La meilleure façon de réduire le coût des applications de modèles de langue à grande échelle n'est pas seulement grâce à des connaissances techniques, mais aussi à une compréhension approfondie du flux de travail commercial. En analysant les besoins réels et les exigences en matière de données, vous pouvez choisir les modèles les plus adaptés et optimiser l'entrée/sortie pour réduire considérablement le coût global.

Voici les principales tactiques à prendre en compte :

1. Changer de modèles : Tirez parti des différences de coût entre les différents modèles de langue. Par exemple, GPT-4 est environ 200 fois plus cher que Minstrel 7B. Commencez avec un modèle puissant comme GPT-4 pour lancer votre produit initial, puis utilisez les données générées pour affiner des modèles plus petits comme Minstrel ou LLaMA pour des tâches spécifiques. Cela peut permettre des économies de plus de 98 %.

2. Cascade de modèles : Mettez en place une cascade de modèles, en utilisant d'abord des modèles plus petits et moins coûteux pour gérer les demandes simples, et en n'invoquant les modèles puissants et plus coûteux comme GPT-4 que pour les requêtes complexes. Cela permet de tirer parti des différences de coût dramatiques entre les modèles.

3. Routage de modèles de langue à grande échelle : Utilisez un modèle moins cher pour classer la complexité de la demande, puis acheminez-la vers le modèle spécialisé approprié pour l'exécution. Cela vous permet de tirer parti des forces de différents modèles tout en optimisant les coûts.

4. Architecture multi-agent : Mettez en place plusieurs agents avec différents modèles, permettant aux modèles moins chers de traiter les demandes en premier. Enregistrez les résultats réussis dans une base de données pour les réutiliser pour des requêtes similaires futures.

5. Ingénierie des invites : Réduisez l'entrée et la sortie de jetons en utilisant des modèles plus petits pour préparer et extraire uniquement les informations pertinentes avant de les transmettre au modèle coûteux. Cela peut entraîner une réduction de 20 à 175 fois de la consommation de jetons.

6. Optimisation de la mémoire : Optimisez l'utilisation de la mémoire de l'agent en utilisant des techniques comme le résumé de la conversation au lieu de conserver l'historique complet. Cela empêche la consommation de jetons d'augmenter indéfiniment.

En combinant ces techniques, vous pouvez souvent obtenir une réduction de 30 à 50 % des coûts de vos applications de modèles de langue à grande échelle sans sacrifier les performances ou l'expérience utilisateur. Une surveillance et une optimisation continues sont essentielles pour gérer efficacement ces coûts dynamiques.

La clé pour réduire les coûts des modèles de langue à grande échelle (LLM) réside dans deux stratégies principales : 1) Choisir le bon modèle pour la tâche, et 2) Optimiser l'entrée et la sortie pour minimiser la consommation de jetons.

Choisir le bon modèle

• Comparez les coûts entre les modèles puissants comme GPT-4 et les modèles plus petits comme Mistra 7B. GPT-4 peut être 200 fois plus cher par paragraphe.
• Commencez avec un modèle puissant comme GPT-4 pour lancer votre produit initial, puis utilisez les données générées pour affiner des modèles plus petits pour des tâches spécifiques. Cela peut permettre des économies de plus de 98 %.
• Explorez la cascade de modèles, où les modèles moins chers sont utilisés en premier, et n'escaladez vers des modèles plus coûteux que si nécessaire. Cela tire parti des différences de coût dramatiques entre les modèles.
• Mettez en œuvre un routeur de modèle de langue à grande échelle qui peut classer les demandes et les acheminer vers le modèle le plus approprié.

Optimiser l'entrée et la sortie

• Utilisez des modèles plus petits pour préparer et résumer les données avant de les transmettre aux LLM coûteux. Cette "ingénierie des invites" peut réduire la consommation de jetons de 175 fois ou plus.
• Optimisez la mémoire de l'agent en utilisant des techniques comme la mémoire de résumé de conversation au lieu de conserver l'historique complet du chat. Cela empêche la mémoire d'augmenter indéfiniment.
• Surveillez et analysez les coûts à l'aide d'outils comme Langchain d'Anthropic. Cela vous permet d'identifier les composants les plus coûteux et de les optimiser en conséquence.

