降低大型语言模型应用程序成本的最佳方式不仅在于技术知识,还在于深入了解业务工作流程。通过分析实际需求和数据需求,您可以选择最合适的模型并优化输入/输出,从而大幅降低整体成本。

以下是需要考虑的关键策略:

1. 更换模型: 利用不同语言模型之间的成本差异。例如,GPT-4的成本约为Minstrel 7B的200倍。先使用强大的模型如GPT-4启动您的初始产品,然后使用生成的数据对较小的模型如Minstrel或LLaMA进行微调,以执行特定任务。这可以实现超过98%的成本节省。

2. 模型级联: 实施模型级联,先使用较便宜的小型模型处理简单请求,只有在复杂查询时才调用更昂贵的强大模型,如GPT-4。这可以利用不同模型之间的巨大成本差异。

3. 大型语言模型路由: 使用较便宜的模型对请求复杂性进行分类,然后将其路由到适当的专门模型进行执行。这允许您利用不同模型的优势,同时优化成本。

4. 多智能体架构: 设置具有不同模型的多个智能体,允许较便宜的模型首先处理请求。将成功的结果保存在数据库中,以供将来类似查询使用。

5. 提示工程: 通过使用较小的模型预处理和提取相关信息,然后再传递给昂贵的模型,从而减少令牌输入和输出。这可以导致令牌消耗减少20-175倍。

6. 内存优化: 通过使用对话摘要等技术优化智能体的内存使用,防止令牌消耗无限增长。

通过结合这些技术,您通常可以在不牺牲性能或用户体验的情况下,为您的大型语言模型应用程序实现30-50%的成本降低。持续监控和优化是有效管理这些动态成本的关键。