Genatiivisen tekoälyn Gold Rush -vaihe siirtyy tehokkuuden aikakauteen. Vuoden 2023 alussa useimmat tech-startupit halusivat vain saada kehotteen toimimaan. Nyt kun käytämme näitä genatiivisen tekoälyn sovelluksia tuhansien käyttäjien kanssa, keskustelu on muuttunut kysymyksestä "Pystyykö genatiivinen tekoäly tekemään tämän?" kysymykseen "Paljonko genatiivinen tekoäly maksaa per pyyntö?"
Genatiivisen tekoälyn mallin käyttökustannukset, joka on hinta, jonka maksat palveluntarjoajalle, kuten OpenAI, Anthropic tai Google jokaisesta luodusta tokenista, voivat muodostua suureksi ongelmaksi startupeille. Se voi olla kalliimpaa kuin isännöinti. Jos kustannuksesi eivät ole kohtuulliset, genatiivisen tekoälyn ominaisuutesi ei ole tuote; se on velka.
Uskomme, että päättelytalosuus on erittäin tärkeää tekoälyn insinööreille vuonna 2024. Käyttämällä kerrostettua optimointistrateegiaa olemme nähneet tiimien vähentävän kulujaan jopa 80% menettämättä tuotannon laatua. Tässä on suunnitelma genatiivisen tekoälyn marginaalien hallintaan.
1. Multi-mallin reititysstrategi
Startupit tekevät usein virheen käyttäessään yhtä genatiivisen tekoälyn mallia jokaiseen tehtävään. GPT-4 tai Claude käyttäminen kaikkeen on kuin palkkaaminen tohtorin vastaamaan asiakaspalvelukysymykseen. Tämä ei ole tehokas genatiivisen tekoälyn käyttö.
Kustannusten säästämiseksi sinun on kategorioitava tehtäväsi monimutkaisuuden mukaan. Suosittelemme kolmiportaista arkkitehtuuria:
- Taso 1: Monimutkaiset tehtävät kuten päättely, monivaiheinen logiikka ja luova kirjoittaminen. Käytä edistyneitä genatiivisen tekoälyn malleja täällä.
- Taso 2: Keskimääräisen monimutkaisuuden tehtävät kuten yhteenveto, erottaminen tai tunneanalyysi. Käytä malleja kuten Flash tai Haiku.
- Taso 3: Tehtävät kuten luokittelu, muotoilu tai tietojen puhdistus. Käytä pieniä tai avoimen lähdekoodin malleja kuten Llama 3.
Mallin reitittimen avulla sovelluksesi voi valita sopivan mallin käyttäjän tarkoituksen perusteella. 60% liikenteestä lähettäminen pienemmille malleille voi puolittaa laskusi.
2. Kehotteen karsimisen ja pakkaamisen taito
Tokenit ovat mitä maksat käyttäessäsi suuria kielimalleja. Todennäköisesti käytät liikaa rahaa tarpeettomiin sanoihin. Pitkät kehoteet ja toistuvat kontekstiikkunat voivat lisätä kustannuksia. Nämä mallit eivät tarvitse niin paljon tekstiä ymmärtääkseen aikomuksesi.
Vältä liiallista sanaisuutta kehotteissa, sillä monet kehittäjät sisältävät pitkiä esimerkkejä. Vaikkakin tehokkaat, ne myös lisäävät kustannuksia. Suosittelemme mallien hienosäätöä tiettyihin tehtäviin. Harjoittelemalla muutamalla sadalla esimerkillä voit usein poistaa pitkät ohjeet ja vähentää tuloston tokeneita jopa 70%.
Käytä kontekstin välimuistia, jos sovelluksesi toistuvasti lähettää samaa kontekstia. Tämä antaa palveluntarjoajalle mahdollisuuden käyttää prosessoituja tokeneita uudelleen halvemmalla hinnalla, mikä auttaa vähentämään kustannuksia.
3. RAG:n optimointi: Laatu ennen määrää
RAG on standardi tekoälyn rakentamiseen tietojen päälle, mutta se toteutetaan usein tehottomasti. Useimmat järjestelmät hakevat liikaa tietoja, mikä lisää kustannuksia.
Kustannusten vähentämiseksi keskity uudelleensijoitukseen:
- Hae mahdolliset asiakirjapalat hakua käyttämällä. Tämä on kustannustehokas tapa löytää asiaankuuluvat tiedot.
- Käytä mallia tunnistaaksesi asiaankuuluvimmat palat.
- Lähetä vain nuo valitut palat suurelle kielimallille.
Tämä lähestymistapa varmistaa, että et maksa mallille tarpeettomien tietojen käsittelemisestä. Välimuisti voi myös auttaa ohittamaan mallin toistuville kyselyille.
4. Tulosten tokenin hallinta
Tulosten tokenit ovat suhteellisen halvat. Tulosten tokenit ovat kalliita. Suuret kielimallit voivat olla liian puheliaita ja lisätä tarpeettomia sanoja, jotka lisäävät kustannuksia.
Voit hallita tätä tuotoksen suunnittelun kautta:
- Aseta raja mallin tuottamien tokenien lukumäärälle.
- Käytä JSON-tilaa ja skeemoja pakottaaksesi strukturoituja tuloksia.
- Käytä pysäytyssekvenssiä katkaisemaan sukupolvi, kun vaadittu tieto on toimitettu.
5. Siirtymä avoimen lähdekoodin ja itse isännöintiin
Kasvavan startupin kohdalla API-ensimmäinen lähestymistapa voi tulla kalliiksi. Suuressa mittakaavassa omien mallien isännöinti voi olla kustannustehokkaampi kuin maksamine per token.
Mallien, kuten Llama 3 tai Mistral, käyttöönotto omassa infrastruktuurissasi mahdollistaa:
- Kustannusten hallinta: Maksat laitteistoista tokenien sijaan, mikä tekee kuluista ennustettavat.
- Määrittäminen: Ajaa tehokkaita malleja rajallisella laitteistolla ilman merkittävää tarkkuuden menetystä.
Seuraava arvovaihto
Tekoälyn startup-maisemassa voittajat ovat niitä, joilla on vahvat marginaalit. Päättelykustannusten vähentäminen 80% ei ole vain rahansäästöä; se antaa sinulle joustavuuden kokeiluihin, hintojen alentamiseen ja kilpailukykyisyyden säilyttämiseen.
Genatiivinen tekoäly on tehokas, mutta se voi olla kallista. Optimoimalla marginaaliasi, teet siitä sekä tehokkaan että skaalautuvan.
Suosittelemme aloittamaan tokenin auditoinnilla. Tunnista, mihin tokenit käytetään, ja aloita optimointi. Tavoitteena on tehdä tekoälystäsi yhtä tehokas kuin se on älykäs. Se vaatii vaivaa, mutta tulokset ovat sen arvoisia.
Haluatko rakentaa korkean suorituskyvyn etätyön tekniikkatiimia?
Tutustu MyNextDeveloper-alustaan, jossa voit löytää parhaat 3% ohjelmistojen insinööreistä, jotka ovat syvästi intohimoisia innovaatiosta. Meidän on pyydettävä, omistautuvat ja perusteellisesti ohjelmistojen lahjakkuutta tarjoamalla kattava ratkaisu kaikkiin ohjelmistovaatimuksiisi.
Vieraile meidän verkkosivulla selvittääksesi, kuinka voimme auttaa sinua kokoamaan täydellisen tiimisi.
