绝区贰--及时优化降低 LLM 成本和延迟

前言

大型语言模型 (LLM) 为各行各业带来了变革性功能，让用户能够利用尖端的自然语言处理技术处理各种应用。然而，这些强大的 AI 系统的便利性是有代价的 — 确实如此。随着 LLM 变得越来越普及，其计算成本和延迟可能会迅速增加，从而给预算带来压力并影响性能。

但是，如果您能够实现类似的结果，同时减少 LLM 支出和延迟，情况会怎样？解决方案在于简化您的提示，即指导语言模型的文本输入。通过优化标记使用并制作简洁而有效的提示，我们可以在不影响准确性的情况下最大限度地提高效率。

让我们探索简化提示的技术，优化令牌使用以降低 LLM 成本和延迟。我们将深入研究提示工程、上下文优化和令牌管理的策略，使您能够充分利用 LLM 的潜力，同时最大限度地降低开销。

基础知识：了解Token(令牌)及其影响

在我们深入研究提示精简的复杂性之前，必须了解Token的基本概念及其在 LLM 操作中的重要性。

Token是语言模型输入和输出的基本单位。它们代表模型识别和处理的单个单词、标点符号，甚至是子单词单元（如前缀或后缀）。当您向 LLM 提供输入提示时，它会被标记化（分解为单个标记），然后再由模型处理。

提示中的Token数量直接影响 LLM 所需的计算资源，进而影响成本和延迟。令牌越多，处理需求就越高，从而导致费用增加和响应时间延长。

此外，许多 LLM 提供商采用基于Token的定价模式，根据处理的令牌数量向您收费。因此，优化令牌使用可以节省大量成本，特别是对于具有高容量或实时要求的应用程序。

Prompt工程：制作简洁有效的提示

提示设计艺术是简化 LLM 提示的核心。通过精心设计提示，您可以有效地传达您的意图，同时最大限度地减少令牌的使用。以下是一些值得考虑的策略：

拥抱简单：在提示中力求清晰简洁。避免不必要的冗长或冗余信息，因为这些信息会增加令牌开销，而对核心意图没有贡献。将复杂的任务分解为多个有针对性的提示，而不是将所有内容塞进一个复杂的输入中。
利用上下文和示例：提供相关上下文和说明性示例，以指导 LLM 实现您的期望输出。精心挑选的示例可以比冗长的解释更有效地传达复杂的要求，减少标记数量，同时保持准确性。
利用提示模板：为常见任务或领域开发可重复使用的提示模板。这些模板可以封装最佳实践，减少每次从头开始制作提示的需要，并确保一致的令牌优化。
尝试提示格式：探索不同的提示格式，例如小样本学习（提供一些示例）、基于前缀的提示（提供特定于任务的前缀）或思路链提示（指导模型的推理过程）。不同的格式可能会为特定用例带来更好的标记效率。
迭代和优化：根据经验结果和性能指标不断迭代和优化您的提示。分析Token使用情况、成本和延迟，并进行数据驱动的调整以进一步优化。

上下文优化：利用先验知识

虽然简洁的提示必不可少，但它们不应牺牲准确和相关输出所需的关键背景。幸运的是，LLM 提供了强大的技术来整合相关背景，而不会增加标记数量。

少量学习：少量学习不提供冗长的解释，而是向 LLM 展示少量精心挑选的示例。这些示例作为演示，使模型能够更有效地推断所需的任务和输出格式。
上下文检索：利用外部知识源或数据库动态检索相关上下文。通过有选择地将重点上下文片段合并到提示中，您可以减少标记开销，同时确保 LLM 能够访问必要的背景信息。
微调和角色嵌入：根据特定领域的数据微调 LLM，或将个性化提示或角色嵌入模型的权重中。这种方法允许您“融入”上下文和偏好，从而减少推理过程中对冗长提示的需求。
提示链：将复杂的任务分解为一系列较小的提示，每个提示都基于前一个输出。此技术可让您保留上下文，同时最大限度地减少单个提示的标记使用。

