Исследователи CMU предложили XGrammar: открытую библиотеку для эффективной и гибкой структурированной генерации.

Введение в XGrammar

Область структурированной генерации стала важной с ростом больших языковых моделей (LLM). Эти модели способны генерировать текст, похожий на человеческий, и теперь они должны создавать выходные данные в строгих форматах, таких как JSON и SQL. Приложения, такие как генерация кода и структурированный запрос, сильно зависят от этих возможностей.

Проблемы существующих решений

Несмотря на достижения в LLM, генерация структурированных выходных данных сталкивается с неэффективностью. Основная проблема заключается в вычислительных затратах, связанных с соблюдением грамматических ограничений. Традиционные методы требуют обработки каждого возможного токена, что может превышать 128,000 токенов, что приводит к высокой задержке и увеличенному потреблению ресурсов.

Решение от XGrammar

Исследователи из нескольких университетов разработали XGrammar — инновационный движок для структурированной генерации. Он делит токены на две категории: независимые от контекста и зависимые от контекста. Это значительно снижает вычислительную нагрузку при генерации выходных данных.

Ключевые инновации XGrammar

Эффективная обработка грамматик: Использует автомат с понижением уровня для обработки контекстно-свободных грамматик (CFG).
Кэш масок токенов: Предварительно вычисляет и хранит валидность для независимых токенов, что охватывает более 99% случаев.
Скорость генерации: Время генерации маски токенов для задач JSON составляет менее 40 микросекунд, что в 100 раз быстрее традиционных методов.

Преимущества XGrammar

XGrammar предлагает:

Эффективность памяти: Снижает использование памяти до 0.2% от первоначальных требований.
Улучшенная производительность: В 80 раз быстрее генерация структурированных выходных данных.
Кроссплатформенная совместимость: Поддерживает различные платформы, включая браузеры.
Интеграция с LLM: Легко интегрируется с популярными моделями, такими как Llama 3.1.

Заключение

XGrammar представляет собой революционный шаг в области структурированной генерации для больших языковых моделей. Его инновационные методы, такие как категоризация токенов и оптимизация памяти, делают его незаменимым инструментом для развития ИИ-приложений.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

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

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию.