Hogyan befolyásolja a prompt engineering a nyelvi modellek válaszait és a költségeket?

A nyelvi modellekkel való hatékony interakció egyik legfontosabb eszköze a prompt engineering, amely nem más, mint a lekérdezések pontos megfogalmazásának művészete. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a kérdésfeltevés módja, részletessége, szerkezete és formátuma mind közvetlenül befolyásolják a modell által adott válasz relevanciáját, hosszát, valamint végső soron az ehhez kapcsolódó költségeket is. Egy homályos kérdés, például „Mondj valamit Barack Obamáról”, szinte garantáltan tág, általános és akár redundáns választ fog eredményezni, míg a pontosabban megfogalmazott lekérdezés, mint például „Foglalja össze Barack Obama politikai pályafutását, különös tekintettel az elnökségére”, lényegesen célzottabb és informatívabb eredményt hoz.

A prompt engineering lényege abban áll, hogy a modell viselkedését és hajlamait figyelembe véve alakítjuk a bemenetet. A GPT-3 és más LLM-ek például hajlamosak a túlzott bőbeszédűségre, így a tömörségre irányuló utasítások beépítése gyakran szükséges. A kérdések pontosítása nemcsak a tartalmi minőséget növeli, hanem jelentős költségoptimalizálást is lehetővé tesz, különösen akkor, ha nagy számú lekérdezés történik automatizált rendszereken keresztül.

Minden egyes lekérdezés és válasz tokenekre van bontva, és ezek a tokenek képezik a költségszámítás alapját. Az OpenAI GPT-3.5 Turbo modell esetében például a bemeneti tokenek ára 4K kontextusnál 0,0015 USD/1000 token, míg a kimenet 0,002 USD/1000 token áron számítódik. Egy pontatlan prompt, amely felesleges szövegeket generáltat a modellel, gyorsan növeli a költségeket, míg egy jól kialakított kérdés segíthet ezek minimalizálásában.

A tokenek számának előzetes megbecsléséhez hasznos eszköz a tiktoken nevű Python-könyvtár, amely lehetővé teszi, hogy API-hívás nélkül számoljuk meg egy szöveg tokenjeit. A folyamat egyszerű: a megfelelő kódolás betöltése után a szöveget tokenlistára bontjuk, és ennek hosszát számoljuk. A módszer különösen hatékony akkor, ha az alkalmazásba illesztett lekérdezések gyakoriságára és átlagos hosszára építve akarjuk kalkulálni a várható költségeket.

Alternatív megközelítésként maga az OpenAI API is visszaadja a prompt és válasz tokenjeinek számát, így a válasz részeként közvetlenül is elvégezhető a költségszámítás. A bemutatott példák alapján, ha egy prompt 56 tokent tartalmaz, és a válasz 80 tokent, akkor a teljes költség (136 token) 0,272 USD lehet egyes esetekben. Ezen becslések alapján már egyetlen lekérdezés árát is pontosan ki lehet számolni, és ezek összege hatványozottan növekszik nagy mennyiségű interakció esetén.

Az API használatához szükséges az OpenAI hivatalos Python-könyvtárának telepítése, az API-kulcs biztonságos kezelése, és a modellhez való megfelelő hozzáférés kialakítása. A kulcsokat célszerű szerveroldalon környezeti változóból betölteni, elkerülve a nyilvános kódba való beágyazást.

A szöveggenerálás történhet például az alábbi egyszerű hívással:

python
Copy code
completion = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ez egy teszt!"}]
)
print(completion.choices[0].message.content)

A válasz tartalmazza a felhasznált tokenek számát, amit szintén be lehet vonni a költségkalkulációba.

Más modellek vagy platformok – például az Amazon SageMaker – esetén eltérő a költségstruktúra: nem tokenek alapján, hanem az erőforráshasználat ideje szerint történik a számlázás. Ez több kontrollt ad a felhasználónak, de egyúttal másfajta technikai és pénzügyi kihívásokat is jelent.

Fontos megérteni, hogy a prompt engineering nem pusztán technikai finomhangolás, hanem közvetlen hatással van a válaszok tartalmára, a rendszer teljesítményére és a gazdasági fenntarthatóságára. Egy jól megfogalmazott kérdés nemcsak pontosabb választ eredményez, hanem kézzelfogható megtakarításokat is jelent, különösen akkor, ha a rendszert nagy léptékben alkalmazzuk. Az apró részletek – például egyetlen szó megválasztása, a listaformátum vagy a kérés szerkezete – kulcsfontosságúak a válasz minősége és költsége szempontjából. Aki mélyebben kíván foglalkozni a nyelvi modellekkel való interakció optimalizálásával, annak érdemes megtanulnia olvasni a modell viselkedését a válaszokból, és finoman irányítani azt – ez a hatékony prompt engineering valódi lényege.

