Стоимость API больших языковых моделей (LLM) может быть значительно снижена за счет внедрения семантического кэширования, как утверждает Сриниваса Редди Хулебиду Редди, специалист по машинному обучению, который заметил ежемесячный рост своего счета за API LLM на 30%. Редди обнаружил, что пользователи задавали одни и те же вопросы разными способами, что приводило к избыточным вызовам LLM и ненужным расходам.

Редди выяснил, что традиционное кэширование с точным соответствием, которое использует текст запроса в качестве ключа кэша, фиксировало только 18% этих избыточных вызовов. Например, запросы типа "Каковы ваши условия возврата?", "Как мне вернуть товар?" и "Могу ли я получить возмещение?" все обходили бы кэш, несмотря на то, что имели одинаковый смысл. "Пользователи задают одни и те же вопросы разными способами, - объяснил Редди, - генерируя почти идентичные ответы, каждый из которых влечет за собой полную стоимость API".

Чтобы решить эту проблему, Редди внедрил семантическое кэширование, которое фокусируется на смысле запросов, а не на их точной формулировке. Этот подход увеличил частоту попаданий в кэш до 67%, что привело к снижению затрат на API LLM на 73%. Семантическое кэширование использует методы обработки естественного языка (NLP) для понимания намерения, стоящего за запросом, и извлечения соответствующего ответа из кэша, даже если запрос сформулирован по-другому.

Рост затрат на API LLM вызывает все большую обеспокоенность у предприятий и разработчиков, использующих приложения на базе искусственного интеллекта. По мере того, как LLM все больше интегрируются в различные сервисы, оптимизация использования API и сокращение расходов становятся критически важными. Семантическое кэширование предлагает потенциальное решение, минимизируя избыточные вычисления и повышая эффективность.

Однако эффективное внедрение семантического кэширования требует тщательного рассмотрения. Наивные реализации могут упускать нюансы языка и неточно отражать смысл запросов. Для достижения оптимальной производительности часто необходимы сложные модели NLP и тщательная настройка. Конкретные методы, используемые для семантического кэширования, могут различаться, но обычно включают в себя встраивание запросов в векторное пространство и использование метрик сходства для выявления семантически похожих запросов.

Разработка семантического кэширования подчеркивает постоянные усилия по повышению эффективности и экономичности LLM. По мере того, как технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, инновации, такие как семантическое кэширование, будут играть жизненно важную роль в обеспечении большей доступности и устойчивости LLM для более широкого спектра приложений. Последствия выходят за рамки экономии средств, потенциально позволяя создавать более отзывчивые и персонализированные пользовательские интерфейсы за счет использования кэшированных ответов на общие запросы.