Tối ưu hóa Chi phí và Độ trễ AI với Abstract AI: Một Giải pháp API Biến đổi

Các nhà phát triển AI, cả tại các công ty sản xuất sản phẩm AI và các tổ chức lớn triển khai AI nội bộ, đang đối mặt với một số vấn đề chính dẫn đến việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không tối ưu:

1. Trả quá nhiều cho các mô hình LLM tiên phong: Nhiều nhà phát triển đơn giản chỉ sử dụng các mô hình LLM tiên tiến và đắt nhất (ví dụ: GPT-4) mà không xem xét các phương án rẻ hơn có thể đủ cho các trường hợp sử dụng của họ.

2. Rủi ro nền tảng: Bằng cách dựa vào một nhà cung cấp đám mây và hệ sinh thái LLM duy nhất (ví dụ: OpenAI), các nhà phát triển phải đối mặt với rủi ro từ các thay đổi chính sách, cập nhật mô hình và tiềm năng tăng chi phí của nền tảng.

3. Sử dụng không cần thiết các mô hình tiên phong: Đối với 90-95% các lời nhắc và trường hợp sử dụng, các mô hình tiên phong tiên tiến và đắt nhất là quá mức, nhưng các nhà phát triển vẫn đang sử dụng chúng do thiếu các phương án thay thế.

4. Không tận dụng các kỹ thuật thuật toán: Các nhà phát triển không tận dụng được các tiến bộ gần đây trong các kỹ thuật LLM, như chuỗi suy nghĩ, tổ hợp các tác nhân và các phương pháp khác có thể cải thiện đáng kể chất lượng và hiệu quả.

5. Thiếu linh hoạt và tùy chỉnh: Các nhà phát triển bị giới hạn bởi các mô hình và khả năng do một nền tảng duy nhất cung cấp, mà không có khả năng dễ dàng tích hợp và tối ưu hóa giữa nhiều LLM và kỹ thuật.

Abstract AI là một API thay thế duy nhất, có thể tích hợp, kết nối với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, từ các mô hình tiên phong nguồn đóng đến các mô hình nguồn mở và thậm chí là các mô hình cục bộ. Các tính năng chính của nó là:

• Chi phí và độ trễ được tối ưu hóa: Abstract AI sử dụng một thuật toán định tuyến, như RLLM, để xác định mô hình nhanh nhất, rẻ nhất và chất lượng nhất cho mỗi lời nhắc, đạt được tới 90% chất lượng của GPT-4 với mức giảm chi phí 80%.
• Phản hồi nhất quán và chất lượng cao: Abstract AI bao gồm các tính năng đánh giá chuẩn để tối ưu hóa tính nhất quán và chất lượng phản hồi, có thể tùy chỉnh cho từng trường hợp sử dụng cụ thể.
• Bộ nhớ cache: Abstract AI sử dụng bộ nhớ cache để tối ưu hóa thêm về tốc độ, chi phí và tính nhất quán bằng cách trả về các phản hồi được lưu trong bộ nhớ cache cho các lời nhắc lặp lại.
• Linh hoạt và giảm rủi ro nền tảng: Bằng cách kết nối với nhiều mô hình ngôn ngữ khác nhau, Abstract AI giảm sự phụ thuộc của nhà phát triển vào một nền tảng hoặc mô hình duy nhất, giảm thiểu rủi ro nền tảng.
• Mở khóa thuật toán: Abstract AI có thể áp dụng các kỹ thuật nâng cao như Chuỗi Suy nghĩ và Tổ hợp các Tác nhân lên các mô hình ngôn ngữ cơ bản, cải thiện chất lượng thêm nữa.
• Tích hợp mô hình cục bộ: Abstract AI có thể tích hợp các mô hình cục bộ nhỏ, cho phép các phản hồi có chi phí thấp, an toàn cao cho nhiều lời nhắc trong một tổ chức.

Abstract AI sử dụng sự kết hợp của các kỹ thuật để cung cấp một trải nghiệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) liền mạch và tối ưu hóa cho các nhà phát triển:

1. Định tuyến với Route LLM: Abstract AI sử dụng thuật toán Route LLM để xác định LLM phù hợp nhất cho mỗi lời nhắc. Điều này cho phép nó chọn mô hình nhanh nhất, rẻ nhất và chất lượng nhất dựa trên các yêu cầu cụ thể của lời nhắc.

2. Các cải tiến thuật toán: Abstract AI kết hợp các kỹ thuật nâng cao như Chuỗi Suy nghĩ và Tổ hợp các Tác nhân để nâng cao chất lượng phản hồi, ngay cả khi sử dụng các LLM nhỏ hơn hoặc nguồn mở.

3. Ủy thác cho các mô hình tiên phong: Đối với các lời nhắc yêu cầu khả năng tinh vi hơn, Abstract AI có thể ủy thác một cách liền mạch cho các LLM lớn hơn, nguồn đóng như GPT-4, vẫn duy trì tối ưu hóa về chi phí và độ trễ.

4. Đánh giá chuẩn và tùy chỉnh: Abstract AI bao gồm các khả năng đánh giá chuẩn, cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh các tiêu chí về tính nhất quán và chất lượng phản hồi cho từng trường hợp sử dụng cụ thể.

5. Bộ nhớ cache: Để tối ưu hóa thêm về tốc độ, chi phí và tính nhất quán, Abstract AI sử dụng bộ nhớ cache để phục vụ các lời nhắc lặp lại mà không cần truy cập LLM lại.

Tính nhất quán và chất lượng là hai yếu tố quan trọng nhất đối với các nhà phát triển AI khi lựa chọn một mô hình ngôn ngữ lớn để xây dựng các ứng dụng của họ. Abstract AI giải quyết các mối quan ngại này bằng cách cung cấp một API thay thế duy nhất, có thể tích hợp, kết nối với nhiều mô hình ngôn ngữ, cả nguồn đóng và nguồn mở.

Abstract AI sử dụng một thuật toán định tuyến, chẳng hạn như Rout-LLM, để xác định mô hình ngôn ngữ và kỹ thuật thuật toán tối ưu để sử dụng cho từng lời nhắc cụ thể. Điều này đảm bảo rằng các phản hồi luôn chất lượng cao, đồng thời tối ưu hóa về tốc độ và chi phí.

Các khả năng đánh giá chuẩn tích hợp sẵn của Abstract AI cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh các tiêu chí đánh giá cho từng trường hợp sử dụng cụ thể, đảm bảo rằng các phản hồi đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng của họ. Ngoài ra, tính năng bộ nhớ cache giúp cải thiện thêm về tính nhất quán, tốc độ và chi phí bằng cách phục vụ các phản hồi được lưu trong bộ nhớ cache cho các lời nhắc lặp lại.

Tầm nhìn rộng hơn của Abstract AI vượt ra ngoài chức năng cốt lõi của nó như một API thay thế có thể tích hợp cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Một lĩnh vực tiềm năng để mở rộng là quản lý lời nhắc.

Vì Abstract AI được tích hợp vào con đường quan trọng của quy trình làm việc của nhà phát triển AI, nó mang lại cơ hội giá trị để mở rộng lên phía trước người dùng. Điều này có thể bao gồm các tính năng như:

1. Phân quyền người dùng: Cho phép kiểm soát chi tiết về việc ai hoặc nhóm nào được truy cập vào các lời nhắc hoặc mẫu lời nhắc cụ thể.

2. Phân quyền nhóm: Cho phép quản lý quyền truy cập và sử dụng lời nhắc ở cấp độ nhóm hoặc tổ chức.

3. Quy tắc công ty: Thực hiện các chính sách và hướng dẫn cấp công ty về việc sử dụng lời nhắc, đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ.

4. Phiên bản lời nhắc: Cho phép các nhà phát triển quản lý các phiên bản khác nhau của lời nhắc, theo dõi các thay đổi và quay lại các phiên bản trước đó khi cần thiết.

Tất cả các tính năng quản lý lời nhắc này có thể được tích hợp chặt chẽ với các khả năng đánh giá chuẩn hiện có của Abstract AI. Điều này cho phép các nhà phát triển không chỉ kiểm soát và quản trị các lời nhắc được sử dụng trong các ứng dụng của họ, mà còn liên tục theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất và tính nhất quán của những lời nhắc đó trên các mô hình ngôn ngữ và kỹ thuật thuật toán khác nhau được sử dụng bởi nền tảng.

Bằng cách mở rộng sang quản lý lời nhắc, Abstract AI có thể trở thành một giải pháp toàn diện không chỉ cung cấp quyền truy cập hiệu quả và tiết kiệm chi phí vào các mô hình ngôn ngữ lớn, mà còn giúp các nhà phát triển AI và tổ chức quản lý và tối ưu hóa tốt hơn các quy trình làm việc dựa trên lời nhắc của họ.