Hogyan befolyásolja a kontextus biztosítása a nyelvi modellek válaszait és azok pontosságát?

A nyelvi modellek (LLM) alkalmazása során a válaszok pontossága és relevanciája szoros összefüggésben áll a biztosított kontextussal. A kontextus megadása nem csupán azért fontos, hogy jobb válaszokat kapjunk, hanem azért is, hogy minimalizáljuk a félreértések kockázatát, melyek téves vagy félrevezető információkhoz vezethetnek. Különösen fontos ez azokban a területeken, ahol a pontosság és precizitás alapvető, mint például az egészségügyi, jogi vagy pénzügyi tanácsadásban.

Vegyük szemügyre ezt a példát:
Felhasználó: Mi az a „termination for convenience”?
LLM: A „termination for convenience” egy olyan záradékot jelöl, amely lehetővé teszi, hogy egy fél felmondja a szerződést anélkül, hogy okot kellene megadnia, általában meghatározott feltételek mellett.
Felhasználó: Lehet ez egészségügyi szerződésekben?
LLM: Az egészségügyi szerződésekben való „termination for convenience” záradékokat valóban be lehet illeszteni, de azok érvényessége és jogi következményei az adott joghatóság egészségügyi szerződéseire vonatkozó törvényeitől és szabályozásaitól függhetnek.
Felhasználó: Mi a helyzet New Yorkban?
LLM: New Yorkban az egészségügyi szerződésekben szereplő „termination for convenience” záradékok lehetővé teszik a szerződés felmondását ok megadása nélkül, de vannak olyan jogi és szabályozási tényezők, amelyeket figyelembe kell venni, mivel ezek hatással lehetnek a záradékok érvényesíthetőségére és következményeire.

Ebben a példában a felhasználónak három különálló kérdésre volt szüksége ahhoz, hogy megértse a „termination for convenience” záradék pontos jelentését és annak New Yorkban való alkalmazhatóságát. Ez a háromlépcsős interakció három különálló számítási inferenciát igényel, ami nagyobb költséget és időt jelent. Most nézzük meg ugyanezt a kérdést úgy, hogy a felhasználó kezdetben teljes kontextust biztosít:

Felhasználó: Mit jelent a „termination for convenience” és mi a jelentősége az egészségügyi szerződésekben New Yorkban?
LLM: New Yorkban az egészségügyi szerződésekben a „termination for convenience” záradék lehetővé teszi, hogy az egyik fél a szerződés felmondására ok megadása nélkül, általában meghatározott feltételek mellett, előre meghatározott szabályok szerint. A záradék érvényessége és jogi következményei az adott jogszabályoktól függnek, amelyek befolyásolják, hogy milyen feltételek mellett történhet meg a felmondás. A felmondás törvényes végrehajtása érdekében a feleknek figyelembe kell venniük ezeket a törvényi előírásokat.

Itt látjuk, hogy a felhasználó egyetlen kérdéssel megkapja a szükséges válaszokat, hiszen az összes szükséges kontextust eleve biztosította a kérdésben. Ez nemcsak időt, hanem erőforrást is megtakarít. Az ilyen típusú közvetlen kérdésfeltevés hatékonyabb, mivel a rendszer nem kényszerül arra, hogy több körben válaszoljon a részletekre, így csökkentve a válaszok közötti késleltetést és a költségeket.

A válaszok pontosságának és gyorsaságának javításában kiemelkedő szerepet kapott az új típusú modellek megjelenése is, amelyek képesek hosszabb kontextusok kezelésére. Az előző generációs modellek gyakran nem tudták fenntartani a kapcsolatot a hosszabb beszélgetések során, de a jelenlegi fejlesztések lehetővé teszik, hogy a modellek jobban megőrizzék és kihasználják az előző beszélgetések adatait, így pontosabb válaszokat adnak.

