Optimierung von Inferenzkosten
Definition
Optimierung von Inferenzkosten betrachtet den Aufwand beim Einsatz bereits trainierter Modelle.
Optimierung von Inferenzkosten sucht eine günstigere Ausführung von Modellanfragen bei vorgegebenen Qualitätsanforderungen. Für Sprachmodelldienste untersucht FrugalGPT unter anderem die Auswahl und Kombination verschiedener Modelle.
Einfach erklärt
Wie die Wahl des passenden Fahrzeugs für einen Auftrag: Nicht jede Lieferung braucht den größten Wagen. Anders als beim Transport muss die Antwortqualität eigens geprüft werden.
Warum das im Alltag wichtig ist
Vor einem Kostenvergleich sollten Aufgaben, Qualitätsmaßstab und betrachtete Kosten festgelegt werden.
Beispiel aus dem Mittelstand
Mögliches Beispiel: Ein Betrieb testet, welche internen Textanfragen ein kleineres Modell ausreichend beantwortet.
Grenzen und Fallstricke
- Geringere Ausgaben allein belegen keine gleichwertigen Antworten. Die in einer Studie gemessenen Einsparungen sind keine Zusage für andere Aufgaben.
Entstehung & Geschichte
FrugalGPT untersuchte 2023 unter anderem Prompt-Anpassung, Modellannäherung und Modellkaskaden für kostensensible Sprachmodellanfragen.
Anwendung im Mittelstand
- Denkbare Einsatzfelder sind interne Textassistenten und Dokumentenprozesse; mehrere Ausführungswege würden mit gleichen Qualitätsanforderungen verglichen.
Häufige Fragen
Geht es um das Training?
Hier steht der Einsatz bereits trainierter Modelle im Mittelpunkt.
Ist das billigste Modell automatisch geeignet?
Nein, die Qualitätsanforderungen der Aufgabe bleiben maßgeblich.
Quellen
- FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance · Chen et al. (2023): FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance
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