많은 기업들이 대규모 언어 모델(LLM) API 사용에 대한 예상치 못한 높은 비용 청구서에 직면하면서 비용 효율적인 솔루션 모색에 나섰습니다. Srinivas Reddy Hulebeedu Reddy는 최근 쿼리 로그 분석에서 LLM API 비용의 상당 부분이 사용자들이 동일한 질문을 다른 방식으로 하는 데서 비롯된다는 사실을 발견했습니다.

Reddy는 LLM 애플리케이션 트래픽이 증가하는 동안 API 비용이 매달 30%씩 지속 불가능한 수준으로 증가하고 있음을 발견했습니다. Reddy에 따르면 핵심 문제는 중복성이었습니다. 사용자들이 "반품 정책이 무엇인가요?", "반품은 어떻게 하나요?", "환불받을 수 있나요?"와 같이 의미상 동일한 쿼리를 제출하여 각각 별도의 비용이 많이 드는 LLM 응답을 트리거하고 있었습니다.

캐시된 응답을 검색하기 위해 동일한 쿼리 텍스트에 의존하는 기존의 정확히 일치하는 캐싱은 이러한 중복 호출의 18%만 캡처하여 효과가 없는 것으로 입증되었습니다. Reddy는 사용자가 질문을 다르게 표현하기 때문에 기본 의도가 동일하더라도 캐시가 우회된다고 설명했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Reddy는 쿼리의 정확한 문구보다는 의미에 초점을 맞춘 기술인 시맨틱 캐싱을 구현했습니다. 이 접근 방식은 캐시 적중률을 67%로 높여 LLM API 비용을 73% 절감했습니다. 시맨틱 캐싱은 들어오는 쿼리의 의미적 유사성을 기반으로 응답을 식별하고 저장하여 시스템이 특정 문구에 관계없이 동일한 의미를 가진 질문에 대해 이전에 생성된 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

이번 개발은 LLM 시대에 정교한 캐싱 메커니즘에 대한 필요성이 증가하고 있음을 강조합니다. 기업이 이러한 강력한 AI 모델을 애플리케이션에 점점 더 많이 통합함에 따라 API 비용 관리가 중요해지고 있습니다. 시맨틱 캐싱은 유망한 솔루션을 제공하지만 성공적인 구현을 위해서는 언어와 사용자 의도의 뉘앙스를 신중하게 고려해야 합니다.

시맨틱 캐싱의 의미는 비용 절감을 넘어섭니다. LLM API에 대한 부하를 줄임으로써 응답 시간과 전반적인 시스템 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 또한 대규모 언어 모델 실행과 관련된 환경 영향을 줄여 AI 리소스의 보다 지속 가능한 사용에 기여할 수 있습니다.

시맨틱 캐싱은 상당한 기회를 제공하지만 기술적인 과제도 안고 있습니다. 효과적으로 구현하려면 강력한 의미 분석 기술과 정확성을 보장하고 잘못되거나 관련 없는 응답을 제공하지 않도록 신중한 조정이 필요합니다. 순진한 구현은 의미의 미묘한 차이를 놓쳐 오류와 사용자 불만으로 이어질 수 있습니다.

시맨틱 캐싱 개발은 LLM 사용 최적화를 향한 광범위한 추세의 일부입니다. 연구원과 엔지니어는 이러한 모델의 효율성과 효과를 개선하기 위해 프롬프트 엔지니어링, 모델 미세 조정, 지식 증류 등 다양한 기술을 적극적으로 탐구하고 있습니다. LLM이 일상적인 애플리케이션에 점점 더 많이 통합됨에 따라 이러한 최적화 노력은 접근성과 지속 가능성을 보장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.