---
title: "LLM cost optimization — تحسين تكاليف استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM)"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLM_cost_optimization_—_تحسين_تكاليف_استخدام_نماذج_اللغة_الكبيرة_(LLM)"
language: "ar"
categories:
  - "Category:Arabic"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 3602
wiki_created_at: 2026-09-06T23:23:15Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:23:15Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:57:49Z
---

# LLM cost optimization — تحسين تكاليف استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

**تحسين تكاليف استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM)** هو مجموعة من الاستراتيجيات والأساليب التقنية التي تهدف إلى تقليل الموارد الحاسوبية والمالية اللازمة لتدريب، وإعادة تدريب (fine-tuning)، وعلى وجه الخصوص، تنفيذ (الاستدلال) نماذج اللغة الكبيرة. تنشأ أهمية هذا المجال من التكلفة الهائلة لتطوير وتشغيل نماذج اللغة الكبيرة على حد سواء.

على سبيل المثال، قُدرت تكلفة تدريب نموذج GPT-3 الذي يحتوي على 175 مليار مُعلَمة بحوالي **4.6 مليون دولار أمريكي** على بنية تحتية سحابية لوحدات معالجة الرسوميات (GPU)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-gpt3_cost-1)</sup> وتطلب **1.3 مليون كيلوواط/ساعة** من الكهرباء<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-energy_footprint-2)</sup>. ومع ذلك، غالبًا ما تتركز التكاليف الرئيسية في مرحلة الاستدلال. ففي أوائل عام 2023، قُدرت تكاليف التشغيل اليومية لدعم خدمة ChatGPT بحوالي **700 ألف دولار أمريكي** (حوالي 0.0036 دولار لكل طلب)، وهو ما يتجاوز بكثير التكاليف لمرة واحدة للتدريب<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-inference_cost-3)</sup>.

## التحسين في مرحلة التدريب واختيار النموذج

تبدأ الإدارة الفعالة للتكاليف بالقرارات الأساسية التي يتم اتخاذها قبل مرحلة الاستدلال.

### قوانين التوسع: حجم النموذج مقابل حجم البيانات

كانت **قوانين توسع Chinchilla**، التي قدمها باحثون من DeepMind في عام 2022، إحدى الإنجازات الرئيسية في فهم اقتصاديات تدريب نماذج اللغة الكبيرة. فقد أظهرت أنه من أجل الاستخدام الأمثل لميزانية الحوسبة، يجب تدريب النموذج على حجم بيانات أكبر بكثير مما كان يُعتقد سابقًا<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-chinchilla2022-4)</sup>.

تاريخيًا، كان يُفترض أن الأداء يزداد بشكل أساسي مع زيادة عدد المعلمات. لكن أبحاث Chinchilla أظهرت أن نموذج **Chinchilla** (70 مليار معلمة)، الذي تم تدريبه على **1.4 تريليون توكن**، يتفوق في الجودة على نموذج **GPT-3** الأكبر حجمًا (175 مليار معلمة)، الذي تم تدريبه على حوالي 300 مليار توكن فقط<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-chow2024-5)</sup>. النسبة الموصى بها هي حوالي **20 توكن** من بيانات التدريب لكل معلمة في النموذج. يتيح هذا النهج إنشاء نماذج أصغر حجمًا وأكثر كفاءة، مما يقلل من تكاليف التدريب والاستدلال اللاحق.

### الضبط الدقيق (Fine-tuning) وفعاليته

بدلاً من تدريب النماذج من الصفر بتكلفة باهظة، أصبح الضبط الدقيق (**fine-tuning**) للنماذج المفتوحة المصدر الحالية (مثل عائلة LLaMA و Falcon) ممارسة شائعة بشكل متزايد. ولزيادة خفض التكاليف، يتم استخدام أساليب **الضبط الدقيق الفعال من حيث المعلمات** (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT).

تسمح الطريقة الأكثر شيوعًا، وهي **LoRA (Low-Rank Adaptation)**، بتكييف النموذج عن طريق تحديث عدد صغير فقط من المعلمات الإضافية. تظهر الأبحاث أن LoRA يمكن أن تقلل من تكاليف الضبط الدقيق بنسب كبيرة (تصل إلى ~68% في بعض السيناريوهات) مع تأثير ضئيل على الجودة<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-lora_perf-6)</sup>.

## ضغط النموذج (Model Compression)

يُعد تقليل الحجم المادي للنموذج مع الحفاظ على أدائه أحد أهم اتجاهات التحسين.

