Оптимизация LLM с Amazon Bedrock

Понимание интеллектуальной маршрутизации запросов

Интеллектуальная маршрутизация запросов (Intelligent Prompt Routing) Amazon Bedrock разработана для оптимизации использования больших языковых моделей (LLM), направляя более простые запросы к более экономичным моделям, тем самым повышая производительность и снижая затраты. Система включает в себя маршрутизаторы запросов по умолчанию для каждого семейства моделей, что позволяет немедленно использовать их с предварительно определенными конфигурациями, адаптированными к конкретным базовым моделям. Пользователи также имеют возможность настраивать собственные маршрутизаторы для удовлетворения конкретных потребностей. В настоящее время сервис поддерживает ряд семейств LLM, включая:

• Серия Anthropic Claude: Haiku, 5 v1, Haiku 3.5, Sonnet 3.5 v2
• Серия Llama: Llama 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B и 3.3 70B
• Серия Nova: Nova Pro и Nova lite

AWS провела обширное внутреннее тестирование с использованием как проприетарных, так и общедоступных данных для оценки производительности интеллектуальной маршрутизации запросов Amazon Bedrock. Использовались две ключевые метрики:

1. Средний прирост качества ответа при ограничении стоимости (ARQGC): Эта стандартизированная метрика (в диапазоне от 0 до 1) оценивает качество маршрутизатора при различных ограничениях стоимости, где 0,5 указывает на случайную маршрутизацию, а 1 представляет оптимальную маршрутизацию.
2. Экономия затрат: Эта метрика сравнивает стоимость использования интеллектуальной маршрутизации запросов со стоимостью использования самой мощной модели в данной серии.
3. Преимущества задержки: Измеряется средним временем до первого токена (TTFT).

Собранные данные дают представление об эффективности интеллектуальной маршрутизации запросов в балансировке качества ответа, стоимости и задержки.

Углубляясь в разницу качества ответа

Метрика разницы качества ответа (Response Quality Difference) измеряет разницу в ответах между резервной моделью и другими моделями. Меньшее значение указывает на большее сходство в ответах, а большее значение предполагает более значительные различия. Выбор резервной модели имеет решающее значение. Например, если Claude 3 Sonnet от Anthropic используется в качестве резервной модели, а разница в качестве ответа установлена на 10%, маршрутизатор динамически выбирает LLM, который обеспечивает качество ответа в пределах 10% от Claude 3 Sonnet для оптимизации общей производительности.

И наоборот, если в качестве резервной модели используется более дешевая модель, такая как Claude 3 Haiku, маршрутизатор динамически выбирает LLM, который улучшает качество ответа более чем на 10% по сравнению с Claude 3 Haiku. В сценариях, где Haiku является резервной моделью, разница в качестве ответа в 10% настраивается для достижения желаемого баланса между стоимостью и качеством.

Практическая реализация и демонстрация

Интеллектуальная маршрутизация запросов Amazon Bedrock доступна через консоль управления AWS (AWS Management Console), что позволяет пользователям создавать собственные маршрутизаторы или использовать предварительно настроенные значения по умолчанию. Чтобы настроить маршрутизатор запросов, перейдите в раздел “Prompt Routers” в консоли Amazon Bedrock и выберите “Configure prompt router”.

После настройки маршрутизатор можно использовать в Playground в консоли. Например, можно прикрепить документ объемом 10 тыс. страниц с Amazon.com и задать конкретные вопросы о затратах на продажи.

Выбрав значок “router metrics”, пользователи могут определить, какая модель в конечном итоге обработала запрос. В случаях, связанных со сложными вопросами, интеллектуальная маршрутизация запросов Amazon Bedrock направляет запрос к более мощной модели, такой как Claude 3.5 Sonnet V2.

Подробное изучение серии LLM

Серия Anthropic Claude

Серия Anthropic Claude предлагает ряд моделей, каждая из которых обладает различными возможностями и профилями затрат. Модель Haiku разработана для скорости и эффективности, что делает ее подходящей для задач, где важны быстрые ответы и умеренная сложность. Claude 3 Sonnet, с другой стороны, обеспечивает более сбалансированный подход, предоставляя высококачественные ответы без премиальной стоимости, связанной с самыми продвинутыми моделями. Различные версии в серии Claude позволяют пользователям точно настраивать свой выбор на основе конкретных требований приложения и бюджетных ограничений.

Серия Llama

Серия Llama, разработанная Meta, известна своей открытой исходной природой и универсальностью. Модели в этой серии варьируются от более мелких, более эффективных моделей, таких как Llama 3.1 8b, до более крупных, более мощных моделей, таких как Llama 3.3 70B. Этот диапазон позволяет пользователям выбирать подходящую модель в зависимости от сложности задачи и доступных вычислительных ресурсов. Серия Llama особенно популярна в исследованиях и разработках благодаря своей доступности и возможности настройки и тонкой настройки моделей.

Серия Nova

Серия Nova включает в себя такие модели, как Nova Pro и Nova Lite, которые предназначены для обеспечения баланса между производительностью и эффективностью. Nova Pro ориентирована на более сложные задачи, требующие более высокого уровня точности и детализации, в то время как Nova Lite оптимизирована для более быстрой обработки и более низких вычислительных затрат. Эта серия часто используется в приложениях, где важны ответы в режиме реального времени и эффективное использование ресурсов.

Бенчмаркинг и анализ производительности

Бенчмарк-тесты, проведенные AWS, предоставляют ценную информацию о производительности интеллектуальной маршрутизации запросов в различных сериях моделей. Метрика ARQGC подчеркивает способность маршрутизатора поддерживать высокое качество ответа, соблюдая при этом ограничения по стоимости. Метрика экономии затрат демонстрирует экономические преимущества использования интеллектуальной маршрутизации запросов по сравнению с использованием исключительно самых мощных моделей. Метрика TTFT подчеркивает преимущества задержки, указывая на более быстрое время отклика для многих типов запросов.

Эти тесты показывают, что интеллектуальная маршрутизация запросов может значительно снизить затраты, поддерживая при этом высокое качество ответов и сводя к минимуму задержку в различных сериях моделей. Пользователям рекомендуется экспериментировать с различными значениями разницы в качестве ответа во время настройки, чтобы определить оптимальные параметры для своих конкретных потребностей. Анализируя качество ответа, стоимость и задержку маршрутизатора в своих наборах данных разработки, пользователи могут точно настроить конфигурацию для достижения наилучшего возможного баланса.

Настройка разницы качества ответа: глубокое погружение

Разница качества ответа (Response Quality Difference, RQD) является ключевым параметром в интеллектуальной маршрутизации запросов Amazon Bedrock, позволяющим пользователям точно настроить баланс между качеством ответа и экономической эффективностью. Более низкое значение RQD подталкивает систему к приоритезации моделей, которые обеспечивают ответы, тесно согласованные с выбранной резервной моделью, обеспечивая согласованность и надежность. И наоборот, более высокое значение RQD позволяет маршрутизатору исследовать более широкий спектр моделей, потенциально жертвуя некоторым качеством ради экономии затрат или улучшения задержки.

Выбор резервной модели имеет решающее значение, поскольку он служит ориентиром, по которому оцениваются другие модели. Для сценариев, требующих наивысшего уровня точности и детализации, выбор модели высшего уровня, такой как Claude 3 Sonnet, в качестве резервной гарантирует, что маршрутизатор будет рассматривать только модели, которые могут обеспечить сопоставимые результаты. В ситуациях, когда стоимость является основным фактором, в качестве резервной можно использовать более экономичную модель, такую как Claude 3 Haiku, что позволит маршрутизатору оптимизировать эффективность, сохраняя при этом приемлемые уровни качества.

Рассмотрим сценарий, в котором финансовое учреждение использует LLM для обеспечения поддержки клиентов. Если учреждение устанавливает Claude 3 Sonnet в качестве резервной модели с RQD 5%, система интеллектуальной маршрутизации запросов будет направлять запросы только к моделям, которые обеспечивают ответы в пределах 5% от качества Claude 3 Sonnet. Это гарантирует, что клиенты получат неизменно высококачественную поддержку, но это может обойтись дороже. Если вместо этого учреждение установит Claude 3 Haiku в качестве резервной с RQD 15%, система сможет исследовать более широкий спектр моделей, потенциально снижая затраты, при этом обеспечивая достаточно точные ответы.

Возможность динамической настройки RQD на основе метрик производительности в режиме реального времени еще больше повышает адаптируемость системы интеллектуальной маршрутизации запросов. Постоянно отслеживая качество ответа, стоимость и задержку, маршрутизатор может автоматически корректировать RQD для поддержания желаемого баланса между этими факторами. Это гарантирует, что система останется оптимизированной, даже если рабочие нагрузки и возможности модели со временем будут развиваться.

Расширенные варианты использования и настройка

Помимо конфигураций по умолчанию, интеллектуальная маршрутизация запросов Amazon Bedrock предлагает расширенные возможности настройки для удовлетворения конкретных вариантов использования. Пользователи могут определять пользовательские правила маршрутизации на основе таких факторов, как сложность запроса, конфиденциальность данных или желаемое время отклика. Это обеспечивает детальный контроль над тем, как обрабатываются запросы, гарантируя, что для каждой задачи всегда используются наиболее подходящие модели.

Например, поставщик медицинских услуг может настроить пользовательские правила маршрутизации, чтобы гарантировать, что конфиденциальные данные пациентов всегда обрабатываются моделями, соответствующими правилам HIPAA. Аналогичным образом, юридическая фирма может отдавать приоритет моделям, известным своей точностью и надежностью, при обработке важных юридических документов.

Возможность интеграции пользовательских метрик в систему интеллектуальной маршрутизации запросов еще больше повышает ее адаптируемость. Пользователи могут определять свои собственные метрики для измерения конкретных аспектов качества ответа, таких как анализ настроений, фактическая точность или связность. Включая эти пользовательские метрики в правила маршрутизации, система может оптимизировать для конкретных требований каждого приложения.

Реальные приложения и истории успеха

Несколько организаций уже успешно внедрили интеллектуальную маршрутизацию запросов Amazon Bedrock для оптимизации использования LLM. Например, ведущая компания электронной коммерции использовала систему для снижения затрат на LLM на 30%, поддерживая при этом высокий уровень удовлетворенности клиентов. Направляя простые запросы клиентов к более экономичным моделям и резервируя более мощные модели для сложных проблем, компания значительно повысила свою операционную эффективность.

Еще одна история успеха исходит от крупной фирмы, оказывающей финансовые услуги, которая использовала интеллектуальную маршрутизацию запросов для повышения своих возможностей по обнаружению мошенничества. Интегрируя пользовательские метрики в правила маршрутизации, фирма смогла отдать приоритет моделям, особенно умелым в выявлении мошеннических транзакций. Это привело к значительному сокращению убытков от мошенничества и повышению общей безопасности.

Эти примеры демонстрируют ощутимые преимущества интеллектуальной маршрутизации запросов Amazon Bedrock и подчеркивают ее потенциал для преобразования способов использования LLM организациями. Предоставляя гибкое, экономичное и высокопроизводительное решение, система позволяет предприятиям раскрыть весь потенциал LLM, эффективно управляя затратами.

Навигация по консоли управления AWS для маршрутизации запросов

Консоль управления AWS (AWS Management Console) предоставляет удобный интерфейс для настройки и управления интеллектуальной маршрутизацией запросов Amazon Bedrock. Чтобы начать, перейдите к сервису Amazon Bedrock в консоли AWS и выберите “Prompt Routers” в панели навигации.

Оттуда вы можете создать новый маршрутизатор запросов или изменить существующий. При создании нового маршрутизатора вам нужно будет указать резервную модель, разницу качества ответа и любые пользовательские правила маршрутизации. Консоль предоставляет подробные инструкции и подсказки, которые помогут вам настроить эти параметры.

После настройки маршрутизатора вы можете протестировать его с помощью Playground в консоли. Просто прикрепите документ или введите запрос и посмотрите, какая модель выбрана маршрутизатором. Значок “router metrics” предоставляет подробную информацию о решении о маршрутизации, включая качество ответа, стоимость и задержку.

Консоль управления AWS также предоставляет комплексные возможности мониторинга и ведения журнала, позволяя вам отслеживать производительность ваших маршрутизаторов запросов с течением времени. Вы можете использовать эти журналы для выявления потенциальных проблем и оптимизации конфигурации для максимальной эффективности.

Рекомендации по оптимизации маршрутизации запросов

Чтобы получить максимальную отдачу от интеллектуальной маршрутизации запросов Amazon Bedrock, рассмотрите следующие рекомендации:

1. Выберите правильную резервную модель: Резервная модель служит эталоном для качества ответа, поэтому выберите модель, соответствующую вашим требованиям к производительности.
2. Точно настройте разницу качества ответа: Поэкспериментируйте с различными значениями RQD, чтобы найти оптимальный баланс между качеством ответа и экономической эффективностью.
3. Реализуйте пользовательские правила маршрутизации: Используйте пользовательские правила маршрутизации, чтобы направлять конкретные типы запросов к наиболее подходящим моделям.
4. Интегрируйте пользовательские метрики: Включите пользовательские метрики для измерения конкретных аспектов качества ответа, которые важны для вашего приложения.
5. Регулярно отслеживайте производительность: Отслеживайте производительность ваших маршрутизаторов запросов с течением времени и вносите корректировки по мере необходимости.
6. Будьте в курсе обновлений моделей: Следите за последними обновлениями моделей и соответствующим образом настраивайте свои конфигурации, чтобы воспользоваться новыми возможностями.

Следуя этим рекомендациям, вы можете оптимизировать использование LLM и раскрыть весь потенциал интеллектуальной маршрутизации запросов Amazon Bedrock.

Будущее оптимизации LLM

По мере того, как LLM продолжают развиваться и все больше интегрироваться в различные приложения, потребность в эффективных и экономичных стратегиях оптимизации будет только расти. Интеллектуальная маршрутизация запросов Amazon Bedrock представляет собой значительный шаг вперед в этом направлении, предоставляя гибкий и мощный инструмент для управления использованием LLM.

В будущем мы можем ожидать дальнейших достижений в технологиях маршрутизации запросов, включая более сложные алгоритмы маршрутизации, улучшенную интеграцию с другими сервисами AWS и расширенную поддержку более широкого спектра LLM. Эти достижения позволят организациям использовать весь потенциал LLM, эффективно управляя затратами и обеспечивая высокие уровни производительности.

Интеграция методов оптимизации на основе ИИ также будет играть решающую роль в будущем оптимизации LLM. Используя ИИ для анализа шаблонов запросов, качества ответов и метрик стоимости, системы смогут автоматически настраивать правила маршрутизации и конфигурации для максимального повышения эффективности и производительности. Это еще больше снизит нагрузку на пользователей и позволит им сосредоточиться на использовании информации и возможностей LLM.

В конечном счете, цель оптимизации LLM состоит в том, чтобы сделать эти мощные технологии более доступными и доступными для более широкого круга организаций. Предоставляя инструменты и стратегии, которые упрощают управление и оптимизацию LLM, Amazon Bedrock помогает демократизировать доступ к ИИ и позволяет предприятиям внедрять инновации и конкурировать в эпоху цифровых технологий.

Тщательно оценивая различные серии LLM, понимая тонкости разницы качества ответа и реализуя передовые методы оптимизации, организации могут использовать весь потенциал интеллектуальной маршрутизации запросов Amazon Bedrock для достижения значительной экономии затрат, повышения производительности и повышения удовлетворенности клиентов.