Оптимизация обработки длинного контекста с помощью Role-RL: Фреймворк обучения с подкреплением для эффективного развертывания крупных языковых моделей
Проблема:
Обучение больших языковых моделей (LLM), способных обрабатывать длинный контекст, остается сложной задачей из-за ограничений на разреженность данных, сложности реализации и эффективности обучения.
Решение:
Новая парадигма Online Long-context Processing (OLP) предназначена для преодоления этих проблем. OLP способен обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, упорядочивая и оценивая различные медийные потоки по мере их поступления.
Практическое применение:
OLP может помочь в сегментировании и категоризации потоковых транскриптов в релевантные области, такие как описания продуктов, обсуждения цен или взаимодействие с клиентами в прямых трансляциях электронной коммерции.
Role Reinforcement Learning (Role-RL) позволяет автоматизировать развертывание различных LLM в пайплайне OLP в соответствии с их оптимальными ролями, основываясь на важных метриках производительности, таких как скорость, точность и экономическая целесообразность.
Этот подход позволяет оптимизировать использование ресурсов, гарантируя, что высокопроизводительные LLM выполняют наиболее важные задачи, а более экономичные модели используются для более простых процедур.
Результаты:
Исследования на наборе данных OLP-MINI показали, что комбинация OLP и Role-RL привела к значительным улучшениям. Средний показатель полноты составил 93,2%, что подтверждает способность системы надежно извлекать актуальную информацию.
Фреймворк также привел к сокращению расходов на развертывание LLM на 79,4%, демонстрируя свою экономическую целесообразность в дополнение к эффективности.
Role-RL гарантирует оптимальное развертывание LLM в соответствии с их производительностью в реальном времени, обеспечивая эффективность и точность.
OLP пайплайн успешно обрабатывает данные из длинных документов и медийных потоков, увеличивая показатель полноты на 53,6 процентных пункта по сравнению с альтернативными методами.
