Исследователи Йеля предложили AsyncLM: систему ИИ для асинхронного вызова функций LLM

Введение в AsyncLM

Системы на основе больших языковых моделей (LLM) могут взаимодействовать с внешними инструментами и источниками данных, такими как API погоды или калькуляторы. Это открывает возможности для создания автономных ИИ-агентов и систем нейросимволического вывода.

Проблемы синхронного вызова функций

Текущий синхронный подход к вызову функций требует, чтобы LLM останавливались на время выполнения каждого вызова. Это приводит к высоким затратам ресурсов и ограничивает возможность параллельной обработки, что делает его неэффективным для сложных задач.

Решения для повышения эффективности

Недавние усилия по улучшению эффективности вызова функций LLM включают:

Параллельное выполнение функций
Оптимизацию синтаксиса функций

Однако основная проблема синхронного взаимодействия остается. Предложен асинхронный вызов функций, который позволяет LLM продолжать генерацию токенов, пока функции выполняются в фоновом режиме. Это улучшает использование ресурсов и снижает задержки.

AsyncLM: новое решение

Исследователи из Йельского университета предложили систему AsyncLM для асинхронного вызова функций LLM. Она позволяет LLM генерировать и выполнять вызовы функций одновременно, что значительно повышает эффективность.

Ключевые особенности AsyncLM:

Механизм прерываний для уведомления LLM о завершении вызовов функций
Использование специализированного языка (CML) для структурирования вызовов функций
Оптимизация планирования функций с помощью симулированных данных

Преимущества AsyncLM

Тесты показали, что AsyncLM завершает задачи до 5.4 раза быстрее, чем синхронные методы, сохраняя при этом точность. Это открывает новые возможности для взаимодействия человека и LLM.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.