Sokan keresik a mesterséges intelligencia használatának költségcsökkentési lehetőségeit, és ebben a keresésben a Tune formátum kiemelt szerepet kap. Nem csupán gyorsaságával, hanem az AI modelleknél jelentkező tokenhasználat mérséklésével is felhívja magára a figyelmet.
A videó során bemutatásra kerül a Tunifi nevű eszköz, amely a Tune könyvtár köré épül. Célja az, hogy nagy nyelvi modellekkel végzett adatfeldolgozás közben jelentős hely- és költségmegtakarítást érjen el. Kiderül, hogyan lehet a Tunifi-t egyszerű lépésekkel telepíteni és használni akár valós üzleti adatokon.
Érdekes példákon keresztül láthatjuk, milyen jelentős méretcsökkenést érhetünk el, ha a hagyományos, terjedelmes JSON fájlokat Tune formátummá alakítjuk. Szó esik arról is, hogy ez a megközelítés milyen előnyökkel járhat lokális AI modellek használatakor, különösen Olama integráció mellett.
Felmerülnek azonban olyan kérdések is, hogy mennyire marad meg az adatok pontossága, illetve hol húzódnak a Tune formátum gyakorlati alkalmazhatóságának határai, például komplexebb adatszerkezetek vagy hosszabb kontextusok esetén.
