大規模言語モデルにおいて、コスト、冗長性、トレーニングデータを考慮したキャッシング戦略とサービスが問題解決の鍵を握ります。初期の結果をキャッシュすることで、システムは続くクエリに対して迅速に答えを提供でき、効率を高めます。
さらなる進化は、十分なデータが集まった後のファインチューニングの過程です。この初期の対話からのフィードバックを使って、より専門的なモデルを洗練させます。
この専門的なモデルは処理を効率化し、AIの専門知識を特定のタスクに合わせてカスタマイズします。これは、顧客サービスやパーソナライズされたコンテンツ作成のような環境で、精度と適応性が求められる場合に非常に有効です。
始めるためには、GPTCacheなどの事前構築されたサービスや、Redis、Apache Cassandra、Memcachedなどの一般的なキャッシングデータベースを使用して自分でロールアウトすることができます。追加サービスを導入する際にはレイテンシーをモニタリングし、測定することが重要です。
出典 : https://medium.com/towards-data-science/generative-ai-design-patterns-a-comprehensive-guide-41425a40d7d0