Основной способ снизить стоимость использования крупных языковых моделей заключается не только в технических знаниях, но и в глубоком понимании бизнес-процессов. Анализируя фактические потребности и требования к данным, вы можете выбрать наиболее подходящие модели и оптимизировать ввод/вывод, что позволит значительно снизить общую стоимость.

Вот ключевые тактики, которые следует учитывать:

1. Смена моделей: Используйте разницу в стоимости между различными языковыми моделями. Например, GPT-4 примерно в 200 раз дороже, чем Minstrel 7B. Начните с мощной модели, такой как GPT-4, для запуска вашего первоначального продукта, а затем используйте сгенерированные данные для точечной настройки более мелких моделей, таких как Minstrel или LLaMA, для выполнения конкретных задач. Это может обеспечить экономию более 98% затрат.

2. Каскадирование моделей: Реализуйте каскад моделей, используя сначала более дешевые и меньшие модели для обработки простых запросов, и вызывайте более дорогие и мощные модели, такие как GPT-4, только для сложных запросов. Это позволяет использовать значительные различия в стоимости между моделями.

3. Маршрутизация крупных языковых моделей: Используйте более дешевую модель для классификации сложности запроса, а затем направляйте его на соответствующую специализированную модель для выполнения. Это позволяет использовать преимущества различных моделей, оптимизируя при этом затраты.

4. Многоагентная архитектура: Настройте несколько агентов с разными моделями, позволяя более дешевым моделям обрабатывать запросы в первую очередь. Сохраняйте успешные результаты в базе данных для использования в будущем при похожих запросах.

5. Инженерия подсказок: Сократите количество токенов на входе и выходе, используя более мелкие модели для предварительной обработки и извлечения только релевантной информации перед передачей ее в дорогостоящую модель. Это может привести к сокращению потребления токенов в 20-175 раз.

6. Оптимизация памяти: Оптимизируйте использование памяти агентом, используя такие методы, как сводка разговора, вместо хранения полной истории. Это предотвращает бесконечный рост потребления токенов.

Сочетая эти методы, вы часто можете добиться снижения затрат на 30-50% для ваших приложений на основе крупных языковых моделей без ущерба для производительности или пользовательского опыта. Непрерывный мониторинг и оптимизация являются ключом к эффективному управлению этими динамическими затратами.