Genai: So reduzieren Sie die Kosten mit schnellen Komprimierungstechniken

In diesem Artikel werden sofortige Komprimierungstechniken untersucht, um die Betriebskosten von Genai -Anwendungen zu senken. Generative AI verwendet häufig die relieval-aus-generierte Generation (LAB) und ein schnelles Engineering, aber dies kann im Maßstab teuer werden. Eingabeaufforderungkomprimierung minimiert Daten, die an Modellanbieter wie OpenAI oder Google Gemini gesendet wurden.

Key Takeaways:

• Einheitliche Komprimierung senkt die Genai -Betriebskosten erheblich.
• Effektive Eingabeaufforderung Engineering verbessert die Produktionsqualität und senkt die Kosten.
• Komprimierung optimiert die Kommunikation und senkt die Rechenlast- und Bereitstellungskosten.
• Tools wie Microsoft Llmlingua und selektiver Kontext optimieren und komprimieren Sie die Einsparungen für erhebliche Einsparungen.
• Herausforderungen umfassen potenzielle Kontextverlust, Aufgabenkomplexität, domänenspezifische Wissensbedürfnisse und das Ausgleich der Komprimierung mit der Leistung. Robuste, maßgeschneiderte Strategien sind entscheidend.

Genai App-basierte Genai-App Kostenherausforderungen:

Rag, die eine Vektor -Datenbank verwendet, um den LLM -Kontext zu erweitern, erhöhte unerwartet erhöhte Produktionskosten. Das Senden großer Datenmengen (z. B. den gesamten Chat -Verlauf) für jede Benutzerinteraktion mit OpenAI war als teuer. Dies war insbesondere bei den Fragen und Antworten und Anwendungen, die personalisierte Inhalte (Fitnesspläne, Rezeptempfehlungen) generierten. Die Herausforderung bestand darin, einen ausreichenden Kontext mit Kostenkontrolle auszugleichen.

Lösen steigender Lappenpipeline Kosten:

Einheitliche Engineering, die präzise Abfragen zur Erlangung optimaler LLM -Antworten erstellen, war der Schlüssel. Sofortige Komprimierung, Destillationsaufforderungen auf wesentliche Elemente, die Kosten weiter reduziert. Diese optimierte Kommunikation, senkte die Berechnungsbelastung und die Bereitstellungskosten. Die Verwendung von Tools und Umschreibungsanforderungen führte zu erheblichen Kosteneinsparungen (bis zu 75%). Das Tokenizer-Tool von OpenAI half der Feinabstimmung.

Eingabeaufforderung Beispiele:

• Original: "Planen Sie eine Italien -Reise, besuchen Sie historische Sehenswürdigkeiten und genießen lokale Küche. Listen Sie Top Historical Stätten und traditionelle Gerichte auf."

• komprimiert: "Italienische Reise: Top historische Stätten und traditionelle Gerichte."

• Original: "Brauchen Sie ein gesundes, vegetarisches Abendessenrezept mit Tomaten, Spinat, Kichererbsen, in weniger als einer Stunde.

• komprimiert: "schnelles, gesundes vegetarisches Rezept (Tomaten, Spinat, Kichererbsen). Vorschläge?"

Eingabeaufforderung Komprimierung:

effektive Eingabeaufforderungen sind für Unternehmensanwendungen von entscheidender Bedeutung, aber lange Eingaben erhöhen die Kosten. Die Eingabeaufforderung reduziert die Eingangsgröße durch Entfernen unnötiger Informationen, senkt die Rechenlast und die Kosten pro Abfrage. Es umfasst die Identifizierung wichtiger Elemente (Schlüsselwörter, Entitäten, Phrasen) und nur diese beibehalten. Zu den Vorteilen zählen reduzierte Rechenlast, verbesserte Kosteneffizienz, erhöhte Effizienz und bessere Skalierbarkeit.

Herausforderungen der schnellen Komprimierung:

• potenzieller Kontextverlust
• Aufgabenkomplexität
• domänenspezifische Wissensanforderungen
• Ausgleichskomprimierung und Leistung
ausgleichen

Tools zur Eingabeaufforderung für Komprimierung:

• microsoft llmlingua: Ein Toolkit -Optimierungs -LLM -Ausgänge, einschließlich der Eingabeaufforderung. Es verwendet ein kleineres Sprachmodell, um unnötige Wörter zu identifizieren und zu entfernen, wodurch eine signifikante Komprimierung mit minimalem Leistungsverlust erzielt wird.

• Selektiver Kontext: Ein Rahmen, der sich auf selektive Kontexteinbeziehung für präzise, ​​informative Eingabeaufforderungen konzentriert. Es analysiert die Aufforderung zur Aufbewahrung wesentlicher Informationen und Verbesserung der LLM -Leistung und -Effizienz.

• OpenAIs GPT -Modelle: Manuelle Zusammenfassung oder Werkzeuge wie der selektive Kontext können Eingabeaufforderungen für OpenAI -Modelle komprimieren und die Genauigkeit beibehalten und gleichzeitig die Token -Anzahl reduzieren. Beispiele für komprimierte Eingabeaufforderungen für GPT -Modelle werden bereitgestellt.

Schlussfolgerung:

Die sofortige Komprimierung verbessert die LLM-Anwendungseffizienz und die Kostenwirksamkeit erheblich. Microsoft Llmlingua und der selektive Kontext bieten leistungsstarke Optimierungstools. Die Auswahl des richtigen Tools hängt von den Anwendungsanforderungen ab. Die schnelle Komprimierung ist für effiziente und effektive LLM-Wechselwirkungen von entscheidender Bedeutung, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Genai-Anwendungsleistung führt. Für OpenAI -Modelle sind einfache NLP -Techniken in Kombination mit diesen Tools effektiv.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGenai: So reduzieren Sie die Kosten mit schnellen Komprimierungstechniken. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!