הדרך הטובה ביותר להפחית את עלות יישומי מודלי שפה גדולים אינה רק באמצעות ידע טכני, אלא גם הבנה עמוקה של זרימת העבודה העסקית. על ידי ניתוח הצרכים והדרישות לנתונים בפועל, ניתן לבחור את המודלים המתאימים ביותר ולאפטם את הקלט/פלט כדי להפחית באופן משמעותי את העלות הכוללת.

הנה הטקטיקות העיקריות שיש לשקול:

1. החלפת מודלים: לנצל את ההבדלים בעלות בין מודלי שפה שונים. לדוגמה, GPT-4 יקר בערך 200 פעמים מ-Minstrel 7B. התחל עם מודל חזק כמו GPT-4 כדי להשיק את המוצר הראשוני, ואז השתמש בנתונים שנוצרו כדי לכוונן מחדש מודלים קטנים יותר כמו Minstrel או LLaMA לביצוע משימות ספציפיות. זה יכול להביא לחיסכון של למעלה מ-98% בעלויות.

2. מודל מדורג: יישום של מודל מדורג, תוך שימוש במודלים זולים יותר תחילה לטיפול בבקשות פשוטות, וקריאה למודלים חזקים ויקרים יותר כמו GPT-4 רק לשאילתות מורכבות. זה יכול לנצל את ההבדלים הדרמטיים בעלות בין המודלים.

3. ניתוב מודל שפה גדול: השתמש במודל זול יותר כדי לסווג את רמת המורכבות של הבקשה, ואז נתב אותה למודל ייעודי מתאים לביצוע. זה מאפשר לך לנצל את נקודות החוזק של מודלים שונים תוך אופטימיזציה של העלויות.

4. אדריכלות סוכנים מרובים: הקם מספר סוכנים עם מודלים שונים, המאפשר למודלים זולים יותר לטפל בבקשות ראשונה. שמור תוצאות מוצלחות במסד נתונים כדי לנצל אותן עבור שאילתות דומות בעתיד.

5. הנדסת פרומפט: הפחת את כמות האסימונים בקלט ובפלט על ידי שימוש במודלים קטנים יותר לעיבוד מוקדם ולהפקת רק המידע הרלוונטי לפני העברתו למודל היקר. זה יכול להביא לירידה של 20-175 פעמים בצריכת האסימונים.

6. אופטימיזציה של זיכרון: אופטימיז את שימוש הסוכן בזיכרון באמצעות טכניקות כמו סיכום שיחה במקום לשמור את ההיסטוריה המלאה. זה מונע גידול אינסופי בצריכת האסימונים.

בשילוב של טכניקות אלה, ניתן לעיתים להשיג הפחתה של 30-50% בעלות יישומי מודלי שפה גדולים מבלי לפגוע בביצועים או בחוויית המשתמש. ניטור ואופטימיזציה מתמשכים הם מפתח לניהול יעיל של עלויות דינמיות אלה.