### تقطير المعرفة (Knowledge Distillation)

**تقطير المعرفة** هي عملية يتم فيها استخدام نموذج "معلم" كبير وقوي لتدريب نموذج "طالب" أصغر حجمًا. يتعلم الطالب محاكاة استجابات المعلم على مجموعة واسعة من البيانات، مكتسبًا بذلك "معرفته". تسمح هذه الطريقة بتحقيق جودة مماثلة في مهام محددة بتكاليف أقل بكثير. على سبيل المثال، تم تقطير نموذج **DeepSeek-R1** بنجاح من 671 مليار معلمة إلى 70 مليارًا وحتى 1.5 مليار معلمة مع فقدان مقبول في الجودة للعديد من التطبيقات<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-deepsense_opt-7)</sup>.

### التكميم (Quantization)

**التكميم** هو عملية تقليل الدقة العددية المستخدمة لتمثيل أوزان النموذج. بدلاً من الأرقام ذات الفاصلة العائمة القياسية بحجم 32 بت أو 16 بت، تُستخدم أعداد صحيحة بحجم 8 بت أو حتى 4 بت.

- **التكميم بحجم 8 بت** يقلل من حجم النموذج بنسبة **50%** تقريبًا مع فقدان في الدقة يبلغ حوالي 1%.
- **التكميم بحجم 4 بت** يقلل من حجم النموذج بنسبة **75%**، مع الحفاظ على جودة استدلال تنافسية<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-deepsense_opt-7)</sup>.

مع وجود دعم على مستوى العتاد (على سبيل المثال، في وحدات معالجة الرسوميات الحديثة من Nvidia) والمكتبات البرمجية (مثل TensorRT)، يمكن للتكميم تسريع عملية الاستدلال بمقدار **2 إلى 4 مرات**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-quant_speedup-8)</sup>.

## التحسين في مرحلة الاستدلال

بعد تدريب النموذج ونشره، يرتبط الجزء الأكبر من النفقات باستخدامه اليومي.

### تجميع الطلبات (Batching)

**التجميع** هو دمج عدة طلبات من المستخدمين في "دفعة" واحدة لمعالجتها في وقت واحد على وحدة معالجة الرسوميات (GPU). هذا يزيد بشكل كبير من كفاءة استخدام العتاد والإنتاجية الإجمالية. بالنسبة لنماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم توليد الإجابات توكنًا تلو الآخر، فإن الطريقة الأكثر فعالية هي **التجميع المستمر** (continuous/in-flight batching). تسمح هذه الطريقة بإضافة طلبات جديدة ديناميكيًا إلى الدفعة مع انتهاء معالجة الطلبات الأخرى فيها، مما يلغي أوقات التعطل ويزيد من استغلال وحدة معالجة الرسوميات إلى أقصى حد<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-baseten_batching-9)</sup>.

### التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم (KV Cache)

في نماذج المحولات (Transformers)، يتطلب توليد كل توكن جديد معلومات عن جميع التوكنات السابقة. لتجنب النمو الأسي في الحوسبة، يتم استخدام **التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم (KV Cache)**. يقوم النظام بحفظ النتائج الوسيطة لحسابات آلية الانتباه للسياق الذي تمت معالجته بالفعل ويعيد استخدامها، مما يجعل توليد التسلسلات الطويلة والحوارات متعددة الأدوار أكثر كفاءة بشكل ملحوظ<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-deepsense_opt-7)</sup>.

### تحسين آلية الانتباه

يتطلب تخزين ذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم (KV Cache) حجمًا كبيرًا من الذاكرة. لتقليل هذا الحجم، تم تطوير إصدارات محسّنة من آلية الانتباه:

- **Multi-Query Attention (MQA)**: تستخدم جميع رؤوس الانتباه مجموعة مشتركة واحدة من المفاتيح والقيم.
- **Grouped-Query Attention (GQA)**: حل وسط، حيث يتم تقسيم رؤوس الانتباه إلى مجموعات، وتستخدم كل مجموعة مجموعة مشتركة من المفاتيح والقيم.

طبقت شركة Meta بنجاح تقنية GQA في نماذج **LLaMA 2**، مما سمح بزيادة كفاءة الاستدلال بشكل كبير عند التعامل مع السياقات الطويلة دون فقدان كبير في الجودة<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-gqa_ibm-10)</sup>.

## تحسين البنية التحتية وهيكلية النظام

### الأنظمة الهجينة والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)

لا تتطلب كل مهمة دائمًا استخدام أكبر وأقوى نموذج. يفترض النهج **الهجين** أو **المتتالي** استخدام نموذج صغير ورخيص للطلبات البسيطة، وفقط في حالة الفشل أو للمهام المعقدة، يتم إعادة توجيه الطلب إلى نموذج كبير ومكلف.

