LLM-lərin Xərc Problemi

Süni intellektin əsasını təşkil edən Böyük Dil Modelləri (LLM-lər) texnologiyada inqilab yaratdı. Lakin bu modellərin istifadəsi miqyaslandıqca xərc məsələsi ön plana çıxır. Xərcləri azaltmaq üçün bir neçə təsirli üsul mövcuddur.

Xərc Tənliyini Anlamaq

LLM-lərin xərcini hesablamaq üçün iki əsas komponent var: 'Prompt Tokens' (istifadəçi sorğuları) və 'Completion Tokens' (modelin cavabları). Cavab tokenləri sorğu tokenlərindən daha bahalıdır. Kontekst pəncərəsi isə keçmiş mesajları daxil edərək xərcin artmasına səbəb ola bilər.

1. Sorğuları Düzgün Modelə Yönləndirmək

Hər bir tapşırıq üçün ən bahalı modeli istifadə etmək lazım deyil. Sadə tapşırıqlar üçün daha ucuz modellərdən istifadə edərək xərcləri azaltmaq mümkündür.

2. Tapşırığa Uyğun Model Seçimi

Sorğuların mürəkkəbliyini qiymətləndirərək, sadə tapşırıqları daha ucuz modellərə yönləndirmək, mürəkkəb tapşırıqlar üçün isə daha güclü modellərdən istifadə etmək tövsiyə olunur.

3. Prompt Caching-dən İstifadə

Eyni sorğular tez-tez təkrarlanırsa, cavabları öncədən yaddaşa almaq və bu cavabları istifadə etmək xərcləri azalda bilər.

4. Gözləyə Bilən Tapşırıqlar üçün Batch API

Dərhal cavab tələb etməyən tapşırıqlar üçün Batch API istifadə edərək xərcləri 50%-ə qədər azaltmaq mümkündür.

5. Mətnləri Maksimum Tokenlər və Stops Parametrləri ilə Məhdudlaşdırmaq

Modelin lazımsız mətnlər yaratmasının qarşısını almaq üçün maksimum token sayı və dayandırma parametrləri təyin edilə bilər.

6. RAG-dən İstifadə

Kontekst pəncərəsini doldurmaq əvəzinə, məlumat bazasını vektor formatında saxlamaq və yalnız lazımi məlumatları modelə ötürmək effektiv üsuldur.

7. Söhbət Tarixçəsini İdarə Etmək

Uzun müddətli sessiyalarda əvvəlki mesajları xülasə edərək kontekst pəncərəsini qısaltmaq xərcin azaldılmasına kömək edir.

8. Effektiv Model Modlarına Keçid

OpenAI mütəmadi olaraq daha optimallaşdırılmış modellər təqdim edir. Yeni 'Mini' və ya 'Nano' modellərdən istifadə etmək tövsiyə olunur.

9. Strukturlaşdırılmış Cavablar Tələb Etmək

Modeldən yalnız tələb olunan məlumatları strukturlaşdırılmış şəkildə (məsələn, JSON formatında) təqdim etməsini tələb etmək xərcə qənaət edir.

10. Sorğuları Cache-də Saxlamaq

Tez-tez təkrarlanan sorğular üçün cavabları öz verilənlər bazasında saxlayaraq API çağırışlarını minimuma endirmək mümkündür.

Nəticə

LLM-lərlə işləmək güclü bir vasitədir, lakin xərc məsələsi ciddi problem yarada bilər. Bu məqalədə təqdim olunan üsullar xərcləri azaltmağa kömək edəcək və sistemin keyfiyyətini qoruyacaq. Hər bir texnikanı tətbiq etdikdən sonra xərcləri izləmək üçün OpenAI-nin billing dashboard-dan istifadə etməyi unutmayın.