Der beste Weg, die Kosten für Anwendungen mit großen Sprachmodellen zu senken, besteht nicht nur in technischem Know-how, sondern auch in einem tiefen Verständnis des Geschäftsworkflows. Durch die Analyse der tatsächlichen Bedürfnisse und Datenanforderungen können Sie die am besten geeigneten Modelle auswählen und die Ein- und Ausgabe optimieren, um die Gesamtkosten erheblich zu senken.

Hier sind die wichtigsten Taktiken, die es zu berücksichtigen gilt:

1. Modelle ändern: Nutzen Sie die Kostendifferenzen zwischen verschiedenen Sprachmodellen. Zum Beispiel ist GPT-4 etwa 200 Mal teurer als Minstrel 7B. Beginnen Sie mit einem leistungsfähigen Modell wie GPT-4, um Ihr Anfangsprodukt auf den Markt zu bringen, und verwenden Sie dann die generierten Daten, um kleinere Modelle wie Minstrel oder LLaMA für spezifische Aufgaben nachzuschulen. Dies kann zu über 98% Kosteneinsparungen führen.

2. Modell-Kaskade: Implementieren Sie eine Kaskade von Modellen, bei der zunächst die günstigeren, kleineren Modelle einfache Anfragen bearbeiten, und rufen Sie erst bei komplexen Abfragen die teureren, leistungsfähigeren Modelle wie GPT-4 auf. Dies kann die dramatischen Kostendifferenzen zwischen den Modellen nutzen.

3. Routing von großen Sprachmodellen: Verwenden Sie ein günstigeres Modell, um die Komplexität der Anfrage zu klassifizieren, und leiten Sie sie dann an das entsprechende spezialisierte Modell zur Ausführung weiter. So können Sie die Stärken verschiedener Modelle nutzen und die Kosten optimieren.

4. Multi-Agenten-Architektur: Richten Sie mehrere Agenten mit unterschiedlichen Modellen ein, wobei die günstigeren Modelle zuerst Anfragen bearbeiten. Speichern Sie erfolgreiche Ergebnisse in einer Datenbank, um sie für zukünftige ähnliche Abfragen zu nutzen.

5. Prompt-Engineering: Reduzieren Sie den Token-Input und -Output, indem Sie kleinere Modelle verwenden, um die relevanten Informationen vorzuverarbeiten und zu extrahieren, bevor Sie sie an das teure Modell übergeben. Dies kann zu einer 20- bis 175-fachen Reduzierung des Token-Verbrauchs führen.

6. Speicheroptimierung: Optimieren Sie den Speicherverbrauch des Agenten, indem Sie Techniken wie die Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs anstelle der Beibehaltung des vollständigen Verlaufs verwenden. Dies verhindert, dass der Token-Verbrauch ins Unendliche wächst.

Durch die Kombination dieser Techniken können Sie oft eine Kosteneinsparung von 30 bis 50% für Ihre Anwendungen mit großen Sprachmodellen erreichen, ohne Leistung oder Benutzererlebnis zu beeinträchtigen. Kontinuierliches Monitoring und Optimierung sind der Schlüssel zum effektiven Management dieser dynamischen Kosten.