تواجه العديد من الشركات فواتير مرتفعة بشكل غير متوقع لاستخدامها واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما أدى إلى البحث عن حلول فعالة من حيث التكلفة. اكتشف سرينيفاس ريدي هوليبيدو ريدي، في تحليل حديث لسجلات الاستعلامات، أن جزءًا كبيرًا من تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ناتج عن طرح المستخدمين نفس الأسئلة بطرق مختلفة.

وجد ريدي أنه في حين أن حركة المرور إلى تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الخاص بهم كانت في ازدياد، إلا أن فاتورة واجهة برمجة التطبيقات كانت تنمو بمعدل غير مستدام قدره 30٪ شهريًا. كانت المشكلة الأساسية، وفقًا لريدي، هي التكرار. كان المستخدمون يرسلون استعلامات متطابقة دلاليًا، مثل "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟"، مما أدى إلى تشغيل استجابة منفصلة ومكلفة من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لكل منها.

ثبت أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يعتمد على نص الاستعلام المطابق لاسترداد الاستجابات المخزنة مؤقتًا، غير فعال، حيث التقط 18٪ فقط من هذه المكالمات الزائدة. أوضح ريدي أنه نظرًا لأن المستخدمين يصوغون الأسئلة بشكل مختلف، فقد تم تجاوز ذاكرة التخزين المؤقت حتى عندما كانت النية الأساسية هي نفسها.

لمعالجة ذلك، قام ريدي بتطبيق التخزين المؤقت الدلالي، وهي تقنية تركز على معنى الاستعلامات بدلاً من صياغتها الدقيقة. أدى هذا النهج إلى زيادة معدل الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت إلى 67٪، مما أدى إلى خفض تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بنسبة 73٪. يحدد التخزين المؤقت الدلالي ويخزن الاستجابات بناءً على التشابه الدلالي للاستعلامات الواردة، مما يسمح للنظام بتقديم إجابات تم إنشاؤها مسبقًا للأسئلة التي لها نفس المعنى، بغض النظر عن الصياغة المحددة.

يسلط هذا التطوير الضوء على الحاجة المتزايدة لآليات تخزين مؤقت متطورة في عصر نماذج اللغة الكبيرة (LLM). مع قيام الشركات بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي القوية هذه بشكل متزايد في تطبيقاتها، تصبح إدارة تكاليف واجهة برمجة التطبيقات أمرًا بالغ الأهمية. يقدم التخزين المؤقت الدلالي حلاً واعدًا، ولكن تنفيذه الناجح يتطلب دراسة متأنية لدقائق اللغة ونوايا المستخدم.

تتجاوز آثار التخزين المؤقت الدلالي توفير التكاليف. من خلال تقليل الحمل على واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، يمكنه أيضًا تحسين أوقات الاستجابة والأداء العام للنظام. علاوة على ذلك، يمكن أن يساهم في استخدام أكثر استدامة لموارد الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من التأثير البيئي المرتبط بتشغيل نماذج اللغة الكبيرة.

في حين أن التخزين المؤقت الدلالي يمثل فرصة كبيرة، إلا أنه يطرح أيضًا تحديات تقنية. يتطلب تنفيذه بفعالية تقنيات تحليل دلالي قوية وضبطًا دقيقًا لضمان الدقة وتجنب تقديم استجابات غير صحيحة أو غير ذات صلة. يمكن أن تفوت التطبيقات الساذجة اختلافات طفيفة في المعنى، مما يؤدي إلى أخطاء وعدم رضا المستخدم.

يعد تطوير التخزين المؤقت الدلالي جزءًا من اتجاه أوسع نحو تحسين استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يستكشف الباحثون والمهندسون بنشاط تقنيات مختلفة، بما في ذلك هندسة المطالبات، والضبط الدقيق للنموذج، وتقطير المعرفة، لتحسين كفاءة وفعالية هذه النماذج. مع تزايد دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في التطبيقات اليومية، ستلعب جهود التحسين هذه دورًا حاسمًا في ضمان إمكانية الوصول إليها واستدامتها.