Fáze zlaté horečky generativní umělé inteligence se posouvá do éry efektivity. Na začátku roku 2023 chtěly většina technologických startupů pouze zprovoznit prompt. Nyní, když používáme aplikace generativní umělé inteligence s tisíci uživateli, se debata změnila z "Může generativní umělá inteligence toto udělat?" na "Kolik stojí generativní umělá inteligence na jeden požadavek?"
Cena používání modelu generativní umělé inteligence, což je cena zaplacená poskytovateli, jako je OpenAI, Anthropic, nebo Google, za každý vygenerovaný token, se může stát velkým problémem pro startupy. Může být dražší než hosting. Pokud vaše náklady nejsou rozumné, vaše funkce generativní umělé inteligence není produkt; je to závazek.
Věříme, že ekonomika inferencí je velmi důležitá pro inženýry umělé inteligence v roce 2024. Pomocí strategie vrstvené optimalizace jsme viděli, že týmy snížily své výdaje až o 80 % bez ztráty kvality výstupu. Zde je plán na zvládnutí vašich marží generativní umělé inteligence.
1. Strategie multi-modelového směrování
Startupy si často dovolí chybu používat jeden model generativní umělé inteligence pro každý úkol. Používání GPT-4 nebo Claude na vše je jako najmutí doktora na zodpovězení otázky zákaznického servisu. To není efektivní použití generativní umělé inteligence.
Abyste ušetřili náklady, musíte kategorizovat své úkoly podle jejich složitosti. Doporučujeme tříúrovňovou architekturu:
- Úroveň 1: Složité úkoly jako uvažování, vícestupňová logika a kreativní psaní. Zde používejte pokročilé modely generativní umělé inteligence.
- Úroveň 2: Úkoly střední složitosti jako shrnutí, extrakce nebo analýza sentimentu. Používejte modely jako Flash nebo Haiku.
- Úroveň 3: Úkoly jako klasifikace, formátování nebo čištění dat. Používejte malé nebo open-source modely jako Llama 3.
Pomocí směrovače modelu může vaše aplikace vybrat příslušný model na základě záměru uživatele. Poslání 60 % vašeho provozu na menší modely může snížit váš účet na polovinu.
2. Umění ořezávání a komprese promptů
Tokeny jsou to, za co platíte při používání velkých jazykových modelů. Pravděpodobně utratíte příliš mnoho za zbytečná slova. Dlouhé prompty a opakující se kontextová okna mohou zvýšit náklady. Tyto modely nepotřebují tak много textu, aby pochopily váš záměr.
Vyhněte se nadměrnému používání slov v promptech, protože mnoho vývojářů zahrnuje dlouhé příklady. I když jsou účinné, také zvyšují náklady. Doporučujeme fine-tuning modelů pro specifické úkoly. Školením na několika stovkách příkladů můžete často odstranit dlouhé pokyny, čímž snížíte vstupní tokeny až o 70 %.
Pokud vaše aplikace opakovaně posílá stejný kontext, používejte caching kontextu. To umožňuje poskytovateli znovu použít zpracované tokeny za nižší cenu, což pomáhá snížit náklady.
3. Optimalizace RAG: Kvalita před kvantitou
RAG je standard pro budování umělé inteligence na základě dat, ale často se implementuje neefektivně. Většina systémů načítá příliš mnoho dat, což zvyšuje náklady.
Aby se snížily náklady, zaměřte se na přeřazování:
- Načtěte potenciální kousky dokumentů pomocí vyhledávání. Toto je cenově efektivní způsob, jak najít relevantní data.
- Použijte model k identifikaci nejrelevantnějších kousků.
- Pošlete pouze vybrané kousky velkému jazykovému modelu.
Tento přístup zajišťuje, že za model nezaplatíte za zpracování zbytečných dat. Caching může také pomoci obejít model pro opakované dotazy.
4. Kontrola výstupních tokenů
Vstupní tokeny jsou relativně levné. Výstupní tokeny jsou drahé. Velké jazykové modely mohou být příliš upovídané a přidávají zbytečná slova, která zvyšují náklady.
Můžete to kontrolovat prostřednictvím inženýrství výstupu:
- Nastavte limit na počet tokenů, které může model vygenerovat.
- Používejte režim JSON a schémata k vynucení strukturovaných výstupů.
- Používejte stop sekvence k zastavení generování, jakmile jsou poskytnuty požadované informace.
5. Přechod na open source a self-hosting
Pro rostoucí startupy může být přístup zaměřený na API nákladný. V měřítku může být hostování vlastních modelů efektivnější než platba za token.
Nasazení modelů, jako je Llama 3 nebo Mistral, na vaší vlastní infrastruktuře umožňuje:
- Kontrolu nákladů: Platíte za hardware místo tokenů, díky čemuž jsou výdaje předvídatelné.
- Kvantizaci: Spouštějte efektivní modely na omezeném hardwaru bez větší ztráty přesnosti.
Další výměna hodnoty
V krajině startupů umělé inteligence budou vítězové ti, kteří mají silné marže. Snížení nákladů na inferenci o 80 % není jen o úspoře peněz; dává vám flexibilitu experimentovat, snížit ceny a zůstat konkurenceschopní.
Generativní umělá inteligence je silná, ale může být drahá. Optimalizací vašich marží ji činíte efektivní i škálovatelnou.
Doporučujeme začít s auditem tokenů. Určete, kde se vaše tokeny utratňují, a začněte optimalizovat. Cílem je učinit vaši umělou inteligenci tak efektivní, jak je inteligentní. To vyžaduje úsilí, ale výsledky того stojí.
Hledáte postavit vysoce výkonný vzdálený technologický tým?
Podívejte se na MyNextDeveloper, platformu, kde najdete top 3 % softwarových inženýrů, které hluboce zajímá inovace. Naše řešení pro software talent na vyžádání, vyhrazeného a důkladného typu poskytují komplexní řešení pro všechny vaše softwarové potřeby.
Navštivte naši webovou stránku a zjistěte, jak vám můžeme pomoci složit váš dokonalý tým.
