降低大型語言模型應用程式成本的最佳方式,不僅在於技術知識,也需要深入了解業務工作流程。通過分析實際需求和數據需求,您可以選擇最合適的模型,並優化輸入/輸出,從而大幅降低整體成本。

以下是需要考慮的關鍵策略:

1. 更換模型: 利用不同語言模型之間的成本差異。例如,GPT-4 的成本約為 Minstrel 7B 的 200 倍。先使用強大的模型如 GPT-4 推出初始產品,然後使用生成的數據來微調更小的模型,如 Minstrel 或 LLaMA,以執行特定任務。這可以實現超過 98% 的成本節省。

2. 模型級聯: 實施模型級聯,先使用更便宜的小型模型處理簡單請求,只有在複雜查詢時才調用更昂貴的強大模型,如 GPT-4。這可以利用不同模型之間的巨大成本差異。

3. 大型語言模型路由: 使用更便宜的模型來分類請求複雜度,然後將其路由到適當的專門模型以執行。這允許您利用不同模型的優勢,同時優化成本。

4. 多智能體架構: 設置具有不同模型的多個智能體,允許較便宜的模型先處理請求。將成功的結果保存在數據庫中,以供將來類似查詢使用。

5. 提示工程: 通過使用較小的模型預處理和提取相關信息,然後再傳遞給昂貴的模型,從而減少令牌輸入和輸出。這可以導致令牌消耗減少 20-175 倍。

6. 內存優化: 通過使用對話摘要等技術優化智能體的內存使用,而不是保留完整的歷史記錄。這可以防止令牌消耗無限增長。

通過結合這些技術,您通常可以在不犧牲性能或用戶體驗的情況下,實現大型語言模型應用程式成本降低 30-50%。持續監控和優化是有效管理這些動態成本的關鍵。