Les coûts d'API des grands modèles de langage (LLM) peuvent être considérablement réduits en mettant en œuvre la mise en cache sémantique, selon Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, un professionnel de l'apprentissage automatique qui a observé une augmentation mensuelle de 30 % de sa facture d'API LLM. Reddy a découvert que les utilisateurs posaient les mêmes questions de différentes manières, ce qui entraînait des appels redondants au LLM et des dépenses inutiles.

Reddy a constaté que la mise en cache traditionnelle par correspondance exacte, qui utilise le texte de la requête comme clé de cache, ne capturait que 18 % de ces appels redondants. Par exemple, des requêtes telles que "Quelle est votre politique de retour ?", "Comment puis-je retourner un article ?" et "Puis-je obtenir un remboursement ?" contourneraient toutes le cache bien qu'elles aient la même signification sous-jacente. "Les utilisateurs posent les mêmes questions de différentes manières", a expliqué Reddy, "générant des réponses presque identiques, chacune entraînant des coûts d'API complets."

Pour résoudre ce problème, Reddy a mis en œuvre la mise en cache sémantique, qui se concentre sur la signification des requêtes plutôt que sur leur formulation exacte. Cette approche a augmenté le taux de réussite du cache à 67 %, ce qui a entraîné une réduction de 73 % des coûts d'API LLM. La mise en cache sémantique exploite des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre l'intention derrière une requête et récupérer la réponse appropriée du cache, même si la requête est formulée différemment.

L'augmentation des coûts d'API LLM est une préoccupation croissante pour les entreprises et les développeurs qui utilisent des applications basées sur l'IA. À mesure que les LLM sont de plus en plus intégrés à divers services, l'optimisation de l'utilisation de l'API et la réduction des dépenses deviennent cruciales. La mise en cache sémantique offre une solution potentielle en minimisant les calculs redondants et en améliorant l'efficacité.

Cependant, la mise en œuvre efficace de la mise en cache sémantique nécessite un examen attentif. Les implémentations naïves peuvent passer à côté des nuances du langage et ne pas saisir avec précision la signification des requêtes. Des modèles NLP sophistiqués et un réglage minutieux sont souvent nécessaires pour obtenir des performances optimales. Les techniques spécifiques utilisées pour la mise en cache sémantique peuvent varier, mais impliquent généralement l'intégration des requêtes dans un espace vectoriel et l'utilisation de mesures de similarité pour identifier les requêtes sémantiquement similaires.

Le développement de la mise en cache sémantique met en évidence les efforts continus pour améliorer l'efficacité et la rentabilité des LLM. À mesure que la technologie de l'IA continue de progresser, les innovations telles que la mise en cache sémantique joueront un rôle essentiel pour rendre les LLM plus accessibles et durables pour un plus large éventail d'applications. Les implications vont au-delà des économies de coûts, permettant potentiellement des expériences utilisateur plus réactives et personnalisées en tirant parti des réponses mises en cache pour les requêtes courantes.