שליטה בעלויות של בינה מלאכותית גנרטיבית מהווה אתגר אסטרטגי עבור חברות שאפתניות. ההוצאות הנלווית לשילובה בהפקה עשויות להגיע במהרה לגבהים שוצפים. *הפחתת עלויות אלו* מבלי לפגוע ביעילות מחייבת גישה מדויקת וחדשנית. יזמים מנוסים חייבים לשקול פתרונות מותאמים כדי לחבר רווחיות עם מצוינות תפעולית. תוך התמקדות באופטימיזציה של זרמי עבודה ומשאבים, הנה חמישה טיפים מעשיים להשגת מטרה זו, תוך שמירה על איכות התוצאות. אופטימיזציה של תהליכים הופכת אז לצורך שאין עליו עוררין עבור כל ארגון שמעוניין להפיק תועלת מהטכנולוגיה ההולכת ומתפתחת.
דחיסת הפקודות
הפקודות משפיעות בצורה משמעותית על עלות כלל ה tokens המעובדים על ידי מודלים לשוניים (LLM). שימוש בפקודה אופטימלית יכול להפחית בצורה דרמטית את מחיר קריאות ה-API. העדפת השפה האנגלית לצורך ניסוח בקשות, גם כאשר התוצאה הרצויה היא בעברית, מביאה לחיסכון של כ- 30% ב tokens.
שימוש בפורמטים כמו JSON, XML, או YAML במקום הוראות בשפה טבעית מהווה אסטרטגיה אפקטיבית. המרת הוראה מורכבתNotation בצורת תמצתת מקדמת חסכון ב tokens תוך שמירה על המשמעות. לדוגמה, "אתה עוזר שמנתח את הרגש של טקסט" יכול להיות מפושט ל- "{role: "analyzer", task: "sentiment", mode: "detailed"}".
השימוש בקיצורים סטנדרטיים תורם גם הוא להקטנת אורך הפקודות. כך, הביטוי "ניתח את הרגש של הפריטים ברשימה והענק ציון בין 1 ל-5" מתחלף ל-"sent_analysis(items) -> rate[1-5]." עם זאת, אופטימיזציה זו צריכה להתבצע באיטרציה, כדי לא לפגוע בדיוק התוצאות המתקבלות.
שימוש בפונקציות של Batch API
השתמש בbatch API כדי להוריד באופן משמעותי את עלות קריאות ה-API מספקים כמו OpenAI או Anthropic. שיטה זו מאפשרת לבצע משימות בשעות השפל בשימוש בשרתי המבצע. החיסכון עשוי להגיע עד 50% מהחשבונית הסופית, אם כי יש להחיל אותה רק על משימות המוגדרות כלא דחופות.
מודלים קטנים ומיוחדים
הפנומנה של downsizing המודלים תצא כאחת הטרנדים הגדולים בשנים הקרובות. מודלים מיוחדים, אפילו קטנים, יכולים להתחרות עם הגדולים במשימות מסוימות. שימוש במודלים מעודנים עבור מקרים ספציפיים של שימוש לרוב משפר את יחס העלות-תועלת.
מודלים כמו TinyLlama או Mistral 7B מדגימים את הטרנד הזה עם ביצועים השווים למודלים הגדולים, תוך צורך בפחות משאבים. אימוץ פתרונות קוד פתוח לא שולל השקעה ראשונית בזמן, אך מבטיח החזר מהיר על השקעה.
הפעלת מערכת ניתוב
היישום של מערכת ניתוב עבור LLM מהווה גישה חדשנית בחיפוש זה אחר הפחתת העלויות. טכניקה זו מתבססת על תיאום של מספר מודלים בהתאם למורכבות המשימה הנוכחית. בקשות פשוטות יופעלו על ידי מודלים קלים יותר, בעוד שבקשות מורכבות יופנו למודלים יותר חזקים.
מימוש של מערכת כזו דורש שלושה רכיבים: מסווג קלט, מטריצה של ניתוב ואורקסטרטור. אינטגרציה של פתרונות כמו LangChain או Ray Serve מאפשרת התחלה מהירה של מערכת זו המקדמת חיסכון משמעותי בהפקה.
שימוש בשבבים אופטימליים
שימוש בשבבים מיוחדים מהווה כיוון מבטיח להפחית את העלויות הקשורות להסקת המודלים. אף על פי ששבבי ה-GPU של Nvidia עדיין מהווים אבן יסוד לאימון, השימוש שלהם להסקה כבר לא הכרחי. שחקנים חדשים, כמו Groq, Cerebras ו-IBM, מציעים שבבים בעלי צריכת אנרגיה נמוכה.
בנוסף, פתרונות כמו TPU של Google ומעבדי Trainium ו-Inferentia של AWS מתהווים כדי להתחרות בהצעות הקלאסיות. בחירה נבונה של התשתית מאפשרת להפחית באופן משמעותי את העלות הכוללת של הבעלות.
שאלות נפוצות על הפחתת עלויות של בינה מלאכותית גנרטיבית
מהם הגורמים העיקריים שמעלים את עלויות הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
עלויות הבינה המלאכותית הגנרטיבית עולות בעיקר בגלל מורכבות המודלים, צריכת האנרגיה הגבוהה, עלויות השימוש ב-API, והצורך לאמן או לדייק מודלים מיוחדים.
איך דחיסת הפקודות עשויה להפחית את עלות הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
דחיסת הפקודות מאפשרת להפחית את מספר ה tokens המעובדים, דבר שמפחית גם את עלות ה-API וגם את צריכת האנרגיה במהלך הפעלת המודלים, מה שמוביל להקטנה של ההוצאות הכלליות.
אילו יתרונות מציעה השימוש במודלים קטנים ומיוחדים במונחים של עלות?
מודלים קטנים ומיוחדים צורכים פחות משאבים ומציעים ביצועים שווים למודלים גדולים יותר, מה שמתבטא בחיסכון באנרגיה ובעלויות השימוש תוך שמירה על דיוק מספק למקרים ספציפיים של שימוש.
כיצד השימוש ב-Batch API יכול להועיל לשליטה בעלויות?
Batch API מאפשרת לגלם בקשות ולבצע אותן במהלך תקופות של שימוש נמוך יותר, דבר שמציע חיסכון ניכר על עלויות השימוש, ובכך עשוי לחלק את החשבונית לשניים עבור משימות שאינן דחופות.
איך ניתוב מודלים יכול לתרום להפחתת עלויות הקשורות לבינה מלאכותית גנרטיבית?
ניתוב מודלים מאפשר להשתמש במודל המתאים ביותר בהתאם למורכבות כל משימה, ובכך להימנע מבזבוז משאבים על בקשות פשוטות שדורשות מודלים יקרים ומבצעים.