A Claude nevű modell, amelyet az Anthropic fejlesztett, akár 100 000 token hosszúságú kontextust is képes kezelni, ami jelentősen hosszabb, mint egy könyv terjedelme. A „Retrieval Augmented Generation” (RAG) egy másik fontos fejlesztés, amely lehetővé teszi a nyelvi modellek számára, hogy egy nagy dokumentumgyűjteményből releváns információkat nyerjenek, és azt felhasználják a válaszok megformálásához. A RAG rendszerekben a kereső elsőként kikeresi a legrelevánsabb szövegrészleteket, majd ezek kerülnek be a modell bemeneteként.

Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a nyelvi modell a kérdéshez leginkább kapcsolódó információkra összpontosítson, és ne kelljen minden egyes elérhető dokumentumot figyelembe venni. A RAG előnye, hogy hatékonyabb, mivel a keresés gyorsabb, mint ha a modellnek minden egyes információt figyelembe kellene vennie. Ez a módszer nagyobb skálázhatóságot biztosít a kontextus kezelésében, miközben nem szükséges a modell önálló kontextusablakának jelentős kibővítése.

A RAG rendszerek erőssége abban rejlik, hogy gyorsan képesek azonosítani a releváns szövegrészleteket, és a nyelvi modellek még ezen a kiegészített kontextuson is képesek hatékonyan dolgozni. A legújabb kutatások szerint a RAG az egyik legjobb módja annak, hogy a hosszú kontextust hatékonyan kezeljük, miközben minimalizáljuk a modell erőforrás-igényét.

Amikor a hosszú kontextust kezelni kell, és azt próbáljuk optimalizálni, fontos megérteni, hogy bár a hosszú ablakú modellek egyre elterjedtebbek, a RAG használata gyakran hatékonyabb lehet, mivel lehetővé teszi, hogy a rendszer gyorsan megtalálja a legrelevánsabb információkat, és kevesebb számítási erőforrást igényel, mint egy nagyon hosszú kontextusablak használata. A legújabb kutatások is azt mutatják, hogy a RAG jobb teljesítményt nyújt, mint a hagyományos, hosszú kontextusablakkal rendelkező modellek.

Hogyan optimalizáljuk az LLM-ek működését a bemenetek pontos megadásával?

A nagy nyelvi modellek (LLM) hatékony használata érdekében fontos a bemenetek precíz megfogalmazása, amely nemcsak a költségeket csökkenti, hanem a válaszok minőségét és relevanciáját is javítja. A pontos, jól strukturált promptok segítenek a modelleknek abban, hogy gyorsabban és célzottabban adjanak választ, miközben minimalizálják a szükséges utólagos feldolgozást. Az alábbi példák bemutatják, hogyan érhetjük el ezt a hatékonyságot.

A pontos promptok előnyei

Vegyünk két példát, amelyek bemutatják, hogyan befolyásolja a válasz minőségét és költségét a promptok típusa. Az első esetben a prompt túlságosan általános:
„Papír 1: Az összefonódott neurális hálózatok fejlődése Alice Johnson és Bob Smith tollából. Ez a cikk az összefonódott neurális hálózatok legújabb fejlesztéseit és alkalmazásait vizsgálja képfelismerés területén...”
„Papír 2: Rekurrens neurális hálózatok optimalizálása Charlie Brown és Dana Williams szerzői munkája. A tanulmány a rekurrens neurális hálózatok optimalizálási technikáit tárgyalja...”

A fenti válaszok túl általánosak és nem tartalmazzák a szükséges struktúrált adatokat, például az írók nevét vagy a címeket jól szervezett formában. Ilyen típusú válaszok tovább feldolgozást igényelnek, és magasabb költségekkel járhatnak. Az ilyen típusú megoldások több időt és erőforrást igényelnek, mivel a felhasználónak utólag kell kinyerni és rendezni az információt.

Ezzel szemben a következő, jól strukturált prompt válaszai már előre meghatározott formátumban jelennek meg, amely azonnal használható más alkalmazások számára is:
[ { "Authors": "Alice Johnson, Bob Smith", "Title": "Advancements in Convolutional Neural Networks" },
{ "Authors": "Charlie Brown, Dana Williams", "Title": "Recurrent Neural Network Optimization" } ]

Ez a válasz nemcsak hogy tömörebb és világosabb, de jelentősen csökkenti az adatfeldolgozási költségeket, mivel a válasz közvetlenül felhasználható a további munkák során. A struktúrált válaszok formátuma – például JSON – nemcsak hogy segíti a gyorsabb adatfeldolgozást, de egyszerűsíti a fejlesztést is, hiszen nem szükséges további utólagos munka a formátum kezelésére.

