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优化 LLM 成本、延迟和性能提示的 4 种技巧
了解如何大幅提高 LLM 申请的性能帖子 4 条优化 LLM 提示成本、延迟和性能的技术首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学自动化大量任务。自 2022 年 ChatGPT 发布以来，我们看到市场上越来越多利用法学硕士的人工智能产品。然而，我们利用法学硕士的方式仍然有很多需要改进的地方。例如，使用 LLM 提示改进器改进您的提示和利用缓存的令牌是两种简单的技术，您可以利用它们来极大地提高 LLM 应用程序的性能。
在本文中，我将讨论几种可应用于创建和构建提示的具体技术，这将减少延迟和成本，并提高响应的质量。我们的目标是向您展示这些具体技术，以便您可以立即将它们应用到您自己的法学硕士申请中。
为什么应该优化提示
在很多情况下，您可能会遇到适合给定 LLM 并产生足够结果的提示。然而，在很多情况下，您没有花费太多时间来优化提示，这留下了很大的潜力。
我认为，使用我将在本文中介绍的具体技术，您可以轻松地提高响应质量并降低成本，而无需付出太多努力。仅仅因为提示和法学硕士工作并不意味着它表现最佳，而且在很多情况下，您可以毫不费力地看到巨大的进步。
具体优化技巧
在本节中，我将介绍可用来优化提示的具体技术。
始终尽早保留静态内容
比普通代币更便宜、更快Prompt = f"""{长静态系统提示}{用户提示}"""
例如：