Вопрос или проблема
У меня есть вопрос относительно оптимизации LLM для использования в приложениях, таких как генеративные агенты: https://github.com/joonspk-research/generative_agents
В такой агентной среде каждый агент неоднократно запрашивает API LLM для оценки контекста, предоставленного в подсказке, чтобы генерировать новую информацию или принимать решения. Эти запросы к подсказкам имеют много общего содержания, что означает, что если агент сделал 10 последовательных запросов с 10 подсказками, каждая подсказка будет выглядеть как предыдущая, с добавленной новой информацией. Это поднимает вопрос: возможно ли отправить только новую информацию и попросить LLM оценить дельта-подсказку поэтапно?
С точки зрения LLM, ему нужно лишь кэшировать векторы, чтобы он мог продолжать ту же мысль с новой информацией позже. Это приведет к драматическому увеличению скорости работы AI-агентов. У кого-то есть опыт реализации этого?
Ответ или решение
Инкрементальная оценка LLM: Оптимизация для Генеративных Агентов
В последние годы большое внимание уделяется использованию больших языковых моделей (LLM) в приложениях, таких как генеративные агенты, например, в проекте Generative Agents. При применении LLM в агентной среде важно оптимизировать повторное использование контекста в запросах, что может существенно повлиять на производительность и скорость обработки. В данной статье мы рассмотрим возможность инкрементальной оценки, позволяющей эффективно взаимодействовать с LLM, передавая только изменяющуюся информацию (дельту).
Понимание Инкрементального Подхода
В контексте задач, решаемых генеративными агентами, предполагается, что агенты могут сталкиваться с выполнением нескольких последовательных запросов к LLM, в которых содержится много общей информации. Например, при десяти последовательных запросах, где каждое новое сообщение лишь незначительно изменяет предыдущее, можно оптимизировать процесс, отправляя только новую информацию, вместо повторного предоставления полного контекста.
Инкрементальная оценка подразумевает следующее:
-
Отправка Дельты: Вместо полностью сформулированного запроса, отправляется только новая или измененная информация, оставляя LLM возможность обрабатывать и учитывать предыдущие данные.
-
Кэширование Векторных Представлений: На стороне LLM можно организовать кэширование векторных представлений (embedding), что позволяет модели продолжить рассуждение на основе сохранённых контекстов и новых дельт.
Как Реализовать Инкрементальную Оценку в LLM
-
Анализ Запросов: Начните со сбора и анализа последовательных запросов, экспериментов с различными вариантами формулировок. Определите элементы, которые чаще всего повторяются и могут быть упрощены.
-
Создание Механизма Дельты:
- Разработайте механизм формирования дельты на основе предыдущих входных данных. Например, можно использовать алгоритмы сравнения строк для выявления изменяющихся частей текста.
- Подготовьте функцию, которая будет автоматически извлекать и интерпретировать изменения.
-
Кэширование Эмбеддингов:
- Внедрите систему кэширования, которая будет сохранять эмбеддинги на этапе серверного взаимодействия. Это позволит минимизировать время на повторные вычисления.
- Используйте механизм идентификации контекста (например, через идентификаторы сессий), чтобы обеспечить правильную ассоциацию новых дельт с предыдущими кэшированными данными.
-
Адаптация LLM:
- Настройте вашу языковую модель так, чтобы она могла обрабатывать инкрементальные запросы. Сотрудничайте с разработчиками LLM для интеграции кэширования и обработки дельт в существующий API.
- Тестируйте различные методы обработки входных данных, чтобы определить наиболее эффективные подходы для вашего приложения.
-
Мониторинг и Оптимизация:
- Постоянно отслеживайте производительность и качество ответов модели. Это поможет выявить потенциальные проблемы и оптимизировать процесс.
- Обратная связь от пользователей будет полезной для определения области усовершенствования и корректировки параметров кэширования и обработки дельт.
Заключение
Инкрементальная оценка LLM предоставляет многообещающие возможности для оптимизации работы генеративных агентов в многократных сценариях взаимодействия. Реализация этого метода может значительно ускорить процесс генерации ответов и снизить вычислительные расходы, что будет способствовать улучшению общей производительности приложения. Интеграция кэширования и дельта-метода не только окажет влияние на время отклика, но и позволит создавать более эффективные и умные агенты для взаимодействия с пользователями.
Если вам требуется помощь в реализации этих методов или есть конкретные вопросы, не стесняйтесь обращаться за консультация.