错误使用GPT-3：成本却降低了40倍，速度提高了5倍

Buildt 使用 OpenAI 基础模型已经有一段时间了。这些模型非常强大，关于这一点，互联网上已经有了大量的记录，特别是随着 ChatGPT 的出现，它的关注度超过了之前 GPT-3 的 100 倍。然而，在应用这些模型解决相应问题（代码库搜索、理解和增强）的过程中，我们发现了一个明显的障碍：延迟和成本。比较大的模型（特别是 davinci 家族）无疑能产生最高质量的输出，但运行起来也最慢、最昂贵。

要获得良好的搜索体验，显然速度就得快。你看谷歌，100 毫秒就可以索引数百万个网页，代码库搜索也是如此。我们发现，在单个搜索中，其中一个最耗时的点就是生成输出的 LLM 层（我们使用 LLM 来增强搜索，让你可以搜索代码是什么，而不是它做什么，例如“找出最慢的递归函数”）。Alex grave 是 Github Copilot 的创建者之一。据他说，每增加 10 毫秒的延迟，完成率就会下降 1%。这一逻辑也适用于搜索。所以，当务之急是从 davinci 这样的大型模型转向 ada 和 babbage 这样的小型模型。

我们的解决方案很简单，对于给定的任务，由 davinci 生成一个中等大小的语料库，并精心优化像 babbage 这样的模型来完成相同的任务。如果操作得当，你可以以低 40 倍的成本、低 4-5 倍的延迟获得几乎相同的完成率（或至少 90% 的相似性）。

如果你愿意花点时间，则还可以在循环中加一个人：我们最近就做了这样的事情来优化 babbage 模型，以便能够识别代码的特征，所以我让 ChatGPT 帮我创建了一个基本的 Web UI，让我们可以轻松地审核和改进 davinci 所的识别结果；从根本上说，你永远无法从一个更小的模型那里获得类似的性能，所以让完成率胜过你试图模仿的模型，意味着你至少在训练完成时就比较接近。

关于这种技术，我想的最多的一个问题是：我需要多少样本？答案恐怕是“视情况而定”。

根据经验，如果你只是想标准化平淡无奇的输出格式，那么你可以用几百个样本；如果你是在做逻辑推理，那么你至少需要 1000 个样本；如果你在做 DSL 工作，那么你需要几千个样本。样本大小通常会是一个障碍，但有了用更大的模型来生成合成数据集的方法，那突然变得比较容易处理了，特别是当这些模型变得越来越好时。

这种方法有很多应用场景；如果你有一个提示符，它可以重复做同样的工作，那么你就可以使用这项技术来加快速度，降低成本。

有人问过我这种方法的维护问题，特别是如果想要更改输出结构时会出现什么情况。我们内部构建了一个经过精心优化的管道来自动化整个过程，其底层是 davinci-003 提示符，然后我们用它来生成 n 个合成样本，格式化后传递给 OpenAI 调优 API，它会吐出一个调优过的模型。这样，如果你想更改提示符的输出，只需一次单击就可以更新一个调优过的模型。

我总是很乐意谈论这个话题，欢迎在 Twitter 上关注我（@AlistairPullen），我上面描述的所有内容都可以在我们的代码搜索工具 Buildt 中找到。

审核编辑 ：李倩

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