Cách tốt nhất để giảm chi phí cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ là thông qua kiến thức kỹ thuật mà còn là sự hiểu biết sâu sắc về quy trình kinh doanh. Bằng cách phân tích nhu cầu và yêu cầu dữ liệu thực tế, bạn có thể chọn các mô hình phù hợp nhất và tối ưu hóa đầu vào/đầu ra để giảm đáng kể tổng chi phí.

Dưới đây là những chiến lược chính cần xem xét:

1. Thay đổi mô hình: Tận dụng sự khác biệt về chi phí giữa các mô hình ngôn ngữ khác nhau. Ví dụ, GPT-4 có chi phí khoảng 200 lần so với Minstrel 7B. Bắt đầu với một mô hình mạnh mẽ như GPT-4 để ra mắt sản phẩm ban đầu, sau đó sử dụng dữ liệu được tạo ra để tinh chỉnh các mô hình nhỏ hơn như Minstrel hoặc LLaMA cho các nhiệm vụ cụ thể. Điều này có thể mang lại hơn 98% tiết kiệm chi phí.

2. Mô hình Cascading: Triển khai một chuỗi các mô hình, sử dụng các mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn trước để xử lý các yêu cầu đơn giản, và chỉ gọi các mô hình mạnh mẽ và đắt tiền hơn như GPT-4 cho các truy vấn phức tạp. Điều này có thể tận dụng sự khác biệt đáng kể về chi phí giữa các mô hình.

3. Định tuyến mô hình ngôn ngữ lớn: Sử dụng một mô hình rẻ hơn để phân loại độ phức tạp của yêu cầu, sau đó chuyển hướng nó đến mô hình chuyên biệt phù hợp để thực hiện. Điều này cho phép bạn tận dụng các điểm mạnh của các mô hình khác nhau trong khi tối ưu hóa chi phí.

4. Kiến trúc đa tác nhân: Thiết lập nhiều tác nhân với các mô hình khác nhau, cho phép các mô hình rẻ hơn xử lý yêu cầu trước tiên. Lưu trữ các kết quả thành công trong cơ sở dữ liệu để tận dụng cho các truy vấn tương tự trong tương lai.

5. Kỹ thuật nhắc nhở: Giảm đầu vào và đầu ra token bằng cách sử dụng các mô hình nhỏ hơn để tiền xử lý và trích xuất chỉ thông tin liên quan trước khi chuyển đến mô hình đắt tiền. Điều này có thể dẫn đến giảm 20-175 lần mức tiêu thụ token.

6. Tối ưu hóa bộ nhớ: Tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ của tác nhân bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tóm tắt cuộc trò chuyện thay vì giữ lại toàn bộ lịch sử. Điều này ngăn ngừa việc tiêu thụ token tăng lên vô hạn.

Bằng cách kết hợp các kỹ thuật này, bạn thường có thể đạt được giảm 30-50% chi phí cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn của mình mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc trải nghiệm người dùng. Giám sát và tối ưu hóa liên tục là chìa khóa để quản lý hiệu quả những chi phí động này.

Chìa khóa để giảm chi phí mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nằm trong hai chiến lược chính: 1) Chọn mô hình phù hợp với nhiệm vụ, và 2) Tối ưu hóa đầu vào và đầu ra để giảm thiểu tiêu thụ token.

Chọn mô hình phù hợp

• So sánh chi phí giữa các mô hình mạnh mẽ như GPT-4 và các mô hình nhỏ hơn như Mistra 7B. GPT-4 có thể đắt hơn 200 lần mỗi đoạn văn.
• Bắt đầu với một mô hình mạnh mẽ như GPT-4 để ra mắt sản phẩm ban đầu, sau đó sử dụng dữ liệu được tạo ra để tinh chỉnh các mô hình nhỏ hơn cho các nhiệm vụ cụ thể. Điều này có thể mang lại hơn 98% tiết kiệm chi phí.
• Khám phá mô hình cascading, trong đó các mô hình rẻ hơn được sử dụng trước, và chỉ nâng cấp lên các mô hình đắt tiền hơn nếu cần thiết. Điều này tận dụng sự khác biệt đáng kể về chi phí giữa các mô hình.
• Triển khai một bộ định tuyến mô hình ngôn ngữ lớn có thể phân loại các yêu cầu và chuyển hướng chúng đến mô hình phù hợp nhất.

Tối ưu hóa đầu vào và đầu ra

• Sử dụng các mô hình nhỏ hơn để tiền xử lý và tóm tắt dữ liệu trước khi chuyển đến các LLM đắt tiền. Kỹ thuật "kỹ thuật nhắc nhở" này có thể giảm tiêu thụ token lên đến 175 lần.
• Tối ưu hóa bộ nhớ của tác nhân bằng cách sử dụng các kỹ thuật như bộ nhớ tóm tắt cuộc trò chuyện thay vì giữ lại toàn bộ lịch sử trò chuyện. Điều này ngăn ngừa bộ nhớ tăng lên vô hạn.
• Giám sát và phân tích chi phí bằng các công cụ như Langchain của Anthropic. Điều này cho phép bạn xác định các thành phần tốn kém nhất và tối ưu hóa tương ứng.

