Ανάπτυξη αγωγών LLM χωρίς να σπάσει η τράπεζα

Το πρόβλημα κόστους στην παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης

Η μετάβαση από το πρωτότυπο στην παραγωγή συχνά φέρνει δεκαπλάσια έως πενήντα φορές αύξηση στο κόστος συμπερασμάτων. Κλίμακες χρήσης διακριτικών με κίνηση και χωρίς προσεκτική αρχιτεκτονική, οι μηνιαίοι λογαριασμοί μπορούν γρήγορα να υπερβούν την αξία που δημιουργεί το σύστημα.

Σημασιολογική προσωρινή αποθήκευση

Πολλά ερωτήματα παραγωγής είναι σημασιολογικά παρόμοια ακόμα και όταν διαφέρουν από λεξιλογικά. Μια σημασιολογική κρυφή μνήμη που αντιστοιχίζει τις ενσωματώσεις των εισερχόμενων ερωτημάτων σε προηγούμενες απαντήσεις μπορεί να εξαλείψει το τριάντα έως εξήντα τοις εκατό των περιττών κλήσεων συμπερασμάτων με ελάχιστο αντίκτυπο στην ποιότητα απόκρισης.

Μοντέλο δρομολόγησης

Δεν απαιτεί κάθε αίτημα ένα μοντέλο συνόρων. Ένας ελαφρύς ταξινομητής μπορεί να δρομολογήσει απλά ερωτήματα σε μικρότερα, φθηνότερα μοντέλα, ενώ δεσμεύει ακριβά μοντέλα για πραγματικά πολύπλοκες εργασίες. Αυτή η κλιμακωτή προσέγγιση συνήθως μειώνει το κόστος κατά σαράντα τοις εκατό ή περισσότερο.