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Dev.toAI/ML
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Greedy Ablation 기반 프롬프트 최적화로 토큰 44.1% 절감 및 품질 유지
Token Budget Negotiator
AI 요약
Context
프롬프트 구성 요소의 누적으로 인한 API 비용 증가 및 토큰 낭비 발생. 각 섹션의 기여도를 정량적으로 판단할 기준이 부재하여 수동 트림 방식의 불확실성과 비효율성에 직면.
Technical Solution
- YAML 기반의 구조화된 프롬프트 정의를 통한 Section별 Priority 및 Type 관리
- Judge LLM과 Rubric을 활용한 Baseline Score 측정 및 품질 하한선(Threshold) 설정
- 낮은 우선순위 섹션부터 순차적으로 제거하는 Greedy Ablation Loop 설계
- 제거 후 재점수화 과정을 통해 Quality Retention 비율이 임계치 이상인 경우에만 영구 제거 수행
- min_token_savings 및 max_token_savings 제약 조건을 통한 최적화 범위 제어
- ScoreCache 및 SectionTokenizer 도입을 통한 중복 계산 방지 및 정확한 토큰 카운팅 구현
실천 포인트
1. 프롬프트를 기능별 섹션으로 분리하고 우선순위 부여
2. 정답셋과 평가 기준이 명시된 Rubric 정의
3. 품질 하한선(예:
0.8~
0.9)을 설정하여 Greedy 제거 루프 적용
4. 로컬 LLM(Ollama 등)을 활용한 비용 효율적인 평가 파이프라인 구축