Ottimizza i costi e la latenza dell'IA con Abstract AI: una soluzione API trasformativa

Gli sviluppatori di AI, sia nelle aziende di prodotti AI che nelle grandi organizzazioni che implementano l'AI internamente, stanno affrontando diversi problemi chiave che portano a un utilizzo subottimale dei modelli di linguaggio su larga scala (LLM):

1. Pagare troppo per i modelli LLM all'avanguardia: Molti sviluppatori stanno semplicemente utilizzando i modelli LLM più avanzati e costosi (ad es. GPT-4) senza considerare alternative più economiche che potrebbero essere sufficienti per i loro casi d'uso.

2. Rischio di piattaforma: Affidandosi a un singolo fornitore di cloud e all'ecosistema LLM (ad es. OpenAI), gli sviluppatori sono esposti ai rischi di cambiamenti di policy, aggiornamenti dei modelli e potenziali aumenti dei costi da parte della piattaforma.

3. Utilizzo non necessario di modelli all'avanguardia: Per il 90-95% degli input e dei casi d'uso, i modelli all'avanguardia più avanzati e costosi sono eccessivi, eppure gli sviluppatori li stanno ancora utilizzando a causa della mancanza di alternative.

4. Sottoutilizzazione delle tecniche algoritmiche: Gli sviluppatori non stanno sfruttando i recenti progressi nelle tecniche LLM, come la catena di pensiero, la miscela di agenti e altri metodi che possono migliorare significativamente la qualità e l'efficienza.

5. Mancanza di flessibilità e personalizzazione: Gli sviluppatori sono limitati ai modelli e alle funzionalità forniti da una singola piattaforma, senza la possibilità di integrare e ottimizzare facilmente tra più LLM e tecniche.

Questi problemi portano a un utilizzo inefficiente e costoso dei LLM, che potrebbero essere affrontati da uno strato di astrazione che fornisce una singola API di sostituzione plug-in per gli sviluppatori, consentendo loro di sfruttare più LLM, tecniche algoritmiche e strategie di ottimizzazione per ottenere le migliori prestazioni e costi per i loro casi d'uso specifici.

Abstract AI è una singola API di sostituzione plug-in che si connette a più modelli di linguaggio su larga scala, dai modelli proprietari all'avanguardia ai modelli open source e persino locali. Le sue principali caratteristiche sono:

• Costi e latenza ottimizzati: Abstract AI utilizza un algoritmo di routing, come RLLM, per determinare il modello più veloce, economico e di alta qualità per ogni input, raggiungendo fino al 90% della qualità di GPT-4 con una riduzione dell'80% dei costi.
• Risposte coerenti e di alta qualità: Abstract AI include il benchmarking integrato per ottimizzare la coerenza e la qualità delle risposte, personalizzabile per casi d'uso specifici.
• Caching: Abstract AI sfrutta il caching per ottimizzare ulteriormente velocità, costi e coerenza restituendo risposte memorizzate per input ripetuti.
• Flessibilità e riduzione del rischio di piattaforma: Connettendosi a una varietà di modelli linguistici, Abstract AI riduce la dipendenza degli sviluppatori da una singola piattaforma o modello, mitigando il rischio di piattaforma.
• Sblocchi algoritmici: Abstract AI può sovrapporre tecniche avanzate come la catena di pensiero e la miscela di agenti ai modelli linguistici sottostanti, migliorando ulteriormente la qualità.
• Integrazione di modelli locali: Abstract AI può integrare piccoli modelli locali, consentendo risposte a basso costo e ad alta sicurezza per molti input all'interno di un'organizzazione.

La visione più ampia di Abstract AI include funzionalità di gestione degli input come autorizzazioni utente/gruppo, versioning e benchmarking avanzato, migliorando ulteriormente l'esperienza degli sviluppatori e sbloccando nuovi casi d'uso.

Abstract AI utilizza una combinazione di tecniche per fornire agli sviluppatori un'esperienza fluida e ottimizzata con i modelli di linguaggio su larga scala (LLM):

1. Routing con Route LLM: Abstract AI sfrutta l'algoritmo Route LLM per determinare il LLM più appropriato per ogni input. Ciò gli consente di selezionare il modello più veloce, economico e di alta qualità in base ai requisiti specifici dell'input.

