De beste manier om de kosten van grootschalige taalmodeltoepassingen te verlagen, is niet alleen door technische kennis, maar ook door een diep begrip van de bedrijfsworkflow. Door de werkelijke behoeften en datavereisten te analyseren, kunt u de meest geschikte modellen kiezen en de input/output optimaliseren om de totale kosten aanzienlijk te verlagen.

Hier zijn de belangrijkste tactieken om rekening mee te houden:

1. Verander modellen: Maak gebruik van de kostenverschillen tussen verschillende taalmodellen. Bijvoorbeeld, GPT-4 is ongeveer 200 keer duurder dan Minstrel 7B. Begin met een krachtig model zoals GPT-4 om uw eerste product te lanceren, gebruik vervolgens de gegenereerde gegevens om kleinere modellen zoals Minstrel of LLaMA voor specifieke taken bij te werken. Dit kan leiden tot meer dan 98% kostenbesparing.

2. Model Cascading: Implementeer een cascade van modellen, waarbij eerst goedkopere kleinere modellen worden gebruikt om eenvoudige verzoeken af te handelen, en alleen de duurdere krachtige modellen zoals GPT-4 worden ingezet voor complexe queries. Dit kan de dramatische kostenverschillen tussen modellen benutten.

3. Routering van grootschalige taalmodellen: Gebruik een goedkoper model om de complexiteit van het verzoek te classificeren, en stuur het vervolgens door naar het juiste gespecialiseerde model voor uitvoering. Hierdoor kunt u de sterke punten van verschillende modellen benutten, terwijl de kosten worden geoptimaliseerd.

4. Multi-Agent Architectuur: Stel meerdere agenten met verschillende modellen in, waarbij goedkopere modellen eerst verzoeken afhandelen. Sla succesvolle resultaten op in een database om in de toekomst te gebruiken voor soortgelijke queries.

5. Prompt Engineering: Verminder het token-invoer en -uitvoer door kleinere modellen te gebruiken om vooraf te verwerken en alleen de relevante informatie te extraheren voordat deze naar het dure model wordt doorgestuurd. Dit kan leiden tot een reductie van 20-175 keer in token-verbruik.

6. Geheugenoptimalisatie: Optimaliseer het geheugengebruik van de agent door technieken zoals samenvatting van gesprekken te gebruiken in plaats van de volledige geschiedenis bij te houden. Hierdoor groeit het token-verbruik niet eindeloos.

Door deze technieken te combineren, kunt u vaak 30-50% kostenbesparing bereiken voor uw grootschalige taalmodelltoepassingen zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties of gebruikerservaring. Continu monitoren en optimaliseren is essentieel voor het effectief beheren van deze dynamische kosten.