tag maliyet-optimizasyonu

Bu sayfada maliyet-optimizasyonu etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

LLM router (büyük dil modeli yönlendirici), gelen her isteği içeriğine, karmaşıklığına ve bağlamına göre farklı bir dil modeline gönderen ara katmandır. Basit soruları ucuz ve hızlı bir modele, kritik ya da zor olanları güçlü bir modele yönlendirir. Temel amaç, kullanıcı tarafında kalite kaybı hissettirmeden token maliyetini ve yanıt süresini optimize etmektir. Bir LLM router, model değil; modellerin önünde duran bir karar mekanizmasıdır. Her istek geldiğinde yönlendirici şu adımları izler: isteğin zorluğu tahmin edilir, uygun model seçilir ve istek o modele iletilir. Çoğu yönlendirici OpenAI uyumlu bir API sunduğu için istemci kodunda yalnızca base_url ve model adının değiştirilmesi yeterlidir. Zorluk tahmini için üç temel yöntem kullanılır. Eğitilmiş sınıflandırıcı yönteminde küçük bir BERT türevi model, isteğin güçlü modele ihtiyaç duyup duymadığını tahmin eder. Benzerlik tabanlı yöntemde gelen istek, tercih verisi bilinen geçmiş sorularla vektör uzayında karşılaştırılır. Kural tabanlı yöntemde ise prompt uzunluğu, dil tespiti, araç çağrısı varlığı ve kullanıcı abonelik planı gibi somut ölçütler kullanılır. Kural tabanlı yönlendirme en öngörülebilir ve en ucuz seçenektir; doğru kalibrasyon ile önemli tasarruf elde edilebilir. Bu alanda öne çıkan araçlar arasında RouteLLM, LiteLLM, OpenRouter ve Not Diamond yer alır. RouteLLM, LMSYS Chatbot Arena verisiyle eğitilmiş yönlendiriciler sunar. LMSYS ekibinin çalışması, MT-Bench kıyaslamasında GPT-4 kalitesinin yüzde doksanbeşini korurken maliyetin yüzde seksenbeş oranında azaltılabildiğini ortaya koymuştur. LiteLLM ise zorluk tahmini yapmadan yüzden fazla API sağlayıcısını tek bir ara katmanda toplayan, yük dengeleme ve yedekleme özellikli bir proxy çözümüdür. Yönlendirme eşiği üretimde düzenli kalibrasyonu gerektiren kritik bir parametredir. Çok turlu sohbetlerde her isteği bağımsız yönlendirmek yerine oturum başına model sabitleme önerilir; araç çağrısı içeren istekler ise küçük modellerin performans kısıtları nedeniyle genellikle güçlü modele yönlendirilmektedir.

code_blocks

LLM Router (LLM Yönlendirici)

LLM router (büyük dil modeli yönlendirici), gelen her isteği içeriğine, karmaşıklığına ve bağlamına göre farklı bir dil modeline gönderen ara katmandır. Basit soruları ucuz ve hızlı bir modele, kritik ya da zor olanları güçlü bir modele yönlendirir. Temel amaç, kullanıcı tarafında kalite kaybı hissettirmeden token maliyetini ve yanıt süresini optimize etmektir. Bir LLM router, model değil; modellerin önünde duran bir karar mekanizmasıdır. Her istek geldiğinde yönlendirici şu adımları izler: isteğin zorluğu tahmin edilir, uygun model seçilir ve istek o modele iletilir. Çoğu yönlendirici OpenAI uyumlu bir API sunduğu için istemci kodunda yalnızca base_url ve model adının değiştirilmesi yeterlidir. Zorluk tahmini için üç temel yöntem kullanılır. Eğitilmiş sınıflandırıcı yönteminde küçük bir BERT türevi model, isteğin güçlü modele ihtiyaç duyup duymadığını tahmin eder. Benzerlik tabanlı yöntemde gelen istek, tercih verisi bilinen geçmiş sorularla vektör uzayında karşılaştırılır. Kural tabanlı yöntemde ise prompt uzunluğu, dil tespiti, araç çağrısı varlığı ve kullanıcı abonelik planı gibi somut ölçütler kullanılır. Kural tabanlı yönlendirme en öngörülebilir ve en ucuz seçenektir; doğru kalibrasyon ile önemli tasarruf elde edilebilir. Bu alanda öne çıkan araçlar arasında RouteLLM, LiteLLM, OpenRouter ve Not Diamond yer alır. RouteLLM, LMSYS Chatbot Arena verisiyle eğitilmiş yönlendiriciler sunar. LMSYS ekibinin çalışması, MT-Bench kıyaslamasında GPT-4 kalitesinin yüzde doksanbeşini korurken maliyetin yüzde seksenbeş oranında azaltılabildiğini ortaya koymuştur. LiteLLM ise zorluk tahmini yapmadan yüzden fazla API sağlayıcısını tek bir ara katmanda toplayan, yük dengeleme ve yedekleme özellikli bir proxy çözümüdür. Yönlendirme eşiği üretimde düzenli kalibrasyonu gerektiren kritik bir parametredir. Çok turlu sohbetlerde her isteği bağımsız yönlendirmek yerine oturum başına model sabitleme önerilir; araç çağrısı içeren istekler ise küçük modellerin performans kısıtları nedeniyle genellikle güçlü modele yönlendirilmektedir.

arrow_forward