AI-utvecklare, både på AI-produktföretag och stora organisationer som implementerar AI internt, står inför flera nyckelutmaningar som leder till suboptimal användning av stora språkmodeller (LLM):

1. Överbetalning för frontlinjens LLM: Många utvecklare använder helt enkelt de mest avancerade och dyra LLM-modellerna (t.ex. GPT-4) utan att överväga billigare alternativ som kan vara tillräckliga för deras användningsfall.

2. Plattformsrisk: Genom att förlita sig på en enda molnleverantör och LLM-ekosystem (t.ex. OpenAI) exponeras utvecklare för risker för policyändringar, modellupdateringar och potentiella kostnadsökningar från plattformen.

3. Onödig användning av frontlinjens modeller: För 90-95% av prompter och användningsfall är de mest avancerade och dyra frontlinjens modeller överdimensionerade, men utvecklare använder dem fortfarande på grund av brist på alternativ.

4. Underutnyttjande av algoritmiska tekniker: Utvecklare utnyttjar inte de senaste framstegen inom LLM-tekniker, som kedja av tankar, blandning av agenter och andra metoder som kan förbättra kvalitet och effektivitet avsevärt.

5. Brist på flexibilitet och anpassning: Utvecklare är begränsade till de modeller och funktioner som tillhandahålls av en enda plattform, utan möjlighet att enkelt integrera och optimera över flera LLM och tekniker.

Abstract AI är en enda drop-in-API-ersättning som ansluter till flera stora språkmodeller, från slutna frontlinjens modeller till öppna källkods- och till och med lokala modeller. Dess nyckelfunktioner är:

• Optimerade kostnader och latens: Abstract AI använder en routningalgoritm, som RLLM, för att avgöra den snabbaste, billigaste och högkvalitativa modellen för varje prompt, vilket uppnår upp till 90% av GPT-4-kvalitet med 80% kostnadsreduktion.
• Konsekventa och högkvalitativa svar: Abstract AI innehåller inbyggd benchmarking för att optimera svarskonsekvens och kvalitet, anpassningsbar för specifika användningsfall.
• Caching: Abstract AI utnyttjar caching för att ytterligare optimera hastighet, kostnad och konsekvens genom att returnera cachade svar för upprepade prompter.
• Flexibilitet och minskad plattformsrisk: Genom att ansluta till en mängd olika språkmodeller minskar Abstract AI utvecklarens beroende av en enda plattform eller modell, vilket minskar plattformsrisken.
• Algoritmiska genombrott: Abstract AI kan lägga ovanpå avancerade tekniker som kedja av tankar och blandning av agenter på de underliggande språkmodellerna, vilket ytterligare förbättrar kvaliteten.
• Integrering av lokal modell: Abstract AI kan integrera små lokala modeller, vilket möjliggör kostnadseffektiva, högkänsliga svar för många prompter inom en organisation.

Abstract AI använder en kombination av tekniker för att tillhandahålla en smidig och optimerad upplevelse av stora språkmodeller (LLM) för utvecklare:

1. Routning med Route LLM: Abstract AI utnyttjar Route LLM-algoritmen för att avgöra den mest lämpliga LLM för varje prompt. Detta gör det möjligt att välja den snabbaste, billigaste och högkvalitativa modellen baserat på de specifika kraven för prompten.

2. Algoritmiska förbättringar: Abstract AI inkorporerar avancerade tekniker som kedja av tankar och blandning av agenter för att förbättra svarskvali-teten, även när mindre eller öppna källkods-LLM används.

3. Outsourcing till frontlinjens modeller: För prompter som kräver mer sofistikerade funktioner kan Abstract AI smidigt outsourca till större, slutna LLM som GPT-4, samtidigt som kostnads- och latensoptimering bibehålls.

4. Benchmarking och anpassning: Abstract AI innehåller inbyggd benchmarking-funktionalitet, vilket gör det möjligt för utvecklare att anpassa måtten för svarskonsekvens och kvalitet för deras specifika användningsfall.

5. Caching: För att ytterligare optimera hastighet, kostnad och konsekvens utnyttjar Abstract AI caching för att serva upprepade prompter utan att behöva anropa LLM igen.

Konsekvens och kvalitet är de två viktigaste faktorerna för AI-utvecklare när de väljer en stor språkmodell att bygga sina applikationer på. Abstract AI adresserar dessa problem genom att tillhandahålla en enda, drop-in-API-ersättning som ansluter till flera språkmodeller, både slutna och öppna källkoder.

Abstract AI använder en routningalgoritm, som Route-LLM, för att avgöra den optimala språkmodellen och algoritmiska tekniker som ska användas för varje enskild prompt. Detta säkerställer att svaren är konsekvent högkvalitativa, samtidigt som hastighet och kostnad optimeras.

De inbyggda benchmarking-funktionerna i Abstract AI gör det möjligt för utvecklare att anpassa benchmarks för deras specifika användningsfall, vilket säkerställer att svaren uppfyller deras kvalitetskrav. Dessutom hjälper cachningsfunktionaliteten till att ytterligare förbättra konsekvens, hastighet och kostnad genom att serva cachade svar för upprepade prompter.

Genom att adressera de viktigaste problemen med konsekvens och kvalitet ger Abstract AI AI-utvecklare möjlighet att fokusera på att bygga sina applikationer, snarare än att oroa sig för de underliggande språkmodellerna och optimeringstekniker.

Den bredare visionen för Abstract AI sträcker sig bortom dess kärnfunktionalitet som en drop-in-API-ersättning för stora språkmodeller. Ett lovande område för expansion är prompthantering.

Då Abstract AI är integrerat i den kritiska sökvägen för en AI-utvecklares arbetsflöde, presenterar det en värdefull möjlighet att expandera uppströms mot användaren. Detta kan inkludera funktioner som:

1. Användarrättigheter: Möjliggöra detaljerad kontroll över vilka användare eller grupper som har åtkomst till specifika prompter eller promptmallar.

2. Gruppbehörigheter: Möjliggöra hantering av promptåtkomst och användning på team- eller organisationsnivå.

3. Företagsregler: Implementera företagsövergripande policies och riktlinjer för promptanvändning, för att säkerställa konsekvens och efterlevnad.

4. Promptversioner: Möjliggöra för utvecklare att hantera olika versioner av prompter, spåra ändringar och återgå till tidigare iterationer vid behov.

Alla dessa prompthanteringsfunktioner kan integreras tätt med de befintliga benchmarking-funktionerna i Abstract AI. Detta gör det möjligt för utvecklare att inte bara kontrollera och styra de prompter som används inom deras applikationer, utan också kontinuerligt övervaka och optimera prestandan och konsekvensen för dessa prompter över de olika språkmodellerna och algoritmiska tekniker som används av plattformen.

Genom att expandera in i prompthantering kan Abstract AI bli en heltäckande lösning som inte bara ger effektiv och kostnadseffektiv åtkomst till stora språkmodeller, utan också hjälper AI-utvecklare och organisationer att bättre hantera och optimera sina promptdrivna arbetsflöden.