11、大语言模型推理成本优化技术

大语言模型推理成本优化技术

1. 表述详尽度与清晰度的权衡

在与大语言模型（LLM）交互时，一个重要的考量因素是表述详尽度与清晰度之间的权衡。详尽的表述有时有助于阐明复杂信息，但也可能导致更高的成本。此外，模型准确理解和遵循语言指令的能力，取决于其训练情况以及指令的清晰程度。即便语言指令清晰，模型也可能无法完全领会所需的语气或格式，因此设计明确且表达清晰的提示至关重要。

在提示中指明所需格式是一种简单而有效的技术，可确保与 LLM 的交互高效、准确且具有成本效益。它能减少进一步澄清或后期处理的需求，从而优化推理过程的成本。提示工程的各个组成部分相互补充，共同促成与模型的优化交互。

2. 使用向量存储进行缓存

2.1 缓存概述

缓存是一种成熟的技术，通过将频繁使用或计算的数据临时存储在高速存储层中，来加速数据访问。在处理 LLM 时，缓存成为减少冗余计算的关键工具，从而节省时间和资源。当模型遇到重复查询或需要访问先前计算的信息时，这种效率尤为显著。

2.2 什么是向量存储

向量存储是一种专门为 LLM 需求设计的缓存形式。它是一种数据结构，旨在高效处理和存储向量，允许快速查找和相似性搜索。在 LLM 的上下文中，向量存储可以缓存频繁访问数据的嵌入表示，显著减少查找该信息的时间。向量存储中的缓存数据可以是文本嵌入，也可以是更复杂数据结构的嵌入。这种缓存机制是使与 LLM 的交互更具成本效益和效率的一步。

2.3 如何使用向量存储实现缓存

在 LLM 中通过向量存储实现缓存，涉及存储模型频繁交互的数据的向量表示。当提出查询时，系统首先检查向量存储，看请