GENAI : 신속한 압축 기술로 비용을 줄이는 방법
이 기사는 Genai 응용 프로그램의 운영 비용을 줄이기 위해 신속한 압축 기술을 탐색합니다. Generative AI는 종종 검색 세대 생성 (RAG) 및 프롬프트 엔지니어링을 사용하지만 규모가 비싸 질 수 있습니다. 프롬프트 압축은 OpenAI 또는 Google Gemini와 같은 모델 제공 업체로 전송 된 데이터를 최소화합니다.
키 테이크 아웃 :
- 상승 래그 파이프 라인 비용 해결 :
-
프롬프트 엔지니어링, 최적의 LLM 응답을 얻기 위해 정확한 쿼리를 제작하는 것이 중요했습니다. 신속한 압축, 필수 요소로의 증류 프롬프트, 추가 비용 절감. 이 간소화 된 커뮤니케이션으로 계산 부담 및 배포 비용을 낮추었습니다. 도구와 다시 쓰기 프롬프트를 사용하면 상당한 비용 절감이 발생했습니다 (최대 75%). OpenAi의 토큰 화기 도구는 프롬프트 길이를 미세 조정하는 데 도움이되었습니다 프롬프트 예 : - 원본 : "이탈리아 여행 계획, 역사적 유적지 방문 및 현지 요리를 즐기십시오. 최고의 역사적 유적지와 전통 요리를 나열하십시오." .
- 압축 : "이탈리아 여행 : 최고의 역사적 유적지와 전통 요리."
압축 : "빠르고 건강한 채식 요리법 (토마토, 시금치, 병아리 콩). 제안?"
프롬프트 압축 이해 : 프롬프트 압축의 문제 :
간결하고 유익한 프롬프트를위한 선택적 맥락 포함에 중점을 둔 프레임 워크. 필수 정보를 유지하라는 프롬프트를 분석하여 LLM 성능 및 효율성을 향상시킵니다.
OpenAi의 GPT 모델 :
프롬프트 압축 도구 :
선택적 맥락 :
위 내용은 GENAI : 신속한 압축 기술로 비용을 줄이는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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