Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đánh dấu bước đột phá quan trọng trong Trí tuệ nhân tạo (AI). Họ xuất sắc trong các nhiệm vụ ngôn ngữ khác nhau như hiểu, tạo và vận dụng. Những mô hình này, được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản mở rộng bằng cách sử dụng học kĩ càng thuật toán, được áp dụng trong các đề xuất tự động hoàn thành, dịch máy, trả lời câu hỏi, tạo văn bản và Phân tích tâm lý.

Tuy nhiên, việc sử dụng LLM đi kèm với chi phí đáng kể trong suốt vòng đời của chúng. Điều này bao gồm các khoản đầu tư nghiên cứu đáng kể, thu thập dữ liệu và tài nguyên điện toán hiệu suất cao như GPU. Ví dụ: đào tạo LLM quy mô lớn như BloombergGPT có thể phải chịu chi phí rất lớn do các quy trình sử dụng nhiều tài nguyên.

Các tổ chức sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn LLM gặp phải các mô hình chi phí đa dạng, từ hệ thống thanh toán bằng mã thông báo đến đầu tư vào cơ sở hạ tầng độc quyền để nâng cao quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu. Chi phí trong thế giới thực rất khác nhau, từ các nhiệm vụ cơ bản tốn nhiều xu cho đến việc lưu trữ các phiên bản riêng lẻ vượt quá 20,000 USD trên nền tảng đám mây. Nhu cầu tài nguyên của LLM lớn hơn, mang lại độ chính xác đặc biệt, nêu bật nhu cầu quan trọng để cân bằng giữa hiệu suất và khả năng chi trả.

Với các chi phí đáng kể liên quan đến các trung tâm điện toán đám mây, việc giảm yêu cầu về tài nguyên đồng thời nâng cao hiệu quả và hiệu suất tài chính là điều bắt buộc. Ví dụ: việc triển khai LLM như GPT-4 có thể khiến các doanh nghiệp nhỏ tốn kém tương đương $ 21,000 một tháng tại Hoa Kỳ.

GPT tiết kiệm giới thiệu một chiến lược tối ưu hóa chi phí được gọi là xếp tầng LLM để giải quyết những thách thức này. Cách tiếp cận này sử dụng kết hợp LLM theo kiểu xếp tầng, bắt đầu với các mô hình tiết kiệm chi phí như GPT-3 và chỉ chuyển sang LLM chi phí cao hơn khi cần thiết. FrugalGPT đạt được mức tiết kiệm chi phí đáng kể, báo cáo lên tới giảm 98% chi phí suy luận so với việc sử dụng API LLM riêng lẻ tốt nhất.

Phương pháp đổi mới của FrugalGPT cung cấp giải pháp thiết thực nhằm giảm thiểu những thách thức kinh tế khi triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn, nhấn mạnh hiệu quả tài chính và tính bền vững trong các ứng dụng AI.

FrugalGPT tối ưu hoá chi phí

FrugalGPT là một phương pháp đổi mới được phát triển bởi các nhà nghiên cứu của Đại học Stanford nhằm giải quyết các thách thức liên quan đến Mô hình ngôn ngữ lớn LLM, tập trung vào tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu suất. Nó liên quan đến việc phân loại các truy vấn một cách thích ứng đối với các LLM khác nhau như GPT-3 và GPT-4 dựa trên các nhiệm vụ và tập dữ liệu cụ thể. Bằng cách tự động chọn LLM phù hợp nhất cho từng truy vấn, FrugalGPT nhằm mục đích cân bằng độ chính xác và hiệu quả chi phí.

Mục tiêu chính của FrugalGPT là giảm chi phí, tối ưu hóa hiệu quả và quản lý tài nguyên trong việc sử dụng LLM. FrugalGPT nhằm mục đích giảm gánh nặng tài chính khi truy vấn LLM bằng cách sử dụng các chiến lược như thích ứng kịp thời, xấp xỉ LLM và xếp tầng các LLM khác nhau nếu cần. Cách tiếp cận này giảm thiểu chi phí suy luận trong khi vẫn đảm bảo phản hồi chất lượng cao và xử lý truy vấn hiệu quả.

Hơn nữa, FrugalGPT rất quan trọng trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các công nghệ AI tiên tiến bằng cách làm cho chúng có giá cả phải chăng hơn và có khả năng mở rộng hơn cho các tổ chức và nhà phát triển. Bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng LLM, FrugalGPT góp phần vào tính bền vững của các ứng dụng AI, đảm bảo khả năng tồn tại lâu dài và khả năng tiếp cận trên cộng đồng AI rộng lớn hơn.

