Reduza os Custos da API do GPT-4 em 3 Passos Eficientes - FrugalGPT

🔮 Table of Contents

• Introdução
• O que é o Frugal GPT?
• Como funciona o Frugal GPT?
  • Etapa 1: Adaptação do Prompt
  • Seleção do prompt
  • Concatenação de consultas
  • Etapa 2: Aproximação llm
  • Cache de conclusão
  • Ajuste do modelo
  • Etapa 3: Cascata llm
• Como o Frugal GPT reduz o custo de API?
• Benefícios do Frugal GPT
  • Economia de custos
  • Melhoria no desempenho
• Conclusão

🌟 Introdução

Se você utiliza as APIs da OpenAI e existe uma maneira de reduzir até 98% dos custos da API, você não gostaria disso? É exatamente isso que o Frugal GPT oferece. Neste artigo, irei apresentar o processo de três etapas introduzido no artigo chamado Frugal GPT. Vou detalhar como esse processo pode ajudar a reduzir os custos das APIs de modelos de linguagem enquanto mantém o desempenho. É fácil reduzir o custo utilizando modelos de código aberto, mas esses modelos não são tão bons quanto o GPT-4. O Frugal GPT propõe um processo em três etapas, chamado Adaptação de Prompt, Aproximação llm e Cascatas llm, para reduzir o custo da inferência associada às APIs de modelos de linguagem em até 98%, ao mesmo tempo em que melhora a precisão em relação ao GPT-4. Essa abordagem pode ajudar não apenas a economizar dinheiro, mas também a alcançar sustentabilidade e melhorar a latência.

🧩 O que é o Frugal GPT?

O Frugal GPT é uma abordagem inovadora para reduzir os custos associados ao uso das APIs de modelos de linguagem da OpenAI. O Frugal GPT é baseado em um artigo que introduz um processo em três etapas: Adaptação de Prompt, Aproximação llm e Cascata llm. Essas etapas são projetadas para reduzir os custos de inferência em até 98%, ao mesmo tempo em que melhora a precisão em comparação com o GPT-4. Frugal GPT oferece uma maneira eficiente de usar modelos de linguagem grandes, reduzindo significativamente os custos operacionais.

🚀 Como funciona o Frugal GPT?

O Frugal GPT opera através de um processo em três etapas: Adaptação de Prompt, Aproximação llm e Cascata llm. Vamos explorar cada uma dessas etapas em detalhes.

Etapa 1: Adaptação de Prompt

Na etapa de Adaptação de Prompt, existem duas funções principais: a seleção de prompt e a concatenação de consultas.

Seleção de Prompt

A seleção de prompt permite escolher o prompt mais relevante para reduzir o custo. Por exemplo, em vez de enviar todas as perguntas de um usuário para o modelo de linguagem, é possível selecionar apenas um conjunto de perguntas que possam fornecer uma resposta adequada. Essa seleção inteligente de prompt ajuda a reduzir o número de tokens de entrada necessários, diminuindo assim o custo da inferência.

Concatenação de Consultas

A concatenação de consultas é outra técnica utilizada na Adaptação de Prompt. Em vez de enviar perguntas separadas para o modelo de linguagem, é possível combinar várias perguntas com o mesmo contexto em uma única consulta. Isso permite reduzir o número de chamadas ao modelo de linguagem e acelerar o tempo de resposta. A concatenação de consultas é especialmente útil em situações em que é necessário fazer várias perguntas relacionadas ao mesmo contexto.

Etapa 2: Aproximação llm

A etapa de Aproximação llm compreende duas técnicas: o cache de conclusão e o ajuste do modelo.

Cache de Conclusão

O cache de conclusão é uma técnica comum na engenharia de software que pode ser aplicada ao uso de modelos de linguagem. Em vez de enviar todas as consultas para a API do modelo de linguagem, é possível verificar um cache para ver se a resposta para uma determinada consulta já está armazenada lá. Isso é especialmente útil quando há perguntas que são frequentemente repetidas. O cache de conclusão pode reduzir significativamente os custos, evitando chamadas desnecessárias ao modelo de linguagem.

Ajuste do Modelo

O ajuste do modelo é outra técnica da etapa de Aproximação llm. Na primeira vez, uma pergunta é enviada ao modelo de linguagem mais caro, como o GPT-4. Em seguida, utilizando a resposta recebida, é possível ajustar um modelo menor para responder à pergunta. Isso permite economizar custos, pois as chamadas ao modelo mais caro podem ser substituídas por chamadas ao modelo menor. O ajuste do modelo pode ser um processo iterativo, aprimorando progressivamente o modelo menor para fornecer respostas precisas.

Etapa 3: Cascata llm

A etapa final do processo do Frugal GPT é a Cascata llm. Nessa etapa, são utilizados vários modelos de linguagem em cascata, dos mais baratos aos mais caros. Quando uma pergunta é feita, ela é enviada para o modelo de linguagem menos caro primeiro. Se a resposta recebida for aceitável, não há necessidade de continuar com os modelos mais caros. No entanto, se a resposta não for satisfatória, a pergunta é enviada para o próximo modelo mais caro. Esse processo pode ser repetido até que uma resposta adequada seja encontrada. A Cascata llm permite obter respostas precisas, economizando custos ao evitar o uso desnecessário de modelos de linguagem mais caros.