A válaszok hosszának és költségeinek optimalizálása

A válaszok hossza közvetlenül befolyásolja a költségeket, különösen, ha az árképzés tokenek száma alapján történik. Az optimalizált promptok, amelyek jól meghatározzák a válasz kívánt hosszát és formátumát, sokkal költséghatékonyabbak. Ha például a felhasználó egy komplex számítást végez, akkor az adott formátum meghatározása – például tizedes, tört vagy százalékos formában – csökkentheti a további kéréseket és költségeket. Egy jól megfogalmazott kérés, mint például: „Számolja ki az értékesítés növekedését százalékosan 2019 és 2020 között” valószínűleg gyorsabb és pontosabb választ eredményez, mint egy általános kérdés, mint „Számolja ki az értékesítés növekedését 2019 és 2020 között”.

Az ilyen típusú pontos promptok segítenek abban, hogy az LLM-ek gyorsabban és pontosabban válaszoljanak, csökkentve a költségeket, miközben minimalizálják a további magyarázatra vagy utólagos módosításokra van szükség.

Néhány speciális technika

Egy további hasznos technika a "few-shot learning", amely lehetővé teszi a modellek számára, hogy a bemenetek mellett példákat is kapjanak, amelyek segítenek az output megfelelő struktúrájának meghatározásában. Ha például egy LLM-et kell arra utasítani, hogy kódot generáljon természetes nyelvi leírás alapján, akkor érdemes a promptban példát adni arra, hogy a kívánt kód milyen formátumban és struktúrában kell, hogy megjelenjen. Ez segíti a modellt abban, hogy pontosabb és formailag megfelelőbb kódot generáljon.

Ezen kívül fontos figyelembe venni a nyelvi irányelvek és a bemeneti utasítások egyértelműségét. A modellek teljesítménye nagymértékben függ attól, hogy mennyire egyértelműek az utasítások és hogy a nyelvi irányelvek mennyire pontosak. Még akkor is, ha a bemenetek világosan meg vannak fogalmazva, előfordulhat, hogy a modell nem képes megfelelően értelmezni a kívánt stílust vagy formátumot, ami hangsúlyozza annak fontosságát, hogy a promptokat ne csak világosan, hanem egyértelműen is megfogalmazzuk.

Készletkezelés és gyorsítótárak: hogyan működnek a vektor tárolók

A gyorsítótárak használata a nagyméretű modellekkel való munkában alapvető fontosságú, mivel lehetővé teszik a gyakran használt adatok gyors hozzáférését. A vektor tárolók, amelyek a gyorsítótárak egy speciális formája, lehetővé teszik az LLM-ek számára, hogy hatékonyan kezeljék és tárolják a vektorokat, amelyeket gyakran használnak. Ez az adatok gyors keresését és összehasonlítását teszi lehetővé, és jelentősen csökkenti a lekérdezések feldolgozási idejét.

A vektor tárolók segítségével az LLM-ek a leggyakrabban használt adatokat, például a szöveges beágyazásokat, előre tárolják, így a rendszer először ezekre a gyorsítótárakra hivatkozik, mielőtt bonyolultabb számításokat végezne. Ha a keresett információ megtalálható a gyorsítótárban, akkor az LLM gyors választ adhat, anélkül, hogy újra számolna vagy keresne.

A vektor tárolók alkalmazása különösen hasznos, ha több modell dolgozik egy rendszerben. A központi gyorsítótár megosztása biztosítja, hogy a modellek egységes és hatékony válaszokat adjanak, miközben csökkentik a redundáns számításokat és az időigényes feldolgozási lépéseket.

Miért fontos a kisebb modellek fejlesztése a fejlett érvelési képességek terén?

Az Orca 2 egy kisebb nyelvi modell, amelyet a Microsoft fejlesztett ki, és amely az elődjéhez, az Orca-hoz hasonlóan fejlett érvelési képességeket mutat, melyek tipikusan a nagyobb modellek sajátosságai. Az Orca 2 a Llama 2 alapmodellekre épít, és a megfelelő szintű, egyedi szintetikus adatokkal finomhangolták. Két verzióban érhető el: az egyik 7 milliárd, a másik pedig 13 milliárd paramétert tartalmaz. Az Orca 2 legfontosabb újdonsága a különböző érvelési technikák tanítása, mint például lépésről lépésre történő feldolgozás, a visszahívás-és-generálás, illetve a közvetlen válaszadás módszerei.