Tối ưu hóa các chiến lược triển khai hiệu quả về chi phí với FrugalGPT

Việc triển khai FrugalGPT bao gồm việc áp dụng các kỹ thuật chiến lược khác nhau để nâng cao hiệu quả của mô hình và giảm thiểu chi phí hoạt động. Một số kỹ thuật được thảo luận dưới đây:

  • Kỹ thuật tối ưu hóa mô hình

FrugalGPT sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình như cắt tỉa, lượng tử hóa và chưng cất. Việc cắt bớt mô hình bao gồm việc loại bỏ các tham số và kết nối dư thừa khỏi mô hình, giảm kích thước và yêu cầu tính toán của mô hình mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Lượng tử hóa chuyển đổi trọng số mô hình từ định dạng dấu phẩy động sang định dạng điểm cố định, dẫn đến việc sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn và thời gian suy luận nhanh hơn. Tương tự, việc chắt lọc mô hình đòi hỏi phải đào tạo một mô hình nhỏ hơn, đơn giản hơn để bắt chước hành vi của một mô hình lớn hơn, phức tạp hơn, cho phép triển khai hợp lý trong khi vẫn duy trì độ chính xác.

  • Tinh chỉnh LLM cho các nhiệm vụ cụ thể

Việc điều chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể sẽ tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và giảm thời gian suy luận cho các ứng dụng chuyên biệt. Cách tiếp cận này điều chỉnh khả năng của LLM để nhắm mục tiêu các trường hợp sử dụng, cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm thiểu chi phí tính toán không cần thiết.

  • Chiến lược triển khai

FrugalGPT hỗ trợ áp dụng các chiến lược triển khai tiết kiệm tài nguyên như tính toán cạnh và kiến ​​trúc không có máy chủ. Điện toán biên đưa tài nguyên đến gần nguồn dữ liệu hơn, giảm độ trễ và chi phí cơ sở hạ tầng. Các giải pháp dựa trên đám mây cung cấp tài nguyên có thể mở rộng với mô hình định giá được tối ưu hóa. So sánh các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ dựa trên hiệu quả chi phí và khả năng mở rộng đảm bảo các tổ chức chọn được phương án tiết kiệm nhất.

  • Giảm chi phí suy luận

Việc tạo lời nhắc chính xác và nhận biết ngữ cảnh sẽ giảm thiểu các truy vấn không cần thiết và giảm mức tiêu thụ mã thông báo. Xấp xỉ LLM dựa trên các mô hình đơn giản hơn hoặc tinh chỉnh theo nhiệm vụ cụ thể để xử lý các truy vấn một cách hiệu quả, nâng cao hiệu suất của từng nhiệm vụ cụ thể mà không cần tốn chi phí của LLM quy mô đầy đủ.

  • LLM Cascade: Kết hợp mô hình động

FrugalGPT giới thiệu khái niệm xếp tầng LLM, kết hợp động các LLM dựa trên đặc điểm truy vấn để đạt được mức tiết kiệm chi phí tối ưu. Tầng này tối ưu hóa chi phí trong khi giảm độ trễ và duy trì độ chính xác bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận theo cấp bậc trong đó các mô hình nhẹ xử lý các truy vấn phổ biến và LLM mạnh hơn được gọi cho các yêu cầu phức tạp.

Bằng cách tích hợp các chiến lược này, các tổ chức có thể triển khai thành công FrugalGPT, đảm bảo triển khai LLM hiệu quả và tiết kiệm chi phí trong các ứng dụng trong thế giới thực trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn hiệu suất cao.

Câu chuyện thành công GPT tiết kiệm

Xin chào, một dịch vụ giao đồ ăn nổi bật, đã sử dụng các giải pháp AI tiết kiệm kết hợp các nguyên tắc FrugalGPT để hợp lý hóa hoạt động và tăng cường tương tác với khách hàng cho hàng triệu người dùng và nhân viên. Bằng cách triển khai trợ lý ảo và sử dụng AI tiết kiệm, HelloFresh đã đạt được hiệu quả đáng kể trong hoạt động dịch vụ khách hàng của mình. Việc triển khai chiến lược này nêu bật tính ứng dụng thực tế và bền vững của các chiến lược AI hiệu quả về mặt chi phí trong khuôn khổ kinh doanh có thể mở rộng.

trong một nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu về tiêu đề, các nhà nghiên cứu đã chứng minh tác động của việc triển khai GPT tiết kiệm. Các phát hiện cho thấy những cải tiến đáng chú ý về độ chính xác và giảm chi phí so với GPT-4. Cụ thể, phương pháp GPT tiết kiệm đã giúp giảm chi phí đáng kể từ 33 USD xuống còn 6 USD đồng thời nâng cao độ chính xác tổng thể lên 1.5%. Nghiên cứu điển hình hấp dẫn này nhấn mạnh tính hiệu quả thực tế của GPT tiết kiệm trong các ứng dụng trong thế giới thực, cho thấy khả năng tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí hoạt động của GPT.

