基於語義嵌入快取的 GPT 語義快取：降低大型語言模型成本和延遲

核心概念

本文提出了一種名為 GPT 語義快取的方法，透過快取使用者查詢的語義嵌入，減少大型語言模型的 API 呼叫次數，從而降低成本並改善 LLM 應用程式的延遲。

摘要

GPT 語義快取：透過語義嵌入快取降低大型語言模型成本和延遲

這篇研究論文介紹了 GPT 語義快取，這是一種利用記憶體儲存 (Redis) 中的查詢嵌入語義快取來降低大型語言模型 (LLM) 成本和延遲的方法。

研究目標：

• 解決頻繁呼叫 LLM API 所造成的高昂計算和財務成本問題，特別是在處理重複性查詢的應用程式（如客戶服務聊天機器人）中。

方法：

• 將使用者查詢轉換為捕捉語義的數值表示法（嵌入）。
• 將這些嵌入儲存在記憶體儲存 (Redis) 中，以便快速檢索。
• 當收到新的查詢時，將其嵌入與快取中的嵌入進行比較。
• 如果找到類似的查詢，則檢索預先生成的回應，而無需再次呼叫 LLM API。

主要發現：

• GPT 語義快取顯著減少了 LLM API 呼叫的次數，在某些情況下快取命中率高達 68.8%。
• 該系統在從快取中檢索準確回應方面表現出很高的可靠性，正面命中率超過 97%。
• 減少 API 呼叫直接轉化為營運成本降低和回應時間縮短。

主要結論：

• GPT 語義快取提供了一種可行且有效的解決方案，可以解決與頻繁 LLM API 呼叫相關的成本和延遲問題。
• 透過利用語義快取，LLM 應用程式可以變得更有效率、回應更快、更具成本效益。

意義：

• 這項研究對於希望優化其 LLM 應用程式效能和成本效益的開發人員和組織具有重要的意義。
• 該論文提出的方法可以應用於各種領域，包括客戶服務、聊天機器人和虛擬助理，以增強使用者體驗並降低營運成本。

局限性和未來研究：

• 該論文側重於評估特定資料集和 LLM 模型的 GPT 語義快取的效能。
• 未來的工作可以探索在更廣泛的 LLM 應用程式和領域中使用不同類型的嵌入模型和快取機制。

統計資料

快取命中率高達 68.8%。
正面命中率超過 97%。
基礎 Python 程式設計類別的 API 呼叫減少了 67%。
與網路相關的技術支援類別的 API 呼叫減少了 67%。
與訂單和運輸相關問題的 API 呼叫減少了 68.8%。
客戶購物問答類別的 API 呼叫減少了 61.6%。

引述

"透過儲存使用者查詢的嵌入，我們的方法可以有效地識別語義相似的問題，從而可以檢索預先生成的回應，而無需對 LLM 進行冗餘的 API 呼叫。"
"這種技術降低了營運成本並縮短了回應時間，從而提高了 LLM 應用程式的效率。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

GPT Semantic Cache: Reducing LLM Costs and Latency via Semantic Embedding Caching

by Sajal Regmi,... 於 arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05276.pdf

深入探究

除了語義嵌入快取之外，還有哪些其他策略可以有效降低 LLM 的成本和延遲？

除了語義嵌入快取（Semantic Embedding Caching）之外，還有其他策略可以有效降低大型語言模型（LLM）的成本和延遲，以下列舉幾種常見方法：

模型壓縮與量化（Model Compression and Quantization）:

知識蒸餾（Knowledge Distillation）: 使用一個較大的教師模型（Teacher Model）來訓練一個較小的學生模型（Student Model），讓學生模型學習教師模型的行為，從而達到壓縮模型大小、降低計算成本的目的。
模型剪枝（Model Pruning）: 移除模型中貢獻度較低的神經元或參數，簡化模型結構，減少計算量。
量化（Quantization）: 使用低精度數據類型來表示模型的權重和激活值，例如將32位浮點數轉換為16位浮點數，可以減少内存占用和計算量。

快取策略優化（Cache Optimization）:

分層快取（Hierarchical Caching）: 根據數據的訪問頻率和重要程度，將數據存儲在不同級別的緩存中，例如使用 Redis 作為一級緩存，使用内存作為二級緩存，可以提高緩存命中率，降低訪問延遲。
快取替換策略（Cache Replacement Policies）: 使用更智能的緩存替換策略，例如 LFU（Least Frequently Used）或 LRU（Least Recently Used），可以更好地管理緩存空間，提高緩存命中率。

批次處理與異步請求（Batch Processing and Asynchronous Requests）:

