在不显著增加延迟的情况下提高模型输出质量，需要平衡效率与有效技术。三个关键策略包括优化提示、优化模型参数，以及利用混合方法，将较小的模型与后处理相结合。 每种方法都针对质量的特定方面，同时保持计算开销可管理。
首先，提示工程是一种低成本的提高输出质量的方法。 通过精心制作精确的结构化提示，开发人员可以引导模型生成更相关和一致的响应。 例如，与其使用像“解释机器学习”这样模糊的提示，不如使用更好的提示，例如“列出监督学习和非监督学习之间的三个主要区别，使用项目符号和实际示例。” 这减少了歧义并引导了模型的焦点。 在提示中添加示例（少样本学习）也可以提高准确性。 例如，在翻译任务中包含示例输入-输出对，有助于模型模仿所需的格式和风格。 这些调整需要最少的计算工作，但可以产生更清晰、更有针对性的结果。
其次，系统级优化可以在不切换到更大模型的情况下提高质量。 调整温度（控制随机性）或最大令牌数（限制响应长度）等推理参数可以减少不相关或冗长的输出。 例如，设置较低的温度值（例如，0.3）可以使模型更具确定性，这对于事实性任务很有用。 为常见问题或常见回复实施缓存机制也可以减少冗余计算。 此外，在生成过程中使用令牌截断或提前停止等技术可以防止模型“漫无边际”。 例如，客户支持聊天机器人可以缓存常见查询的答案，例如“如何重置我的密码？”，以确保快速、一致的回复，而无需重复处理相同的请求。
最后，混合方法将较小的模型与后处理步骤相结合，以提高质量。 例如，一个较小、更快的模型可以生成草稿回复，然后使用基于规则的系统或轻量级验证器来检查错误或强制执行格式。 在代码生成中，模型可能会生成一个函数，然后一个单独的 linter 可能会纠正语法问题。 另一种方法是检索增强生成（RAG），其中模型从经过策划的数据库或知识库中提取信息，以确保事实准确性。 例如，医疗聊天机器人可以在最终确定回复之前，将症状与可信赖的健康数据库进行交叉引用。 这些方法将特定任务卸载到专用组件，从而在保持速度的同时提高可靠性。
通过专注于这些策略，开发人员可以在没有更大模型的延迟折衷的情况下，获得更高质量的输出。 关键是优先考虑提示的清晰度，微调现有系统，并通过有针对性的验证或外部数据源来战略性地增强较小的模型。