Ez a modell különbözik a hagyományos kisebb modellektől, mivel képes alkalmazkodni a feladathoz, változtatni a stratégiáján a célzott feladat függvényében. Az Orca 2 tanítási módszerei azon alapulnak, hogy az ilyen modellek nem csupán a végső válaszokat tanulják meg, hanem az alatta rejlő érvelési folyamatokat és stratégiákat is. A modell oktatásához felhasznált válaszokat például egy erősebb tanító modell, mint például a GPT-4 generálta, így az Orca 2 nemcsak válaszokat, hanem azokhoz vezető logikai lépéseket is megtanul.

A megfelelően előállított szintetikus adatokkal való tréning előnyei gyorsan megmutatkoznak, hiszen az Orca 2 képes olyan szinten teljesíteni, mint a sokkal nagyobb modellek, például azok, amelyek 5-10-szeres paraméterszámmal rendelkeznek. Az Orca 2 különösen figyelemre méltó a zero-shot érvelési feladatokban, ahol a kisebb modell sok esetben felülmúlja a nagyobb modelleket. Az eredmények azt mutatják, hogy a kisebb modellek, mint az Orca 2, a megfelelő adatok és tanítás révén képesek olyan teljesítményt nyújtani, amit korábban csak a nagyobb modellek számára tartottak fenn. Ez a fejlődés fontos lehetőséget kínál arra, hogy a kisebb modellek a számítási hatékonyságot és a magas teljesítményt kiegyensúlyozott módon alkalmazhassák különféle feladatokban.

Az Orca 2 eddigi fejlesztései azonban nem mentesek a problémáktól. A nagy nyelvi modellekhez hasonlóan az Orca 2 is rendelkezik bizonyos korlátokkal, mint például az adatok torzítása, amelyek diszkriminatív vagy nem elfogulatlan válaszokat eredményezhetnek. Emellett az érvelési képességei továbbra is korlátozottak lehetnek, mivel a valódi világra vonatkozó ismeretek gyakran nem jelennek meg az eddig tanult adatokban. A modell hajlamos lehet hallucinációk előidézésére, vagyis a nem létező információk generálására, ami különösen aggasztó lehet, ha figyelembe vesszük, hogy a kisebb modellek esetleg kevésbé képesek a hosszú távú információk tárolására.

Emellett az Orca 2 teljesítménye szoros kapcsolatban áll a felhasznált adatminőséggel. A modell nem csak a nagy mennyiségű adatokra, hanem azok minőségére is épít, és az adat előállítása során figyelembe kell venni a potenciális etikai kérdéseket, mint például a félrevezető információk előállítását. Ezen kívül az Orca 2 használata előtt elengedhetetlen az alapos tesztelés, mivel csak így lehet biztosítani, hogy a modell ne okozzon potenciálisan káros vagy diszkriminatív hatásokat.

Az Orca 2 tehát egy fontos mérföldkő a kisebb nyelvi modellek fejlesztésében, mivel képes az érvelés és a különböző feldolgozási technikák alkalmazásában felvenni a versenyt a nagyobb modellekkel. Ugyanakkor a jövőbeli kutatásoknak és fejlesztéseknek szükségszerűen foglalkozniuk kell a modellek megbízhatóságával, a torzítások kiküszöbölésével és a teljesítmény folyamatos optimalizálásával.

Az ilyen kisebb modellek fejlesztésében a siker kulcsa nem csupán a paraméterek növelésében rejlik, hanem a tanítás minőségében és a hozzáférhető adatforrásokban is. A jövőben különösen fontos szerepe lesz a modellek alkalmazásának biztonságos, etikailag elfogadható kereteken belüli fejlesztésében. Mindezek mellett az Orca 2 és más hasonló modellek jövője a kutatók és fejlesztők közötti együttműködésen, valamint a társadalom és az iparági normák kialakításán múlik.

Hogyan javítja a StreamingLLM a folyamatban lévő szövegkezelést és csökkenti a költségeket?

A StreamingLLM (Streaming Language Model) kulcsfontosságú szerepet játszik a nagyméretű nyelvi modellek (LLM) teljesítményének optimalizálásában, különösen a folyamatos adatfolyamok kezelésére. A hagyományos nyelvi modellek számára a legnagyobb kihívást a memória és a számítási erőforrások határainak átlépése jelenti, különösen amikor a bemeneti szekvenciák hossza meghaladja a modell által biztosított ablakméretet. A StreamingLLM sikeresen kezelni tudja a potenciálisan végtelen hosszúságú szövegeket, miközben fenntartja a modell pontosságát és hatékonyságát.

