Ускорение работы «умных» агентов: спекулятивное выполнение задач

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает методы оптимизации скорости работы языковых моделей, используемых в качестве интеллектуальных агентов, за счет предсказания и параллельного выполнения задач.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В статье рассматриваются техники спекулятивного декодирования и асинхронного выполнения, направленные на повышение пропускной способности и снижение задержек при работе с инструментами и кэшем KV.

Современные языковые модели все чаще полагаются на внешние инструменты, однако их использование создает узкие места в процессе инференса. В статье «Оптимизация инференса агентных языковых моделей посредством спекулятивных вызовов инструментов» предлагаются новые оптимизации, направленные на ускорение работы таких моделей за счет предсказания вызовов инструментов и минимизации накладных расходов. Предложенные решения позволяют значительно увеличить пропускную способность при работе с агентными моделями, демонстрируя прирост в сотни токенов в секунду. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности за счет интеграции предложенных оптимизаций непосредственно в API-интерфейсы поставщиков языковых моделей?

Бесполезная Горячка вокруг Интеллектуальных Агентов

Современные приложения, от виртуальных помощников до систем автоматизации сложных процессов, все чаще требуют интеллектуальных агентов, способных к взаимодействию в условиях высокой сложности и неопределенности. Эти агенты должны не просто реагировать на запросы, но и проявлять инициативу, планировать действия, адаптироваться к изменяющейся обстановке и эффективно решать многоступенчатые задачи. Растущий спрос обусловлен необходимостью автоматизации рутинных операций, повышения производительности труда и создания более персонализированного пользовательского опыта. Более того, в таких областях, как здравоохранение, финансы и образование, интеллектуальные агенты способны анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения, что существенно расширяет возможности для инноваций и оптимизации.

Современные языковые модели, несмотря на свою впечатляющую способность генерировать текст и понимать запросы, сталкиваются с существенными ограничениями при решении задач, требующих использования инструментов и сложного логического вывода. Проблема заключается в том, что эти модели, как правило, функционируют последовательно: для выполнения каждой операции необходимо дождаться завершения предыдущей. Такой серийный подход создает ощутимую задержку, или латентность, особенно при взаимодействии с внешними сервисами или выполнении многоступенчатых рассуждений. В результате, даже простые задачи, требующие последовательного использования нескольких инструментов, могут занимать значительное время, что снижает практическую ценность подобных систем в реальных приложениях, где важна скорость отклика и интерактивность.

Существенная проблема современных интеллектуальных агентов заключается в последовательной обработке информации — необходимости ожидания завершения каждого этапа перед началом следующего. Этот принцип, подобно конвейеру, где каждая деталь проходит через один пункт обработки за раз, существенно ограничивает масштабируемость и оперативность системы. В то время как сложные задачи требуют одновременного анализа различных аспектов и параллельного выполнения подзадач, последовательная обработка создает узкие места, увеличивая время отклика и снижая эффективность агента. Представьте себе, что для решения математической задачи необходимо сначала выполнить сложение, затем вычитание, и только после этого умножение — даже если все операции могут быть выполнены одновременно. В итоге, способность агента быстро адаптироваться к меняющимся условиям и эффективно взаимодействовать со средой оказывается под вопросом, что особенно критично в динамичных и требовательных приложениях.

Спекулятивное Декодирование: Ускорение Неизбежно

Спекулятивное декодирование использует небольшие языковые модели для прогнозирования будущих токенов последовательности, что позволяет осуществлять параллельную предвычислительную обработку. Вместо последовательного генерирования каждого токена основной моделью, спекулятивная модель предварительно вычисляет вероятные следующие токены. Эти предвычисленные токены затем представляются основной модели для верификации или коррекции. Параллельная природа этого процесса значительно снижает общую задержку генерации, так как основная модель не должна генерировать каждый токен с нуля, а может сосредоточиться на проверке и, при необходимости, исправлении уже предложенных вариантов.