Những cân nhắc về mặt đạo đức trong việc triển khai GPT tiết kiệm

Khám phá các khía cạnh đạo đức của FrugalGPT cho thấy tầm quan trọng của tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và giảm thiểu thành kiến ​​trong quá trình triển khai nó. Tính minh bạch là điều cơ bản để người dùng và tổ chức hiểu được cách thức hoạt động của FrugalGPT cũng như những đánh đổi liên quan. Cơ chế trách nhiệm giải trình phải được thiết lập để giải quyết những hậu quả hoặc thành kiến ​​ngoài ý muốn. Nhà phát triển phải cung cấp tài liệu và hướng dẫn sử dụng rõ ràng, bao gồm các biện pháp bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư.

Tương tự như vậy, việc tối ưu hóa độ phức tạp của mô hình trong khi quản lý chi phí đòi hỏi phải lựa chọn kỹ lưỡng các LLM và chiến lược tinh chỉnh. Việc chọn LLM phù hợp liên quan đến sự cân bằng giữa hiệu quả tính toán và độ chính xác. Các chiến lược tinh chỉnh phải được quản lý cẩn thận để tránh quá mức or thiếu trang bị. Những hạn chế về tài nguyên đòi hỏi phải cân nhắc khả năng mở rộng và phân bổ tài nguyên được tối ưu hóa để triển khai trên quy mô lớn.

Giải quyết các vấn đề về thành kiến ​​và công bằng trong LLM được tối ưu hóa

Việc giải quyết những thành kiến ​​và mối lo ngại về tính công bằng trong các Mô hình ngôn ngữ lớn LLM được tối ưu hóa như FrugalGPT là rất quan trọng để đạt được kết quả công bằng. Cách tiếp cận theo tầng của GPT tiết kiệm có thể vô tình làm tăng thêm những thành kiến, đòi hỏi phải có những nỗ lực giám sát và giảm thiểu liên tục. Do đó, việc xác định và đánh giá các số liệu công bằng cụ thể cho miền ứng dụng là điều cần thiết để giảm thiểu tác động khác nhau giữa các nhóm người dùng khác nhau. Việc đào tạo lại thường xuyên với dữ liệu cập nhật giúp duy trì sự đại diện của người dùng và giảm thiểu các phản hồi sai lệch.

Thông tin chi tiết trong tương lai

Các lĩnh vực nghiên cứu và phát triển FrugalGPT đã sẵn sàng cho những tiến bộ thú vị và các xu hướng mới nổi. Các nhà nghiên cứu đang tích cực khám phá các phương pháp và kỹ thuật mới để tối ưu hóa hơn nữa việc triển khai Mô hình ngôn ngữ lớn LLM hiệu quả về mặt chi phí. Điều này bao gồm tinh chỉnh các chiến lược thích ứng kịp thời, nâng cao các mô hình gần đúng LLM và tinh chỉnh kiến ​​trúc xếp tầng để xử lý truy vấn hiệu quả hơn.

Khi FrugalGPT tiếp tục chứng minh tính hiệu quả của nó trong việc giảm chi phí hoạt động trong khi vẫn duy trì hiệu suất, chúng tôi dự đoán việc áp dụng ngành sẽ tăng lên trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Tác động của FrugalGPT đối với AI là rất đáng kể, mở đường cho các giải pháp AI bền vững và dễ tiếp cận hơn, phù hợp với doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Xu hướng triển khai LLM hiệu quả về mặt chi phí này dự kiến ​​sẽ định hình tương lai của các ứng dụng AI, khiến chúng trở nên dễ tiếp cận hơn và có thể mở rộng cho nhiều trường hợp sử dụng và ngành công nghiệp hơn.

Kết luận

FrugalGPT thể hiện một cách tiếp cận mang tính biến đổi để tối ưu hóa việc sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn LLM bằng cách cân bằng giữa độ chính xác với hiệu quả chi phí. Phương pháp cải tiến này, bao gồm các chiến lược thích ứng nhanh chóng, xấp xỉ LLM và xếp tầng, giúp tăng cường khả năng tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến đồng thời đảm bảo triển khai bền vững trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Các cân nhắc về mặt đạo đức, bao gồm tính minh bạch và giảm thiểu sai lệch, nhấn mạnh việc triển khai FrugalGPT một cách có trách nhiệm. Nhìn về phía trước, việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong việc triển khai LLM hiệu quả về mặt chi phí hứa hẹn sẽ thúc đẩy việc áp dụng và mở rộng quy mô ngày càng tăng, định hình tương lai của các ứng dụng AI trong các ngành.

Nguồn: toolify.ai

Tham khảo thêm: