要約
- ジェネレーティブAIの分野では、遅延とコストが課題となっている。
- 大規模言語モデル（LLMs）は、自己回帰的に1つのトークンずつテキストを処理し、遅延を引き起こす可能性がある。
- 提案された戦略は、サーバーレスのリードスルーキャッシングを使用して、アプリケーションを最適化する方法を示している。
- キャッシュは、以前に遭遇した類似のプロンプトを保存およびアクセスするために使用され、システムの効率性と応答時間を向上させる。
- キャッシュは、プロンプトをメインモデルに送信する前に、セマンティックに一致するプロンプトを迅速にマッチングするバッファとして機能する。
感想
提案されたキャッシング戦略は、ジェネレーティブAIシステムのパフォーマンスを最適化するための戦略的ツールであり、特定のアプリケーションの要求に基づいてシステムを向上させることが重要であると感じます。キャッシュの適切な設定は、キャッシュヒットを増やし、キャッシュ衝突を減らすというバランスを保つことが重要であり、異なるアプリケーションにおいて要求される効率性を確保するために柔軟な類似性機能が重要です。