💰 Como o Frugal GPT reduz o custo de API?

O Frugal GPT reduz o custo das APIs de modelos de linguagem de várias maneiras. Essas são as principais estratégias utilizadas:

1. Adaptação de prompt: O Frugal GPT utiliza técnicas inteligentes de seleção de prompt e concatenação de consultas, reduzindo o número de tokens de entrada necessários para uma chamada à API do modelo de linguagem. Isso resulta em uma redução significativa nos custos de uso da API.

2. Aproximação llm: O cache de conclusão permite evitar chamadas desnecessárias ao modelo de linguagem, buscando respostas em um cache. Além disso, o ajuste do modelo permite substituir chamadas ao modelo mais caro por chamadas a um modelo menor, reduzindo os custos.

3. Cascata llm: A utilização de uma cascata de modelos de linguagem permite economizar custos, enviando perguntas para modelos mais baratos primeiro. Somente se a resposta desses modelos for inadequada, a pergunta é enviada para os modelos mais caros. Essa estratégia ajuda a evitar o uso desnecessário de modelos de linguagem mais caros e a reduzir os custos de inferência.

No geral, o Frugal GPT oferece uma abordagem eficiente para reduzir os custos associados ao uso de APIs de modelos de linguagem, ao mesmo tempo em que oferece resultados precisos.

✅ Benefícios do Frugal GPT

O Frugal GPT proporciona vários benefícios significativos. Vamos analisar alguns deles:

• Economia de custos: Com a redução de até 98% nos custos das APIs de modelos de linguagem, o Frugal GPT permite que as empresas economizem significativamente em suas despesas operacionais. Essa economia pode ser especialmente importante para pequenas e médias empresas que desejam utilizar a tecnologia de modelos de linguagem em seus serviços.

• Melhoria no desempenho: Apesar da redução de custos, o Frugal GPT não compromete o desempenho do modelo de linguagem. Na verdade, em muitos casos, o Frugal GPT pode fornecer resultados mais precisos do que usando apenas o modelo de linguagem mais caro. Isso ocorre devido à combinação inteligente de diferentes modelos e técnicas de ajuste.

O Frugal GPT oferece uma abordagem inovadora para o uso eficiente de APIs de modelos de linguagem, trazendo benefícios tanto em termos de economia de custos quanto de melhorias no desempenho.

🎯 Conclusão

O Frugal GPT apresenta uma abordagem inteligente para reduzir os custos das APIs de modelos de linguagem. O processo em três etapas, que inclui Adaptação de Prompt, Aproximação llm e Cascata llm, permite reduzir o custo da inferência em até 98%, mantendo a precisão em comparação com os modelos de linguagem mais caros. Com o Frugal GPT, as empresas podem economizar significativamente em suas despesas operacionais, tornando a utilização de modelos de linguagem mais acessível. Além disso, o Frugal GPT oferece uma maneira eficiente de melhorar o desempenho dos modelos de linguagem, proporcionando respostas mais precisas. Experimente o Frugal GPT e descubra como essa abordagem pode beneficiar sua empresa.

Highlights

• O Frugal GPT é uma abordagem inovadora para reduzir os custos das APIs de modelos de linguagem.
• Com o Frugal GPT, é possível reduzir o custo da inferência em até 98%.
• A abordagem do Frugal GPT envolve a Adaptação de Prompt, Aproximação llm e Cascata llm.
• O Frugal GPT permite economizar dinheiro ao usar modelos de linguagem, mantendo a precisão.
• Além da economia de custos, o Frugal GPT também melhora o desempenho dos modelos de linguagem.

🔵 FAQ

Q: O Frugal GPT funciona com todos os modelos de linguagem? A: O Frugal GPT é uma abordagem genérica que pode ser aplicada a diferentes modelos de linguagem, incluindo os fornecidos pela OpenAI.

Q: O Frugal GPT requer ajustes complexos para funcionar? A: Embora o Frugal GPT envolva algumas etapas adicionais, ele não exige ajustes complexos. As etapas do processo são relativamente simples de implementar.

Q: Em que situações o Frugal GPT é mais útil? A: O Frugal GPT é especialmente útil em cenários em que os custos de uso de modelos de linguagem são altos, como em empresas com uma grande quantidade de solicitações de API.

Q: Quais são as principais vantagens de usar o Frugal GPT? A: As principais vantagens do Frugal GPT são a economia de custos, com redução de até 98% nos custos da API, e a melhoria no desempenho dos modelos de linguagem.

Q: O Frugal GPT pode ser usado por pequenas empresas? A: Sim, o Frugal GPT pode ser usado por empresas de todos os tamanhos, incluindo pequenas empresas que desejam reduzir os custos operacionais associados ao uso de modelos de linguagem.