Оптимизация затрат на LLM: сначала качество, потом косты

Оптимизация затрат на LLM: сначала качество, потом косты

Не оптимизируйте затраты на токены преждевременно — сначала добейтесь качества результата. При оптимизации учитывайте закон снижения затрат (~75% в год). Анализируйте трейсы через инструменты типа Langfuse, чтобы найти точки неадекватной траты токенов — например, слишком короткие таймауты приводят к повторным запросам из-за ретраев. После оптимизации можно переходить на более дешёвые модели или делать fine-tune.

Связи

• Комплексные задачи компьютерного зрения через естественный язык — Оба про оптимизацию работы с LLM: качество результата важнее стоимости токенов
• Метрики должны быть готовы до запуска эксперимента — Аналитика трейсов через Langfuse = подготовка метрик для оптимизации затрат
• LLM как координатор учебного процесса — Примеры практического применения LLM после достижения качества работы системы
• Обратимые и необратимые решения требуют разного подхода — Переход на дешёвые модели обратим, поэтому сначала фокус на качестве

---

Источник: Telegram, 2024-05-01