En combinant la sélection de modèles et l'optimisation de l'entrée/sortie, vous pouvez obtenir des réductions de 50 à 70 % des coûts des LLM sans sacrifier les performances. Une surveillance et une itération continues de ces techniques sont essentielles pour construire des applications d'IA rentables.

L'observabilité est essentielle pour construire des produits d'IA et comprendre les coûts associés aux modèles de langue à grande échelle. Des outils comme Lantern d'Anthropic peuvent vous aider à surveiller et à analyser où se produisent les coûts dans vos applications d'IA.

Voici un exemple étape par étape de la façon d'utiliser Lantern pour optimiser les coûts d'un agent de recherche :

1. Installer les packages nécessaires : Installez les packages deta et openai, qui incluent le SDK Lantern.

2. Configurer les variables d'environnement : Créez un fichier .env et définissez les variables d'environnement requises, notamment votre clé de traçage Lantern, le point de terminaison Lantern et votre clé API OpenAI.

3. Instrumenter votre code : Enveloppez les fonctions que vous souhaitez suivre avec le décorateur @traceable de la bibliothèque Lantern.

4. Exécuter votre application : Exécutez votre script Python, et le SDK Lantern commencera à enregistrer les détails d'exécution, y compris le temps pris et la consommation de jetons pour chaque appel de fonction.

5. Analyser la ventilation des coûts : Dans le tableau de bord Lantern, vous pouvez voir la ventilation détaillée de la consommation de jetons pour chaque modèle de langue à grande échelle utilisé dans votre application. Ces informations peuvent vous aider à identifier les domaines où vous pouvez optimiser les coûts.

6. Mettre en œuvre des stratégies d'économies de coûts : Sur la base des informations de Lantern, vous pouvez mettre en œuvre diverses stratégies pour réduire les coûts des modèles de langue à grande échelle, comme :

   • Remplacer par un modèle moins coûteux (par exemple, GPT-3.5 Turbo au lieu de GPT-4)
   • Mettre en place une cascade de modèles ou un routeur pour utiliser le modèle le plus approprié pour chaque tâche
   • Optimiser les invites et réduire l'entrée de jetons dans les modèles de langue à grande échelle

7. Itérer et surveiller : Surveillez en permanence les coûts à l'aide de Lantern et apportez des ajustements à votre application pour optimiser davantage l'utilisation et les coûts des modèles de langue à grande échelle.

En utilisant des outils comme Lantern, vous pouvez avoir une visibilité sur les coûts des modèles de langue à grande échelle dans vos applications d'IA et prendre des décisions éclairées pour équilibrer les performances et la rentabilité.

Dans cet article, nous avons exploré diverses techniques pour réduire le coût de l'utilisation des modèles de langue à grande échelle (LLM) dans les applications d'IA. Les principales conclusions sont :

1. Sélection de modèle : Choisissez soigneusement le bon modèle pour chaque tâche, car le coût peut varier considérablement entre des modèles comme GPT-4 et des modèles plus petits comme Mistra 7B.

2. Cascade de modèles : Utilisez une cascade de modèles, en commençant par les moins chers et en n'escaladant vers des modèles plus coûteux que si nécessaire, pour optimiser les coûts.

3. Routage de modèle : Tirez parti des techniques de routage de modèle comme Hugging GPT de Hugging Face pour acheminer les demandes vers le modèle le plus approprié en fonction de la complexité de la tâche.

4. Ingénierie des invites : Optimisez les invites et les entrées envoyées aux LLM pour réduire le nombre de jetons consommés, en utilisant des techniques comme LLM Lingua de Microsoft.

5. Gestion de la mémoire de l'agent : Optimisez l'utilisation de la mémoire de l'agent en utilisant des techniques comme la mémoire de résumé de conversation au lieu de conserver l'historique complet de la conversation.

6. Observabilité et surveillance : Utilisez des outils comme L Smith pour surveiller et analyser la ventilation des coûts de l'utilisation des LLM dans votre application, ce qui est essentiel pour identifier les opportunités d'optimisation.

En appliquant ces techniques, vous pouvez réduire considérablement les coûts des LLM dans vos applications d'IA tout en maintenant les performances et l'expérience utilisateur souhaitées.