로컬 LLM 환경을 구축했으나 OpenAI의 배치 처리에 다시 의존하게 된 사례.
한 사람의 AI 사업자가 로컬 LLM 환경을 구축했지만, OpenAI의 배치 처리 방식이 더 효율적이라는 결론에 이르렀다. 각 문서 처리에서 cross-document attention의 부재가 문제를 야기했으며, 여러 옵션의 성능을 비교한 후 OpenAI 배치 서비스를 선택했다. 이 과정에서 로컬 LLM 환경은 실시간 서비스 용도로 유지하기로 했다.
Built a local LLM rig but ended up relying on OpenAI Batch for efficiency.
A solo AI entrepreneur created a local LLM environment to reduce costs but found that OpenAI's batch processing was more efficient for their needs. The absence of cross-document attention caused issues, leading to a comparison of various options before opting for OpenAI Batch. The local setup will still be used for live serving and other functionalities.