大規模言語モデルアプリケーションのコストを削減する最善の方法は、テクニカルノウハウだけでなく、ビジネスワークフローの深い理解にもあります。実際のニーズとデータ要件を分析することで、最適なモデルを選択し、入出力を最適化することで、全体的なコストを大幅に削減することができます。

検討すべき主なテクニックは以下の通りです:

1. モデルの変更: 様々な言語モデル間のコスト差を活用する。例えば、GPT-4はMinstrel 7Bの約200倍高価です。初期製品の立ち上げにはGPT-4のようなパワフルなモデルを使い、生成されたデータを使ってMinstrelやLLaMaなどの小さなモデルを特定のタスクに微調整することで、98%以上のコスト削減が可能です。

2. モデルのカスケード: より安価な小さなモデルを先に使ってシンプルなリクエストを処理し、複雑なクエリにのみGPT-4のようなより高価なパワフルなモデルを呼び出すカスケードを実装する。これにより、モデル間の劇的なコスト差を活用できます。

3. 大規模言語モデルのルーティング: リクエストの複雑さを安価なモデルで分類し、適切な専門モデルに振り分ける。これにより、異なるモデルの長所を活かしつつコストを最適化できます。

4. マルチエージェントアーキテクチャ: 異なるモデルを持つ複数のエージェントを設定し、より安価なモデルがリクエストを先に処理するようにする。成功した結果をデータベースに保存し、将来の同様のクエリに活用する。

5. プロンプトエンジニアリング: 小さなモデルを使ってデータを前処理し、関連情報のみを抽出してから高価なモデルに渡すことで、トークン消費量を20-175倍削減できる。

6. メモリ最適化: 会話履歴全体ではなく要約を使うなどして、エージェントのメモリ使用量を最適化する。これにより、トークン消費量の無限の増加を防ぐことができる。

これらの手法を組み合わせることで、パフォーマンスやユーザー体験を犠牲にすることなく、大規模言語モデルアプリケーションのコストを30-50%削減できることがよくあります。動的なコストを効果的に管理するには、継続的なモニタリングと最適化が不可欠です。

大規模言語モデル(LLM)のコスト削減の鍵は、主に2つの戦略にあります: 1) タスクに適したモデルの選択、2) トークン消費を最小限に抑えるための入出力の最適化。

適切なモデルの選択

• GPT-4のようなパワフルなモデルとMistra 7Bのような小さなモデルのコストを比較する。GPT-4は1段落あたり200倍以上高価になる可能性がある。
• 初期製品の立ち上げにはGPT-4のようなパワフルなモデルを使い、生成されたデータを使ってより小さなモデルを特定のタスクに微調整する。これにより98%以上のコスト削減が可能。
• モデルのカスケーディングを探索する。より安価なモデルを先に使い、必要に応じてより高価なモデルに昇格させる。これにより、モデル間の劇的なコスト差を活用できる。
• リクエストの複雑さを分類し、最適なモデルに振り分けるLLMルーターを実装する。

入出力の最適化

• 小さなモデルを使ってデータを前処理・要約し、高価なLLMに渡す。この「プロンプトエンジニアリング」により、トークン消費量を175倍以上削減できる。
• 会話履歴全体ではなく要約を使うなどして、エージェントのメモリ使用量を最適化する。これにより、メモリの無限の増加を防ぐことができる。
• Anthropic社のLangchainなどのツールを使ってコストを監視・分析する。これにより、最も高価なコンポーネントを特定し、最適化できる。

モデルの選択と入出力の最適化を組み合わせることで、パフォーマンスを犠牲にすることなく、LLMコストを50-70%削減できます。これらの手法を継続的にモニタリングし、改善していくことが、コスト効率の高いAIアプリケーションを構築する上で不可欠です。

AI製品の構築とそれに伴う大規模言語モデルのコストを理解するためには、可視化が不可欠です。Anthropic社のLanternなどのツールを使えば、AIアプリケーションのコストが発生する箇所を監視・分析できます。

リサーチエージェントのコスト最適化に向けた具体的な手順は以下の通りです:

1. 必要なパッケージのインストール: Lantern SDKを含むdetaおよびopenaiパッケージをインストールします。

2. 環境変数の設定: Lanternのトレーシングキー、エンドポイント、OpenAI APIキーなど、必要な環境変数を.envファイルに定義します。

3. コードへの計装: 追跡したい関数に、Lanternライブラリの@traceableデコレーターを適用します。

4. アプリケーションの実行: Pythonスクリプトを実行すると、Lantern SDKが実行詳細(所要時間、トークン消費量など)をログ出力し始めます。

5. コスト内訳の分析: Lanternダッシュボードでは、アプリケーション内で使用された各大規模言語モデルのトークン消費量の詳細な内訳を確認できます。これにより、コスト最適化の機会を特定できます。

6. コスト削減戦略の実装: Lanternの洞察に基づき、以下のようなコスト削減戦略を実装できます:

   • より安価なモデル(GPT-4ではなくGPT-3.5 Turboなど)への置き換え
   • モデルのカスケードやルーティングの実装により、タスクに最適なモデルを使用
   • プロンプトの最適化によるトークン入力の削減

7. 反復と監視: Lanternを使ってコストを継続的に監視し、大規模言語モデルの使用とコストをさらに最適化するための調整を行う。

Lanternのようなツールを活用することで、AIアプリケーションにおける大規模言語モデルのコストの可視化が可能となり、パフォーマンスとコスト効率のバランスを取るための適切な判断ができるようになります。

この記事では、AIアプリケーションにおける大規模言語モデル(LLM)の使用コストを削減する様々な手法を探りました。主なポイントは以下の通りです:

1. モデルの選択: GPT-4とMistra 7Bのようなモデル間のコスト差が大きいため、タスクに最適なモデルを慎重に選択する必要がある。

2. モデルのカスケード: より安価なモデルから順に使い、必要に応じてより高価なモデルに昇格させるカスケードを活用する。

3. モデルのルーティング: Hugging Faceのhugging GPTなどのモデルルーティング手法を使い、タスクの複雑さに応じて最適なモデルにリクエストを振り分ける。

4. プロンプトエンジニアリング: Microsoft社のLLM Linguaなどの手法を使い、LLMに送るプロンプトとインプットを最適化し、トークン消費量を削減する。

5. エージェントのメモリ管理: 会話履歴全体ではなく要約を使うなどして、エージェントのメモリ使用量を最適化する。

6. 可視化とモニタリング: L Smithのようなツールを使ってLLM使用のコスト内訳を監視・分析し、最適化の機会を特定する。

これらの手法を組み合わせることで、パフォーマンスやユーザー体験を損なうことなく、AIアプリケーションのLLMコストを大幅に削減できます。