批次處理（Batch Processing）: 將多個請求合併成一個批次，統一發送給 LLM 處理，可以減少網絡傳輸開銷和模型調用次數。
異步請求（Asynchronous Requests）: 使用異步請求的方式與 LLM 進行交互，可以避免阻塞主線程，提高系統的吞吐量。

選擇合適的模型和部署方式（Choosing the Right Model and Deployment）:

模型選擇: 根據具體的應用場景和性能需求，選擇合適的 LLM 模型，例如使用參數量較小的模型處理簡單任務，使用專精模型處理特定領域問題。
部署方式: 選擇合適的部署方式，例如使用雲端服務、本地部署或邊緣計算，可以根據實際情況優化成本和延遲。
需要注意的是，不同的策略適用於不同的場景，需要根據具體情況進行選擇和組合，才能達到最佳的成本效益。

GPT 語義快取方法如何適應不斷發展的 LLM 模型和不斷變化的使用者查詢模式？

GPT 語義快取方法需要不斷調整以適應不斷發展的 LLM 模型和使用者查詢模式，以下是一些應對策略：

動態更新嵌入模型（Dynamic Embedding Model Updates）:

定期使用最新的 LLM 模型更新語義嵌入模型，確保嵌入向量能準確反映新模型的語義理解能力。
監控快取命中率和準確率，當指標下降時，及時更新嵌入模型。

增量式快取更新（Incremental Cache Updates）:

不要每次更新模型都重新計算所有查詢的嵌入向量，而是採用增量式更新，只更新受模型變化影響較大的查詢。
可以使用一些技術來識別需要更新的查詢，例如使用模型的置信度分數或查詢的語義變化程度。

快取失效機制（Cache Invalidation Mechanisms）:

設定合理的快取過期時間（TTL），避免快取數據過時。
使用主動失效機制，例如當檢測到使用者查詢模式發生顯著變化時，主動清除部分或全部快取數據。

持續監控與優化（Continuous Monitoring and Optimization）:

持續監控系統性能指標，例如快取命中率、準確率、延遲和成本，以及時發現問題。
根據監控數據和分析結果，不斷調整快取策略、更新頻率和失效機制，以適應不斷變化的環境。
此外，還可以結合其他技術來提升 GPT 語義快取的適應性，例如：

主動學習（Active Learning）: 利用主動學習方法，自動選擇最有價值的查詢請求 LLM 處理，並將其結果更新到快取中，可以更有效地利用快取空間，提高系統對新查詢的適應能力。
聯邦學習（Federated Learning）: 在保護使用者隱私的前提下，利用聯邦學習方法，聚合不同用戶或設備上的查詢模式和語義信息，可以幫助構建更通用和魯棒的語義快取系統。

如果將 GPT 語義快取的概念應用於其他需要頻繁資料檢索的領域（例如推薦系統或資訊檢索），會產生什麼影響？

將 GPT 語義快取的概念應用於其他需要頻繁資料檢索的領域，例如推薦系統或資訊檢索，將會帶來以下影響：

推薦系統（Recommender Systems）:

提升推薦效率: 將使用者偏好和物品特徵轉換為語義嵌入向量，並使用 GPT 語義快取技術快速檢索相似使用者或物品，可以顯著提升推薦效率，降低系統延遲。
改善推薦品質: 語義快取可以幫助系統更好地理解使用者意圖和物品語義，從而提供更精準、個性化的推薦結果。
例如: 電商平台可以利用語義快取技術，根據使用者的瀏覽歷史和購買記錄，快速推薦他們可能感興趣的商品。

資訊檢索（Information Retrieval）:

提高檢索速度: 將文件和查詢轉換為語義嵌入向量，並使用 GPT 語義快取技術快速檢索相關文件，可以有效提升資訊檢索速度，縮短使用者等待時間。
提升檢索準確率: 語義快取可以幫助系統更好地理解查詢意圖和文件語義，從而返回更準確、相關的檢索結果。
例如: 搜尋引擎可以利用語義快取技術，根據使用者的搜尋詞，快速返回最相關的網頁和資訊。
總體而言，將 GPT 語義快取的概念應用於其他需要頻繁資料檢索的領域，可以帶來以下好處：

降低系統延遲: 通過快取頻繁訪問的資料，可以減少資料庫查詢次數，降低系統延遲，提升使用者體驗。
減少計算成本: 通過減少資料庫查詢和模型計算量，可以降低系統運營成本。
提升系統效率: 通過快速檢索相關資料，可以提升系統整體效率，讓系統可以處理更多請求。
然而，也需要注意以下挑戰：

快取更新: 需要設計有效的快取更新機制，確保快取資料的時效性和準確性。
快取容量: 需要根據實際情況設定合理的快取容量，避免快取空間不足或浪費。
資料稀疏性: 對於資料稀疏的場景，語義快取的效果可能有限，需要結合其他技術來解決。