Bằng cách kết hợp lựa chọn mô hình và tối ưu hóa đầu vào/đầu ra, bạn có thể đạt được giảm 50-70% chi phí LLM mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Giám sát và lặp lại liên tục các kỹ thuật này là chìa khóa để xây dựng các ứng dụng AI có chi phí hiệu quả.

Khả năng quan sát là rất quan trọng để xây dựng các sản phẩm AI và hiểu các chi phí liên quan đến các mô hình ngôn ngữ lớn. Các công cụ như Lantern của Anthropic có thể giúp bạn giám sát và phân tích nơi phát sinh chi phí trong các ứng dụng AI của mình.

Dưới đây là một ví dụ từng bước về cách sử dụng Lantern để tối ưu hóa chi phí của một tác nhân nghiên cứu:

1. Cài đặt các gói cần thiết: Cài đặt các gói deta và openai, bao gồm SDK của Lantern.

2. Thiết lập các biến môi trường: Tạo một tệp .env và định nghĩa các biến môi trường cần thiết, bao gồm khóa truy vết Lantern, điểm cuối Lantern và khóa API OpenAI của bạn.

3. Nhúng mã của bạn: Bọc các hàm bạn muốn theo dõi bằng bộ trang trí @traceable từ thư viện Lantern.

4. Chạy ứng dụng của bạn: Thực thi tệp Python của bạn, và SDK Lantern sẽ bắt đầu ghi lại chi tiết thực thi, bao gồm thời gian thực hiện và tiêu thụ token cho mỗi lệnh gọi hàm.

5. Phân tích cấu trúc chi phí: Trong bảng điều khiển Lantern, bạn có thể xem bảng phân tích chi tiết về tiêu thụ token cho mỗi mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng trong ứng dụng của bạn. Thông tin này có thể giúp bạn xác định những lĩnh vực mà bạn có thể tối ưu hóa chi phí.

6. Triển khai các chiến lược tiết kiệm chi phí: Dựa trên những hiểu biết từ Lantern, bạn có thể triển khai các chiến lược khác nhau để giảm chi phí mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như:

   • Thay thế bằng một mô hình rẻ hơn (ví dụ: GPT-3.5 Turbo thay vì GPT-4)
   • Triển khai một chuỗi mô hình hoặc bộ định tuyến để sử dụng mô hình phù hợp nhất cho mỗi nhiệm vụ
   • Tối ưu hóa các nhắc nhở và giảm đầu vào token cho các mô hình ngôn ngữ lớn

7. Lặp lại và giám sát: Liên tục giám sát chi phí bằng Lantern và thực hiện điều chỉnh cho ứng dụng của bạn để tiếp tục tối ưu hóa việc sử dụng và chi phí mô hình ngôn ngữ lớn.

Bằng cách sử dụng các công cụ như Lantern, bạn có thể có được tầm nhìn về chi phí mô hình ngôn ngữ lớn trong các ứng dụng AI của mình và đưa ra các quyết định có thông tin để cân bằng hiệu suất và hiệu quả về chi phí.

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá các kỹ thuật khác nhau để giảm chi phí sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong các ứng dụng AI. Những điểm chính là:

1. Lựa chọn mô hình: Chọn cẩn thận mô hình phù hợp cho từng nhiệm vụ, vì chi phí có thể khác biệt đáng kể giữa các mô hình như GPT-4 và các mô hình nhỏ hơn như Mistra 7B.

2. Mô hình Cascading: Sử dụng một chuỗi các mô hình, bắt đầu với những mô hình rẻ hơn và chỉ nâng cấp lên các mô hình đắt tiền hơn nếu cần, để tối ưu hóa chi phí.

3. Định tuyến mô hình: Tận dụng các kỹ thuật định tuyến mô hình như Hugging GPT của Hugging Face để định tuyến các yêu cầu đến mô hình phù hợp nhất dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ.

4. Kỹ thuật nhắc nhở: Tối ưu hóa các nhắc nhở và đầu vào gửi đến LLM để giảm số lượng token tiêu thụ, sử dụng các kỹ thuật như LLM Lingua của Microsoft.

5. Quản lý bộ nhớ của tác nhân: Tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ của tác nhân bằng cách sử dụng các kỹ thuật như bộ nhớ tóm tắt cuộc trò chuyện thay vì giữ lại toàn bộ lịch sử trò chuyện.

6. Khả năng quan sát và giám sát: Sử dụng các công cụ như L Smith để giám sát và phân tích cấu trúc chi phí của việc sử dụng LLM trong ứng dụng của bạn, điều này rất quan trọng để xác định các cơ hội tối ưu hóa.

Bằng cách áp dụng các kỹ thuật này, bạn có thể giảm đáng kể chi phí LLM trong các ứng dụng AI của mình trong khi vẫn duy trì hiệu suất và trải nghiệm người dùng mong muốn.