La mejor manera de reducir el costo de las aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala no solo es a través del conocimiento técnico, sino también de una comprensión profunda del flujo de trabajo empresarial. Al analizar las necesidades reales y los requisitos de datos, puede elegir los modelos más adecuados y optimizar la entrada/salida para reducir significativamente el costo general.

Aquí están las tácticas clave a considerar:

1. Cambiar de modelos: Aproveche las diferencias de costo entre varios modelos de lenguaje. Por ejemplo, GPT-4 es aproximadamente 200 veces más costoso que Minstrel 7B. Comience con un modelo poderoso como GPT-4 para lanzar su producto inicial, luego use los datos generados para ajustar modelos más pequeños como Minstrel o LLaMA para tareas específicas. Esto puede generar ahorros de costos de más del 98%.

2. Cascada de modelos: Implemente una cascada de modelos, usando primero modelos más pequeños y más baratos para manejar solicitudes simples, e invocar solo los modelos poderosos y más costosos como GPT-4 para consultas complejas. Esto puede aprovechar las dramáticas diferencias de costo entre los modelos.

3. Enrutamiento de modelos de lenguaje a gran escala: Use un modelo más barato para clasificar la complejidad de la solicitud, luego envíela al modelo especializado apropiado para su ejecución. Esto le permite aprovechar las fortalezas de diferentes modelos mientras optimiza los costos.

4. Arquitectura de múltiples agentes: Configure varios agentes con diferentes modelos, permitiendo que los modelos más baratos manejen las solicitudes primero. Guarde los resultados exitosos en una base de datos para aprovecharlos en futuras consultas similares.

5. Ingeniería de prompts: Reduzca el consumo de tokens de entrada y salida usando modelos más pequeños para preprocesar y extraer solo la información relevante antes de pasarla al modelo costoso. Esto puede generar una reducción de 20 a 175 veces en el consumo de tokens.

6. Optimización de la memoria: Optimice el uso de memoria del agente utilizando técnicas como el resumen de la conversación en lugar de mantener el historial completo. Esto evita que el consumo de tokens crezca infinitamente.

Al combinar estas técnicas, a menudo puede lograr una reducción de costos del 30 al 50% para sus aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala sin sacrificar el rendimiento o la experiencia del usuario. El monitoreo y la optimización continuos son clave para administrar estos costos dinámicos de manera efectiva.