Fire lavterskel teknikker reduserer kostnad, ventetid og forbedrer svarkvalitet i LLM-applikasjoner.
Artikkelen beskriver fire konkrete tiltak: bruk av cached tokens ved å plassere mest statisk innhold først for å utnytte billigere og raskere cache (cached input tokens prises ofte rundt 10% av vanlige input-tokens), plassering av brukerens spørsmål sist (kan ifølge Anthropic gi opptil 30% bedre ytelse ved lange kontekster), bruk av prompt-optimalisator ved å la en modell forbedre og stramme opp menneskeskapte prompt, og utvikling av egne tilpassede LLM-benchmarks. Ved dokumentbehandling bør man legge dokumentinnholdet sist når dokumentene varierer, men før variable instrukser hvis de samme dokumentene brukes flere ganger. Flere leverandører aktiverer cache først når de første 1024 tokenene er identiske.
Norsk kontekst: Tiltakene gjelder bruk av kunstlig intelligens (KI) i applikasjoner og er relevante for norske utviklere og virksomheter som arbeider med LLM, siden de direkte adresserer kostnad, ventetid og kvalitet — dette er dermed AI-nyheter med praktisk anvendbarhet.
Kilde: https://towardsdatascience.com/4-techniques-to-optimize-your-llm-prompts-for-cost-latency-and-performance | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
