاليف الديناميكية بفعالية.

إن المفتاح لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة (LLM) يكمن في استراتيجيتين رئيسيتين: 1) اختيار النموذج المناسب للمهمة، و 2) تحسين المدخلات والمخرجات لتقليل استهلاك الرموز.

اختيار النموذج المناسب

• قارن التكاليف بين النماذج القوية مثل GPT-4 والنماذج الأصغر مثل Mistra 7B. يمكن أن يكون GPT-4 أكثر تكلفة بمقدار 200 مرة لكل فقرة.
• ابدأ بنموذج قوي مثل GPT-4 لإطلاق منتجك الأولي، ثم استخدم البيانات المولدة لضبط النماذج الأصغر لمهام محددة. يمكن أن يؤدي هذا إلى توفير أكثر من 98% من التكاليف.
• استكشف تسلسل النماذج، حيث يتم استخدام النماذج الأرخص أولاً، وتصعيد إلى النماذج الأكثر تكلفة فقط إذا لزم الأمر. يستفيد هذا من الاختلافات الكبيرة في التكلفة بين النماذج.
• قم بتنفيذ موجه نماذج اللغة الكبيرة يمكنه تصنيف الطلبات وتوجيهها إلى النموذج الأكثر ملاءمة.

تحسين المدخلات والمخرجات

• استخدم نماذج أصغر لمعالجة البيانات مسبقًا وتلخيصها قبل إرسالها إلى نماذج اللغة الكبيرة المكلفة. يمكن أن تؤدي هذه "هندسة المطالبة" إلى تقليل استهلاك الرموز بمقدار 175 مرة أو أكثر.
• قم بتحسين ذاكرة الوكيل باستخدام تقنيات مثل ذاكرة ملخص المحادثة بدلاً من الاحتفاظ بالسجل الكامل للدردشة. يمنع هذا من نمو الذاكرة إلى ما لا نهاية.
• راقب وحلل التكاليف باستخدام أدوات مثل Langchain من Anthropic. يسمح لك هذا بتحديد المكونات الأكثر تكلفة والتحسين وفقًا لذلك.

من خلال الجمع بين اختيار النموذج وتحسين المدخلات/المخرجات، يمكنك تحقيق تخفيضات بنسبة 50-70% في تكاليف نماذج اللغة الكبيرة دون التضحية بالأداء. إن المراقبة والتحسين المستمران على هذه التقنيات أمر أساسي لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفعالة من حيث التكلفة.

إن القابلية للرصد أمر حاسم لبناء منتجات الذكاء الاصطناعي وفهم التكاليف المرتبطة بنماذج اللغة الكبيرة. يمكن لأدوات مثل Lantern من Anthropic المساعدة في مراقبة وتحليل مواطن حدوث التكاليف في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. نفيما يلي مثال خطوة بخطوة عن كيفية استخدام Lantern لتحسين تكاليف وكيل البحث:

1. تثبيت الحزم اللازمة: قم بتثبيت حزمتي deta و openai، والتي تتضمن SDK Lantern.

2. إعداد متغيرات البيئة: قم بإنشاء ملف .env وتحديد متغيرات البيئة المطلوبة، بما في ذلك مفتاح تتبع Lantern وطرف Lantern ومفتاح API OpenAI الخاص بك.

3. تجهيز الكود الخاص بك: قم بتغليف الوظائف التي تريد تتبعها بمحدد @traceable من مكتبة Lantern.

4. تشغيل التطبيق الخاص بك: قم بتنفيذ البرنامج النصي Python الخاص بك، وسيبدأ SDK Lantern في تسجيل تفاصيل التنفيذ، بما في ذلك الوقت المستغرق واستهلاك الرموز لكل مكالمة وظيفية.

5. تحليل تفاصيل التكلفة: في لوحة Lantern، يمكنك رؤية التحليل المفصل لاستهلاك الرموز لكل نموذج لغة كبير مستخدم في تطبيقك. يمكن أن تساعدك هذه المعلومات في تحديد المناطق التي يمكنك فيها تحسين التكاليف.

6. تنفيذ استراتيجيات توفير التكاليف: بناءً على إرشادات Lantern، يمكنك تنفيذ استراتيجيات مختلفة لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة، مثل:

   • استبدال نموذج أقل تكلفة (مثل GPT-3.5 Turbo بدلاً من GPT-4)
   • تنفيذ تسلسل أو موجه نماذج لاستخدام النموذج الأكثر ملاءمة لكل مهمة
   • تحسين المطالبات وتقليل إدخال الرموز إلى نماذج اللغة الكبيرة

7. التكرار والمراقبة: راقب التكاليف باستمرار باستخدام Lantern وأجر تعديلات على تطبيقك لتحسين استخدام نماذج اللغة الكبيرة والتكاليف المرتبطة بها بشكل أكبر.

من خلال استخدام أدوات مثل Lantern، يمكنك الحصول على رؤية ثاقبة في تكاليف نماذج اللغة الكبيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك واتخاذ قرارات مستنيرة لتحقيق التوازن بين الأداء والفعالية من حيث التكلفة.

في هذه المقالة، استكشفنا تقنيات متنوعة لتقليل تكلفة استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أهم النقاط المستخلصة هي:

1. اختيار النموذج: اختر بعناية النموذج المناسب لكل مهمة، حيث يمكن أن تختلف التكلفة بشكل كبير بين نماذج مثل GPT-4 والنماذج الأصغر مثل Mistra 7B.

2. تسلسل النماذج: استخدم تسلسل من النماذج، بدءًا بالأرخص وتصعيد إلى النماذج الأكثر تكلفة فقط إذا لزم الأمر، لتحسين التكاليف.

3. توجيه النماذج: استفد من تقنيات توجيه النماذج مثل Hugging GPT من Hugging Face لتوجيه الطلبات إلى النموذج الأكثر ملاءمة بناءً على تعقيد المهمة.

4. هندسة المطالبة: قم بتحسين المطالبات والمدخلات المرسلة إلى نماذج اللغة الكبيرة لتقليل عدد الرموز المستهلكة، باستخدام تقنيات مثل LLM Lingua من Microsoft.

5. إدارة ذاكرة الوكيل: قم بتحسين استخدام ذاكرة الوكيل باستخدام تقنيات مثل ذاكرة ملخص المحادثة بدلاً من الاحتفاظ بسجل المحادثة الكامل.

6. القابلية للرصد والمراقبة: استخدم أدوات مثل L Smith لمراقبة وتحليل تفاصيل تكلفة استخدام نماذج اللغة الكبيرة في تطبيقك