बड़े भाषा मॉडल (LLM) API की लागत को सिमेंटिक कैशिंग लागू करके काफी कम किया जा सकता है, ऐसा श्रीनिवास रेड्डी हुलेबेडु रेड्डी के अनुसार है, जो एक मशीन लर्निंग पेशेवर हैं जिन्होंने अपने LLM API बिल में महीने-दर-महीने 30% की वृद्धि देखी। रेड्डी ने पाया कि उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को अलग-अलग तरीकों से पूछ रहे थे, जिससे LLM को अनावश्यक कॉल और अनावश्यक खर्च हो रहा था।
रेड्डी ने पाया कि पारंपरिक, सटीक-मिलान कैशिंग, जो क्वेरी टेक्स्ट को कैश कुंजी के रूप में उपयोग करता है, इन अनावश्यक कॉलों में से केवल 18% को ही पकड़ पाया। उदाहरण के लिए, "आपकी वापसी नीति क्या है?", "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?", और "क्या मुझे रिफंड मिल सकता है?" जैसी क्वेरीज़ सभी एक ही अंतर्निहित अर्थ होने के बावजूद कैश को बायपास कर देंगी। रेड्डी ने समझाया, "उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को अलग-अलग तरीकों से पूछते हैं, जिससे लगभग समान प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न होती हैं, जिनमें से प्रत्येक में पूरी API लागत लगती है।"
इसे संबोधित करने के लिए, रेड्डी ने सिमेंटिक कैशिंग लागू किया, जो क्वेरी के सटीक शब्दों के बजाय उनके अर्थ पर केंद्रित है। इस दृष्टिकोण ने कैश हिट दर को 67% तक बढ़ा दिया, जिसके परिणामस्वरूप LLM API लागत में 73% की कमी आई। सिमेंटिक कैशिंग, क्वेरी के पीछे के इरादे को समझने और कैश से उपयुक्त प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) से तकनीकों का लाभ उठाता है, भले ही क्वेरी को अलग तरीके से वाक्यांशित किया गया हो।
LLM API लागत में वृद्धि AI-संचालित अनुप्रयोगों का उपयोग करने वाले व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए एक बढ़ती चिंता है। जैसे-जैसे LLM विभिन्न सेवाओं में अधिक एकीकृत होते जाते हैं, API उपयोग को अनुकूलित करना और खर्चों को कम करना महत्वपूर्ण होता जाता है। सिमेंटिक कैशिंग अनावश्यक गणनाओं को कम करके और दक्षता में सुधार करके एक संभावित समाधान प्रदान करता है।
हालांकि, सिमेंटिक कैशिंग को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। наив कार्यान्वयन भाषा में बारीकियों को याद कर सकते हैं और क्वेरी के अर्थ को सटीक रूप से पकड़ने में विफल हो सकते हैं। इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए परिष्कृत NLP मॉडल और सावधानीपूर्वक ट्यूनिंग अक्सर आवश्यक होती है। सिमेंटिक कैशिंग के लिए उपयोग की जाने वाली विशिष्ट तकनीकें भिन्न हो सकती हैं, लेकिन आम तौर पर क्वेरी को एक वेक्टर स्पेस में एम्बेड करना और सिमेंटिक रूप से समान क्वेरी की पहचान करने के लिए समानता मेट्रिक्स का उपयोग करना शामिल होता है।
सिमेंटिक कैशिंग का विकास LLM की दक्षता और लागत-प्रभावशीलता में सुधार के लिए चल रहे प्रयासों पर प्रकाश डालता है। जैसे-जैसे AI तकनीक आगे बढ़ती जा रही है, सिमेंटिक कैशिंग जैसे नवाचार LLM को अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ और टिकाऊ बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। निहितार्थ लागत बचत से परे हैं, संभावित रूप से सामान्य प्रश्नों के लिए कैश की गई प्रतिक्रियाओं का लाभ उठाकर अधिक उत्तरदायी और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव को सक्षम करते हैं।
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