A melhor maneira de reduzir o custo de aplicações de modelos de linguagem de grande porte não é apenas por meio de conhecimento técnico, mas também por uma compreensão profunda do fluxo de trabalho do negócio. Ao analisar as necessidades reais e os requisitos de dados, você pode escolher os modelos mais adequados e otimizar a entrada/saída para reduzir significativamente o custo geral.

Aqui estão as principais táticas a serem consideradas:

1. Mudar de Modelos: Aproveite as diferenças de custo entre vários modelos de linguagem. Por exemplo, o GPT-4 é aproximadamente 200 vezes mais caro que o Minstrel 7B. Comece com um modelo poderoso como o GPT-4 para lançar seu produto inicial, depois use os dados gerados para ajustar modelos menores como o Minstrel ou o LLaMA para tarefas específicas. Isso pode gerar uma economia de custos de mais de 98%.

2. Cascata de Modelos: Implemente uma cascata de modelos, usando primeiro modelos menores e mais baratos para lidar com solicitações simples e invocando apenas os modelos poderosos e mais caros, como o GPT-4, para consultas complexas. Isso pode aproveitar as diferenças dramáticas de custo entre os modelos.

3. Roteamento de Modelos de Linguagem de Grande Porte: Use um modelo mais barato para classificar a complexidade da solicitação e, em seguida, encaminhá-la para o modelo especializado apropriado para execução. Isso permite que você aproveite os pontos fortes de diferentes modelos, otimizando os custos.

4. Arquitetura de Múltiplos Agentes: Configure vários agentes com diferentes modelos, permitindo que os modelos mais baratos lidem com as solicitações primeiro. Salve os resultados bem-sucedidos em um banco de dados para aproveitar em consultas futuras semelhantes.

5. Engenharia de Prompt: Reduza o consumo de tokens de entrada e saída usando modelos menores para pré-processar e extrair apenas as informações relevantes antes de passá-las para o modelo caro. Isso pode levar a uma redução de 20-175 vezes no consumo de tokens.

6. Otimização de Memória: Otimize o uso de memória do agente usando técnicas como o resumo da conversa em vez de manter o histórico completo. Isso evita que o consumo de tokens cresça infinitamente.

Combinando essas técnicas, você muitas vezes pode alcançar uma redução de custo de 30-50% em suas aplicações de modelos de linguagem de grande porte, sem sacrificar o desempenho ou a experiência do usuário. O monitoramento e a otimização contínuos são essenciais para gerenciar esses custos dinâmicos de forma eficaz.