Token管理：优化输入和输出

虽然简化提示至关重要，但在整个 LLM 的输入和输出生命周期中有效管理Token使用也同样重要。以下是一些需要考虑的高级技术：

截断和窗口化：如果您的输入或输出超出了标记限制，请策略性地截断或窗口化数据以关注最相关的片段。实施滑动窗口、汇总或智能截断等技术，以在标记限制内最大化信息密度。
批处理和分块：对于高容量或实时应用程序，批处理或分块输入可在多个请求之间分摊令牌开销。仔细平衡批处理大小以优化吞吐量和延迟权衡。
标记化策略：探索高级标记化策略，例如字节级字节对编码（BPE）或句子片段标记化，这些策略可以为特定域或语言提供更有效的标记表示。
令牌回收：实施令牌回收机制，以在多个请求中重复使用令牌，减少重复标记和处理冗余输入段的需要。
缓存和记忆：缓存和记忆提示、响应和中间结果，以避免对重复输入或子任务进行冗余计算和标记处理。
压缩和量化：探索压缩和量化技术，以减少 LLM 权重和激活的内存占用和计算开销，间接优化 token 处理效率。

成本和绩效监控

在我们实施这些先进技术时，持续监控它们对成本和性能的影响至关重要。建立强大的监控和分析框架来跟踪令牌使用情况、成本、延迟和准确性指标。这种数据驱动的方法将使您能够：

识别优化机会：精确定位令牌使用率、成本或延迟过高的提示、用例或工作流步骤，并相应地确定优化工作的优先级。
验证准确性和质量：确保您的 token 优化策略不会损害输出的准确性或质量。监控相关指标，例如人工评估分数、特定于任务的基准或应用程序级 KPI。
迭代和改进：根据经验数据不断改进您的策略，调整技术、参数和阈值，以在效率和准确性之间达到最佳平衡。
预测和预算：利用历史数据和使用模式准确预测未来的 LLM 成本和资源需求，实现主动的容量规划和预算。
实施动态优化：基于实时监控数据，动态调整优化策略和资源分配，以应对波动的需求、工作负载模式或成本限制。

自动监控和持续优化

在我们实施先进的提示精简和令牌优化技术时，建立强大的自动监控和持续优化流程至关重要。这种数据驱动的方法将使您能够最大限度地提高效率，同时确保输出质量并与不断变化的业务需求保持一致。

实时令牌使用情况跟踪：实施全面的监控系统，实时跟踪所有 LLM 应用程序和工作流程中的令牌使用情况。分析令牌使用模式，识别热点，并相应地确定优化工作的优先级。
成本和延迟监控：持续监控优化策略对 LLM 成本和延迟的直接影响。与 LLM 提供商的计费和绩效指标集成，全面了解效率改进情况。
输出质量保证：建立自动化质量保证机制，以验证应用优化技术后 LLM 输出的准确性、连贯性和特定任务性能。利用人工评估、基准数据集和应用程序级指标来确保输出质量不受影响。
动态提示适应：实施动态提示适应系统，该系统可以根据实时监控数据自动调整提示、上下文和优化策略。这可能涉及上下文修剪、即时提示重新表述或基于成本、延迟或质量阈值在优化模式之间切换等技术。
持续实验和 A/B 测试：培养持续实验和 A/B 测试的文化，以迭代方式改进和改善您的快速精简和优化方法。系统地测试和评估新技术、标记化策略或上下文整合方法，并采用最有效的方法。
自动优化工作流程：开发自动优化工作流程，整合提示精简的各个方面，从数据预处理和上下文合并到提示工程、标记化和输出后处理。这些端到端工作流程应可配置、可扩展，并与您的监控和适应系统紧密集成。
机器学习驱动的优化：利用机器学习技术构建智能优化模型，可以从历史数据、使用模式和性能指标中学习。这些模型可以提供主动建议，预测未来的Token使用情况和成本，甚至可以自动执行即时优化的某些方面。

通过采用自动监控和持续优化，我们将实现效率提升的良性循环，使您的 LLM 应用程序能够无缝扩展，同时适应动态 LLM 环境中不断变化的业务需求和技术进步。