A StreamingLLM legfontosabb újdonsága, hogy nem az eredeti szövegben szereplő pozíciókat használja, hanem a cache-ben lévő tokenek relatív helyét, ami alapvetően javítja a modell koherenciáját és kontextusmegértését a szövegfeldolgozás során. Például, ha a modell jelenlegi cache-je a következő tokeneket tartalmazza: [0, 1, 2, 3, 6, 7, 8], a kilencedik token dekódolásakor a StreamingLLM azokat a pozíciókat alkalmazza, amelyek a cache-ben lévő tokenek sorrendjéhez tartoznak (tehát [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]), nem pedig az abszolút pozíciókat a szövegben ([0, 1, 2, 3, 6, 7, 8, 9]). Ez a relatív pozicionálás kulcsfontosságú a koherencia fenntartásában, és különösen fontos, amikor folyamatosan új adatokat kell feldolgozni.

A StreamingLLM és más kódolási módszerek, mint például a RoPE (Rotary Positional Encoding) és ALiBi (Attention with Linear Bias), szoros kapcsolatban állnak. A StreamingLLM azzal különbözik, hogy a tokenek kulcsait még a rotációs transzformáció alkalmazása előtt tárolja el, és csak a dekódolás során alkalmazza a pozíciók átalakítását a gördülő cache-ben. Ezzel szemben az ALiBi egyszerűbb, folyamatos lineáris torzítást alkalmaz, szemben a „ugráló” típusú torzítással, amit más módszerek használnak. A StreamingLLM ezen egyedi megközelítése biztosítja, hogy a modell hatékonyan működjön még olyan helyzetekben is, ahol az eredeti ablakméret már nem elegendő a kontextus fenntartására.

A StreamingLLM egyik legnagyobb előnye, hogy lehetővé teszi a modellek számára a folyamatos adatáramlás kezelését, anélkül hogy elveszítenék pontosságukat vagy memória problémákba ütköznének. Ezt a modellt sikeresen tesztelték különböző kérdés-válasz pársorozatokon, és az eredmények figyelemre méltóak voltak. Míg a sűrű figyelem mechanizmusok memóriahibákhoz (OOM) vezethettek, addig a StreamingLLM folyamatos adatfolyamok kezelésében nemcsak hogy hatékonyan dolgozott, hanem az eredmények az egyes válaszpozíciók pontos mérésével is összhangban voltak. Ez azt jelenti, hogy a StreamingLLM képes megbízhatóan feldolgozni az akár több millió tokenből álló szövegeket is, miközben jelentősen gyorsabb, akár 22,2-szeres sebességnövekedést is elérhet a hagyományos csúszóablakos módszerekkel szemben.

A StreamingLLM alkalmazása az LLM-ek számára új perspektívákat nyit, mivel lehetővé teszi a modellek számára, hogy a meglévő modellek újrahangolása vagy retréningelése nélkül dolgozzanak rendkívül hosszú vagy potenciálisan végtelen szövegsorozatokkal. Ez alapvető előnyöket kínál a számítási erőforrások és memóriahatékonyság tekintetében, ami csökkenti a költségeket és javítja az alkalmazások hatékonyságát.

A költségvetési megfontolások is fontos szerepet játszanak a StreamingLLM bevezetésében. A hagyományos, sűrű figyelem mechanizmusok nagy memória- és számítási terheket okoznak, míg a StreamingLLM a relatív pozicionális kódolás hatékony alkalmazásával csökkenti a memóriaigényt és az újraszámítás szükségességét. A rendszer beállítása azonban kezdetben költséges lehet, különösen ha a meglévő rendszerekkel való integrációról van szó, de az ezzel járó költségek hosszú távon megtérülnek a csökkentett számítási költségek és a megnövekedett feldolgozási sebesség révén.

A StreamingLLM egyik legnagyobb előnye, hogy nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem új lehetőségeket is biztosít az LLM-ek alkalmazásában. Az élő fordítások, valós idejű tartalommoderálás és interaktív párbeszédrendszerek területén való alkalmazása jelentős előrelépést jelenthet. Ahogy az ilyen alkalmazások igényei folyamatosan növekszenek, a StreamingLLM lehetőséget ad arra, hogy a modellek olyan dinamikusan változó adatokat kezeljenek, amelyek folyamatosan generálódnak, miközben a felhasználói élményt is javítják.