2. Miglioramenti algoritmici: Abstract AI incorpora tecniche avanzate come la catena di pensiero e la miscela di agenti per migliorare la qualità delle risposte, anche quando si utilizzano LLM più piccoli o open source.

3. Outsourcing ai modelli all'avanguardia: Per gli input che richiedono capacità più sofisticate, Abstract AI può esternalizzare in modo trasparente ai LLM più grandi e proprietari come GPT-4, mantenendo al contempo ottimizzazioni di costi e latenza.

4. Benchmarking e personalizzazione: Abstract AI include capacità di benchmarking integrate, consentendo agli sviluppatori di personalizzare le metriche di coerenza e qualità delle risposte per i loro casi d'uso specifici.

5. Caching: Per ottimizzare ulteriormente velocità, costi e coerenza, Abstract AI sfrutta il caching per servire gli input ripetuti senza la necessità di raggiungere nuovamente il LLM.

Combinando queste tecniche, Abstract AI fornisce una singola API di sostituzione plug-in che offre le risposte più veloci, economiche e di alta qualità, indipendentemente dal LLM sottostante utilizzato.

La coerenza e la qualità sono i due fattori più importanti per gli sviluppatori di AI quando scelgono un modello di linguaggio su larga scala su cui costruire le loro applicazioni. Abstract AI affronta queste preoccupazioni fornendo una singola API di sostituzione plug-in che si connette a più modelli linguistici, sia proprietari che open source.

Abstract AI utilizza un algoritmo di routing, come Rout-LLM, per determinare il modello linguistico e le tecniche algoritmiche ottimali da utilizzare per ogni singolo input. Ciò garantisce che le risposte siano costantemente di alta qualità, ottimizzando al contempo velocità e costi.

Le capacità di benchmarking integrate di Abstract AI consentono agli sviluppatori di personalizzare i benchmark per i loro casi d'uso specifici, garantendo che le risposte soddisfino i loro standard di qualità. Inoltre, la funzionalità di caching contribuisce a migliorare ulteriormente la coerenza, la velocità e i costi servendo le risposte memorizzate per gli input ripetuti.

Affrontando le principali preoccupazioni di coerenza e qualità, Abstract AI permette agli sviluppatori di AI di concentrarsi sulla costruzione delle loro applicazioni, senza preoccuparsi dei modelli linguistici sottostanti e delle tecniche di ottimizzazione.

La visione più ampia di Abstract AI si estende oltre la sua funzionalità di base come API di sostituzione plug-in per i modelli di linguaggio su larga scala. Un'area promettente per l'espansione è la gestione degli input.

Poiché Abstract AI è integrato nel percorso critico del flusso di lavoro degli sviluppatori di AI, presenta un'opportunità preziosa per espandersi a monte verso l'utente. Ciò può includere funzionalità come:

1. Autorizzazioni utente: Consentire il controllo granulare su quali utenti o gruppi hanno accesso a input o modelli di input specifici.

2. Autorizzazioni di gruppo: Consentire la gestione dell'accesso e dell'utilizzo degli input a livello di team o organizzazione.

3. Regole aziendali: Implementare politiche e linee guida aziendali per l'utilizzo degli input, garantendo coerenza e conformità.

4. Versioning degli input: Consentire agli sviluppatori di gestire diverse versioni degli input, tracciare le modifiche e ripristinare le iterazioni precedenti secondo necessità.

Tutte queste funzionalità di gestione degli input possono essere strettamente integrate con le capacità di benchmarking esistenti di Abstract AI. Ciò consente agli sviluppatori non solo di controllare e governare gli input utilizzati nelle loro applicazioni, ma anche di monitorare e ottimizzare continuamente le prestazioni e la coerenza di tali input attraverso i vari modelli linguistici e le tecniche algoritmiche impiegate dalla piattaforma.

Espandendosi nella gestione degli input, Abstract AI può diventare una soluzione completa che non solo fornisce un accesso efficiente ed economico ai modelli di linguaggio su larga scala, ma aiuta anche gli sviluppatori di AI e le organizzazioni a gestire e ottimizzare meglio i loro flussi di lavoro basati sugli input.