Многие компании сталкиваются с неожиданно высокими счетами за использование API больших языковых моделей (LLM), что стимулирует поиск экономически эффективных решений. Шринивас Редди Хулебеду Редди в недавнем анализе журналов запросов обнаружил, что значительная часть затрат на API LLM связана с тем, что пользователи задают одни и те же вопросы разными способами.

Редди обнаружил, что, хотя трафик в их LLM-приложение увеличивался, счет за API рос неустойчивыми темпами – на 30% в месяц. Основная проблема, по словам Редди, заключалась в избыточности. Пользователи отправляли семантически идентичные запросы, такие как «Какова ваша политика возврата?», «Как мне что-то вернуть?» и «Могу ли я получить возмещение?», каждый из которых запускал отдельный и дорогостоящий ответ LLM.

Традиционное кэширование точного соответствия, которое полагается на идентичный текст запроса для извлечения кэшированных ответов, оказалось неэффективным, охватывая только 18% этих избыточных вызовов. Редди объяснил, что, поскольку пользователи формулируют вопросы по-разному, кэш обходится стороной, даже если основное намерение остается тем же.

Чтобы решить эту проблему, Редди внедрил семантическое кэширование – метод, который фокусируется на смысле запросов, а не на их точном формулировании. Этот подход увеличил коэффициент попадания в кэш до 67%, что привело к снижению затрат на API LLM на 73%. Семантическое кэширование идентифицирует и хранит ответы на основе семантического сходства входящих запросов, позволяя системе предоставлять ранее сгенерированные ответы на вопросы с одинаковым значением, независимо от конкретной формулировки.

Эта разработка подчеркивает растущую потребность в сложных механизмах кэширования в эпоху LLM. Поскольку предприятия все больше интегрируют эти мощные модели ИИ в свои приложения, управление затратами на API становится решающим. Семантическое кэширование предлагает многообещающее решение, но его успешная реализация требует тщательного учета нюансов языка и намерений пользователей.

Последствия семантического кэширования выходят за рамки экономии затрат. За счет снижения нагрузки на API LLM оно также может улучшить время отклика и общую производительность системы. Кроме того, это может способствовать более устойчивому использованию ресурсов ИИ, снижая воздействие на окружающую среду, связанное с работой больших языковых моделей.

Хотя семантическое кэширование предоставляет значительные возможности, оно также создает технические проблемы. Его эффективная реализация требует надежных методов семантического анализа и тщательной настройки для обеспечения точности и предотвращения предоставления неправильных или неуместных ответов. Наивные реализации могут упускать из виду тонкие различия в значении, что приводит к ошибкам и неудовлетворенности пользователей.

Разработка семантического кэширования является частью более широкой тенденции к оптимизации использования LLM. Исследователи и инженеры активно изучают различные методы, включая проектирование подсказок, тонкую настройку моделей и дистилляцию знаний, для повышения эффективности и результативности этих моделей. Поскольку LLM все больше интегрируются в повседневные приложения, эти усилия по оптимизации будут играть решающую роль в обеспечении их доступности и устойчивости.