Optymalizacja kosztów i wydajności LLM przez cache’owanie promptów
W miarę dynamicznego rozwoju technologii sztucznej inteligencji, firmy stają przed wyzwaniem efektywnego zarządzania zasobami obliczeniowymi, zwłaszcza w kontekście dużych modeli językowych (LLM). Nagły wzrost kosztów API LLM może być sygnałem, że system przetwarza redundantne zapytania. Dokładniejsza analiza często ujawnia, że choć dane wejściowe użytkowników różnią się na poziomie tekstowym, ich intencje i struktura semantyczna pozostają zbliżone. W takich przypadkach inżynierowie AI poszukują rozwiązań, które pozwolą zidentyfikować i zredukować tę redundancję, nie wpływając negatywnie na jakość dostarczanych odpowiedzi. Jedną z najbardziej efektywnych technik jest cache’owanie promptów.
Cache’owanie promptów to mechanizm optymalizacyjny, który polega na ponownym wykorzystaniu wcześniej przetworzonych fragmentów promptów. Zamiast za każdym razem wysyłać do modelu te same, często długie instrukcje, dokumenty czy przykłady, system przechowuje i odwołuje się do już przetworzonych treści, takich jak statyczne instrukcje, prefiksy promptów czy wspólny kontekst. Ta strategia pozwala zaoszczędzić zarówno tokeny wejściowe, jak i wyjściowe, jednocześnie zapewniając spójność odpowiedzi. Przykładowo, w asystencie planowania podróży użytkownicy mogą często zadawać pytania typu: „Stwórz 5-dniowy plan wycieczki do Paryża, koncentrujący się na muzeach i jedzeniu”. Niezależnie od drobnych różnic w sformułowaniach, rdzeń zapytania pozostaje ten sam. Bez optymalizacji model musiałby za każdym razem przetwarzać pełen prompt od nowa, powtarzając te same obliczenia i zwiększając zarówno opóźnienia, jak i koszty. Dzięki cache’owaniu, po przetworzeniu takiego zapytania po raz pierwszy, powtarzające się części promptu – takie jak struktura planu, ograniczenia i ogólne instrukcje – są przechowywane. Kiedy podobne zapytanie zostanie wysłane ponownie, system wykorzystuje zapisaną treść zamiast zaczynać od zera. Efektem są szybsze odpowiedzi i niższe koszty API, przy zachowaniu dokładnych i spójnych wyników.
Jakie elementy są cache’owane i gdzie?
Cache’owanie w systemach LLM może odbywać się na różnych poziomach – od prostego ponownego użycia tokenów, po bardziej zaawansowane wykorzystywanie wewnętrznych stanów modelu. W praktyce nowoczesne LLM-y opierają się głównie na cache’owaniu klucz–wartość (KV caching), gdzie model przechowuje pośrednie stany uwagi w pamięci GPU (VRAM). Pozwala to uniknąć ponownego obliczania tych stanów. Ilustruje to przykład asystenta kodowania z ustaloną instrukcją systemową typu: „Jesteś ekspertem w dziedzinie recenzowania kodu Python”. Ta instrukcja pojawia się w każdym zapytaniu. Gdy model przetworzy ją raz, relacje uwagi (klucze i wartości) między jej tokenami są przechowywane. W przyszłych żądaniach model może wykorzystać te zapisane stany KV i obliczyć uwagę tylko dla nowego wejścia użytkownika, np. dla rzeczywistego fragmentu kodu.
Koncepcja ta jest rozszerzona na wiele żądań poprzez cache’owanie prefiksów (prefix caching). Jeśli wiele promptów rozpoczyna się dokładnie tym samym prefiksem – identycznym tekstem, formatowaniem i odstępami – model może pominąć ponowne obliczanie całego prefiksu i wznowić pracę od zapisanego punktu w cache’u. Jest to szczególnie efektywne w chatbotach, agentach AI oraz w architekturach RAG (Retrieval Augmented Generation), gdzie instrukcje systemowe i długie konteksty rzadko ulegają zmianie. Rezultatem jest niższe opóźnienie i zredukowane koszty obliczeniowe, przy jednoczesnym zachowaniu pełnej zdolności modelu do zrozumienia i reagowania na nowy kontekst.
Strukturyzacja promptów dla maksymalnej efektywności cache’owania
Aby maksymalnie wykorzystać potencjał cache’owania, kluczowe jest odpowiednie strukturyzowanie promptów. Zaleca się umieszczanie instrukcji systemowych, ról i współdzielonego kontekstu na początku promptu, natomiast dynamiczne treści, specyficzne dla użytkownika, powinny znajdować się na końcu. Należy unikać dodawania dynamicznych elementów, takich jak sygnatury czasowe, identyfikatory żądań czy losowe formatowanie w prefiksie, ponieważ nawet niewielkie zmiany mogą uniemożliwić ponowne wykorzystanie. W przypadku danych strukturalnych, np. kontekstu zapisanego w formacie JSON, ważne jest, aby były one serializowane w spójnej kolejności i formacie, co zapobiega niepotrzebnym „cache misses”. Regularne monitorowanie wskaźników „cache hit rates” (częstotliwości trafień do cache’u) i grupowanie podobnych zapytań pozwala maksymalizować efektywność w skali.
Podsumowując, dążenie do redukcji powtarzających się obliczeń przy zachowaniu jakości odpowiedzi jest kluczowe. Skutecznym podejściem jest analiza przychodzących żądań w celu identyfikacji wspólnych struktur, intencji lub prefiksów, a następnie restrukturyzacja promptów w taki sposób, aby kontekst nadający się do ponownego wykorzystania pozostał spójny między wywołaniami. Pozwala to systemowi uniknąć wielokrotnego przetwarzania tych samych informacji, co prowadzi do niższych opóźnień i zmniejszonych kosztów API, bez wpływu na ostateczny wynik. W aplikacjach z długimi i powtarzającymi się promptami cache’owanie oparte na prefiksach może przynieść znaczne oszczędności, ale wiąże się również z praktycznymi ograniczeniami – cache KV zużywa pamięć GPU, która jest skończona. W miarę wzrostu wykorzystania, strategie usuwania danych z cache’u lub warstwowania pamięci stają się niezbędne do zrównoważenia korzyści wydajnościowych z limitami zasobów.
