tgoop.com/machinelearning_interview/1949
Last Update:
🔧 Дифференцируемое программирование для оптимизации рабочих процессов LLM — эффективно
В работе рассматривается, как встроить обучаемые маршрутизаторы (router'ы) прямо в цепочки вызовов LLM-агента. Вместо ручной маршрутизации по инструментам — пусть агент сам решает, какой инструмент и когда использовать — благодаря дифференцируемому программированию.
Особенности:
▪ Используются локальные learnable-router’ы, реализованные через PyTorch и DSPy
▪ Работают как дифференцируемые майнеры — выбирают наиболее подходящий инструмент
▪ Экономят токены и снижают затраты благодаря оптимальной маршрутизации
▪ Структурируют agent’ские workflow так, чтобы не перегружать LLM лишними данными
Почему это важно:
– Меньше токенов → короче запросы → ниже стоимость и быстрее ответы
– Меньше статики — маршруты адаптивные и обучаемые
– Больше контроля — можно быстро донастраивать выбор инструментов
Кому это нужно:
– Разработчикам LLM-агентов, которые хотят сделать авто-подбор инструментов
– Интеграторам, стремящимся оптимизировать цепочки вызовов для экономии ресурсов
– Исследователям DSP и PyTorch, работающим над LLM-архитектурами
💡 Итог:
Добавление дифференцируемых роутеров — простой шаг, который даёт эффективную автоматическую маршрутизацию инструментов. Это ускоряет, оптимизирует и делает work‑flow умнее.
📌 Читать полностью
BY Machine learning Interview
Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_interview/1949