대규모 언어 모델(LLM)의 비용을 최적화하면서 성능을 유지하기 위해 여러 가지 전략을 사용할 수 있습니다.

모델 선택 및 캐스케이드
다양한 비용의 모델을 사용하면 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 작업에는 Mistral 7B와 같은 더 작고 저렴한 모델을 사용하고, 복잡한 질문에는 GPT-4와 같은 더 강력하고 비싼 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 기본 작업은 저렴한 모델이 처리하고, 필요한 경우에만 비싼 모델을 호출하는 캐스케이드를 구현하는 방법도 매우 효과적입니다.

입력 최적화
입력 데이터를 미리 처리하면 LLM이 처리하는 토큰 수를 줄일 수 있어 비용을 낮출 수 있습니다. HTML 태그를 제거하고, 공백을 정리하며, LLM Lingua와 같은 방법을 사용해 불필요한 토큰과 단어를 제거하는 기술이 매우 효과적입니다. 예를 들어, HTML 데이터를 모델에 전달하기 전에 모든 HTML 태그를 제거하면 성능 저하는 거의 없으면서도 비용을 줄일 수 있습니다.

메모리 최적화
대화 기록을 관리하여 에이전트 메모리를 최적화하면 각 상호작용에 필요한 토큰 수를 최소화할 수 있습니다. 이는 긴 대화에서 특히 유용하며, 전체 메모리 부하와 관련 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

파인튜닝 및 모델 양자화
특정 작업 데이터를 사용하여 사전 훈련된 LLM을 파인튜닝하면 전문화된 작업에 대한 성능이 향상되면서 복잡하고 비싼 모델에 대한 필요가 줄어듭니다. 또한, LLM 매개변수의 정밀도를 줄이는 모델 양자화를 통해 계산 요구 사항을 줄이고 비용을 낮출 수 있습니다.

에이전트 호출 캐시 및 경량 구성 요소
다수의 에이전트 협업으로부터의 응답에 대한 캐싱 시스템을 구현하면 반복적인 계산의 필요성을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다. 경량 구성 요소를 사용하고 입력/출력 토큰을 최적화하는 것도 전체 계산 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

MoE 레이어 최적화
LLM의 전문가 혼합(MoE) 레이어를 최적화하면 파인튜닝의 효율성이 크게 향상됩니다. 일부 전문가만 활성화하는 희소 MoE 모델을 사용하면 밀집 모델과 유사한 학습 결과를 얻으면서도 계산 비용과 메모리 소비를 줄일 수 있습니다.

이러한 전략들을 결합하면 성능과 사용자 경험을 유지하면서 LLM 비용을 78% 이상 줄일 수 있습니다.