إحدى الحالات الخاصة والفعالة جدًا لهذا النهج هي **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**. في هذه البنية، يمكن أن يكون نموذج اللغة الكبير صغيرًا نسبيًا، حيث إنه يستخدم معلومات محدّثة تم الحصول عليها من قاعدة معرفية خارجية (على سبيل المثال، من وثائق الشركة أو محرك بحث) لتقديم الإجابة. هذا لا يقلل فقط من متطلبات حجم النموذج، بل يحل أيضًا مشكلة الهلوسة. يمكن أن يكون نشر نموذج متخصص بحجم 70 مليار معلمة مع RAG على بنية تحتية محلية **أرخص بـ 2 إلى 4 مرات** من استخدام واجهة برمجة تطبيقات GPT-4 في السحابة<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_note-dell_rag-11)</sup>.

## ملاحظات

1.  <span id="cite_note-gpt3_cost-1">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-gpt3_cost_1-0) «OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview». *Lambda Labs*. <a href="https://lambda.ai/blog/demystifying-gpt-3" class="external autonumber" rel="nofollow">[١]</a></span>
2.  <span id="cite_note-energy_footprint-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-energy_footprint_2-0) «The Energy Footprint of Humans and Large Language Models». *Communications of the ACM*. <a href="https://cacm.acm.org/blogcacm/the-energy-footprint-of-humans-and-large-language-models/" class="external autonumber" rel="nofollow">[٢]</a></span>
3.  <span id="cite_note-inference_cost-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-inference_cost_3-0) «The Inference Cost Of Search Disruption - Large Language Model Cost Analysis». *SemiAnalysis*. <a href="https://semianalysis.com/2023/02/09/the-inference-cost-of-search-disruption/" class="external autonumber" rel="nofollow">[٣]</a></span>
4.  <span id="cite_note-chinchilla2022-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-chinchilla2022_4-0) Hoffmann, J., et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *arXiv:2203.15556*.</span>
5.  <span id="cite_note-chow2024-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-chow2024_5-0) Chow, T. (2024). «Three Kuhnian Revolutions in ML Training». *Substack*. <a href="https://tmychow.substack.com/p/three-kuhnian-revolutions-in-ml-training" class="external autonumber" rel="nofollow">[٤]</a></span>
6.  <span id="cite_note-lora_perf-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-lora_perf_6-0) «A Study to Evaluate the Impact of LoRA Fine-tuning on the Performance of Non-functional Requirements Classification». *arXiv:2503.07927*. (2025).</span>
7.  <span id="cite_note-deepsense_opt-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-deepsense_opt_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-deepsense_opt_7-1)</sup> <sup>[7.2](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-deepsense_opt_7-2)</sup> «LLM Inference Optimization: How to Speed Up, Cut Costs, and Scale AI Models». *deepsense.ai*. <a href="https://deepsense.ai/blog/llm-inference-optimization-how-to-speed-up-cut-costs-and-scale-ai-models/" class="external autonumber" rel="nofollow">[٥]</a></span>
8.  <span id="cite_note-quant_speedup-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-quant_speedup_8-0) Jin, H., et al. (2024). «GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers».</span>
9.  <span id="cite_note-baseten_batching-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-baseten_batching_9-0) «Continuous vs dynamic batching for AI inference». *Baseten Blog*. <a href="https://www.baseten.co/blog/continuous-vs-dynamic-batching-for-ai-inference/" class="external autonumber" rel="nofollow">[٦]</a></span>
10. <span id="cite_note-gqa_ibm-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-gqa_ibm_10-0) «What is grouped query attention?». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/think/topics/grouped-query-attention" class="external autonumber" rel="nofollow">[٧]</a></span>
11. <span id="cite_note-dell_rag-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%D8%AA%D8%AD%D8%B3%D9%8A%D9%86_%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%84%D9%8A%D9%81_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85_%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC_%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D9%83%D8%A8%D9%8A%D8%B1%D8%A9_(LLM)#cite_ref-dell_rag_11-0) «Inferencing on-premises with Dell Technologies». *Dell Technologies Analyst Paper*. <a href="https://www.delltechnologies.com/asset/en-in/solutions/business-solutions/industry-market/esg-inferencing-on-premises-with-dell-technologies-analyst-paper.pdf" class="external autonumber" rel="nofollow">[٨]</a></span>