Маршрутизація моделей: припиніть використовувати одну модель для всього
Запуск моделі на 70B для резюмування короткого електронного листа — це марнотратство. Використання моделі на 3B для перевірки коду — це ризиковано. Більшість систем знаходяться десь посередині. Саме тут допомагає маршрутизація моделей.
Маршрутизація підбирає складність завдання відповідно до можливостей моделі. Це економить гроші та скорочує час очікування. Більшість людей використовують одну модель для всього. Це працює доти, доки витрати або швидкість не стануть проблемою.
Використовуйте ці чотири стратегії:
• На основі можливостей: маршрутизуйте залежно від того, що модель може робити. • З урахуванням вартості: маршрутизуйте відповідно до вашого бюджету. • З урахуванням затримки: маршрутизуйте залежно від того, наскільки швидко вам потрібна відповідь. • Гібридна: поєднуйте всі три підходи.
Підберіть відповідний розмір для ваших завдань:
- Класифікація та тегування: моделі 1-3B (наприклад, Qwen2.5-1.5B).
- Резюмування та вилучення даних: моделі 3-7B (наприклад, Llama-3.1-8B).
- Генерація коду: моделі 7-14B (наприклад, DeepSeek-Coder).
- Складне міркування: моделі 14-32B (наприклад, Llama-3.1-70B).
- Творче письмо та аналіз: моделі 32B+ (наприклад, GPT-4).
Якщо маленька модель справляється із завданням, не використовуйте велику. Модель 1.5B добре справляється з аналізом тональності. Вона просто не зможе написати есе.
Локальні моделі — це розумний вибір. Після купівлі обладнання вони коштують майже нічого. Запуск локальної моделі може бути набагато дешевшим, ніж оплата токенів API, якщо ви обробляєте тисячі запитів.
Розгляньте ці варіанти використання для швидкості:
- Чат у реальному часі: використовуйте моделі до 7B для миттєвих відповідей.
- Інтерактивні інструменти: використовуйте моде