“`html

Повышение производительности LLM-приложений с помощью семантических переменных

Большие языковые модели (LLM) обладают продвинутым пониманием языка, что позволяет разрабатывать приложения, где искусственный интеллект взаимодействует с LLM через естественные языковые запросы для совместного выполнения задач. Применение LLM в приложениях, таких как Microsoft Teams и Google Meet, позволяет делать краткие сводки встреч, а поисковики, такие как Google и Bing, улучшают свои возможности с помощью функций чата. Однако эти приложения часто требуют множества вызовов API, что создает сложные рабочие процессы. Текущие дизайны API для LLM-сервисов сосредоточены на запросах и не содержат информации на уровне приложения, что приводит к недостаточной производительности.

Практические решения

Для улучшения производительности LLM-приложений была предложена система Parrot, которая обрабатывает LLM-приложения как объект первого класса, сохраняя информацию на уровне приложения с помощью семантических переменных. Эти переменные позволяют анализировать поток данных и оптимизировать производительность от начала до конца. Parrot демонстрирует значительное улучшение производительности LLM-приложений до 11,7 раз, обеспечивая более высокую пропускную способность по сравнению с другими решениями. Подход открывает новые возможности для улучшения планирования и справедливости производительности LLM-приложений.

Внедрение ИИ-решений

Для успешного внедрения ИИ-решений необходимо определить области, где автоматизация может принести выгоду клиентам, и выбрать ключевые показатели эффективности для улучшения с использованием ИИ. Постепенное внедрение ИИ-решений с анализом результатов и опытом позволит постоянно расширять автоматизацию и улучшать процессы.

Поддержка и консультации

Если вам нужна поддержка во внедрении ИИ-решений, пишите нам на Telegram. Также вы можете ознакомиться с ИИ-ассистентом в продажах от Flycode.ru, который поможет в управлении клиентскими запросами и снижении нагрузки на персонал.

“`