Использование моделей, таких как xLAM, для предварительного предсказания последующих токенов позволяет основной языковой модели выполнять верификацию или коррекцию этих предварительных набросков. Этот подход значительно снижает задержку (latency), поскольку большая часть вычислений выполняется параллельно. Вместо последовательного генерирования каждого токена, основная модель получает готовый «черновик», который ей необходимо лишь подтвердить или исправить, что требует меньше вычислительных ресурсов и времени. Эффективность данного метода напрямую зависит от точности предсказаний модели xLAM и скорости обработки как предсказанных, так и исправленных токенов.

В ходе экспериментов с моделью xLAM-2-8B была достигнута точность в 80% при спекулятивном предсказании токенов. Данный показатель отражает долю корректно предсказанных токенов моделью xLAM-2-8B до проверки основной языковой моделью. Высокая точность предсказаний позволяет значительно снизить задержку при генерации текста, поскольку основная модель тратит меньше времени на проверку и исправление предсказанных токенов. Точность 80% была получена на стандартном наборе данных для оценки языковых моделей, что подтверждает эффективность подхода спекулятивного декодирования.

Реализация спекулятивного декодирования требует специализированной инфраструктуры для эффективной обработки как предсказанных, так и скорректированных токенов. Необходимо обеспечить высокую пропускную способность и низкую задержку при передаче и обработке этих токенов, поскольку ошибки в предсказаниях требуют немедленной коррекции. Точность предсказаний является критическим параметром; снижение точности приводит к увеличению количества корректировок и, следовательно, к снижению общей производительности. Оптимизация инфраструктуры должна учитывать компромисс между вычислительными затратами на предсказание и затратами на обработку ошибок, а также обеспечивать масштабируемость для обработки больших объемов текста.

Оптимизация Инференса: Все Дьяволы в Деталях

Перемещение предсказания и верификации вызовов инструментов непосредственно в ядро инференса позволяет минимизировать накладные расходы на коммуникацию. В традиционных подходах, запрос на вызов инструмента и получение результата требуют обмена данными между агентом и внешними сервисами. Реализация спекулятивного вызова инструментов внутри инференс-движка устраняет необходимость в этих внешних обращениях, поскольку предсказания и проверки происходят локально. Это значительно снижает задержки, особенно при большом количестве вызовов инструментов, и повышает общую эффективность работы агента.

Оптимизация достигается за счет комбинации нескольких ключевых компонентов. vLLM обеспечивает высокую скорость обслуживания запросов, что критически важно для снижения задержек. Tool Cache позволяет быстро получать доступ к результатам работы инструментов, избегая повторных вычислений и сокращая время отклика. Наконец, тщательное управление размером пакетов (batch size) позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы и максимизировать пропускную способность системы, что в совокупности значительно снижает общую нагрузку на процесс инференса.

Тестирование на наборе данных BFCL показало, что спекулятивный вызов инструментов, в сочетании с описанными оптимизациями, позволяет снизить накладные расходы на логический вывод агента до 21% за один ход. Это достигается за счет предсказания и проверки действий с использованием инструментов непосредственно внутри движка логического вывода, что минимизирует задержки, связанные с внешними коммуникациями. Наблюдаемое снижение времени обработки подтверждает эффективность данного подхода для повышения общей производительности агентов.

В ходе тестирования оптимизированной системы вывода, включающей спекулятивный вызов инструментов и кэширование результатов, зафиксировано значительное увеличение пропускной способности. Наблюдается прирост скорости обработки данных в сотни токенов в секунду, что свидетельствует о высокой эффективности предложенных оптимизаций. Данный показатель достигается за счет минимизации задержек при взаимодействии с инструментами и эффективного использования ресурсов вычислительной инфраструктуры. Увеличение пропускной способности напрямую влияет на скорость ответа агента и позволяет обслуживать большее количество запросов одновременно.

Внедрение спекулятивного вызова инструментов на стороне движка (inference engine) позволяет добиться дополнительной экономии времени в 2-3% по сравнению с аналогичным подходом, реализуемым на стороне клиента. Это связано с минимизацией задержек, возникающих при передаче данных между клиентом и сервером, поскольку предсказание и верификация действий с инструментами выполняются непосредственно внутри движка. Сокращение времени отклика, даже на несколько процентов, может существенно повлиять на общую производительность агента, особенно при взаимодействии с большим количеством инструментов или при обработке больших объемов данных.

Эффективность подхода, основанного на спекулятивном вызове инструментов, напрямую зависит от высокой точности спекулятивной модели. Для обеспечения надежности и предотвращения распространения неверных результатов требуется внедрение надежных механизмов валидации. Эти механизмы должны включать в себя проверку выходных данных спекулятивной модели на соответствие ожидаемым результатам, а также возможность отката к неспекулятивному выполнению в случае обнаружения ошибок. Недостаточная точность спекулятивной модели может привести к увеличению задержек из-за необходимости повторного выполнения операций и снижению общей производительности системы.

К Чему Все Это Ведет: Эра Оперативных Агентов

Исследование демонстрирует инновационный подход к преодолению ограничений последовательной обработки данных, объединяя спекулятивное декодирование с оптимизацией на стороне движка. Спекулятивное декодирование позволяет агенту предсказывать и генерировать несколько возможных продолжений текста параллельно, значительно увеличивая пропускную способность. Одновременно, оптимизация движка обеспечивает эффективное распределение ресурсов и минимизирует задержки, необходимые для обработки этих параллельных вычислений. В результате, система способна обрабатывать запросы и генерировать ответы значительно быстрее, чем традиционные последовательные модели, открывая новые возможности для создания интеллектуальных агентов, способных к мгновенному реагированию и обработке сложных взаимодействий в реальном времени. Данный подход представляет собой значительный шаг к созданию масштабируемых и отзывчивых агентов, способных эффективно функционировать в динамичных средах.

Асинхронные агенты, использующие возросшую пропускную способность, представляют собой принципиально новый подход к обработке задач. Вместо последовательного выполнения, как это характерно для традиционных систем, они способны одновременно обрабатывать несколько запросов, значительно повышая общую скорость реакции. Этот параллелизм достигается за счет эффективного использования доступных вычислительных ресурсов и оптимизации потока данных, что позволяет агенту быстро переключаться между задачами без существенных задержек. Такая архитектура особенно важна в сценариях, требующих мгновенного отклика, например, в виртуальных ассистентах или системах автономного управления, где время реакции напрямую влияет на качество взаимодействия и безопасность. Возможность одновременной обработки задач не только ускоряет выполнение, но и позволяет агенту более эффективно использовать доступные ресурсы, обеспечивая плавную и отзывчивую работу даже при высокой нагрузке.

Представленные методы предлагают убедительное решение для создания агентивных фреймворков, способных обрабатывать сложные взаимодействия в реальном времени. Данный подход позволяет агентам не просто реагировать на входные данные, но и активно участвовать в динамичном обмене информацией, адаптируясь к изменяющимся условиям. Благодаря оптимизации процессов обработки и одновременной работе с несколькими задачами, агенты могут поддерживать плавное и естественное взаимодействие, что особенно важно в приложениях, требующих немедленной реакции и высокого уровня адаптивности, таких как виртуальные помощники и автономные системы. Это открывает возможности для создания более сложных и интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в реальном мире и решать разнообразные задачи.

Развитие представленных методов открывает новые перспективы для создания интеллектуальных и оперативных агентов, востребованных в широком спектре приложений. Виртуальные помощники, способные одновременно обрабатывать несколько запросов и предоставлять мгновенные ответы, становятся более реалистичными и полезными. Автономные системы, такие как роботы и беспилотные транспортные средства, получают возможность адаптироваться к изменяющимся условиям в режиме реального времени, повышая свою надежность и эффективность. Возможность параллельной обработки информации и оптимизация вычислительных ресурсов позволяют создавать агентов, способных к более сложным взаимодействиям и принятию обоснованных решений, что значительно расширяет область их применения — от управления “умными” домами до разработки передовых систем поддержки принятия решений в различных отраслях.

Статья рассматривает оптимизацию инференса агентных языковых моделей, фокусируясь на спекулятивном вызове инструментов. Этот подход, стремящийся к повышению пропускной способности, неизбежно добавляет новый слой абстракции к и без того сложному процессу. Подобно тому, как каждая революционная технология рано или поздно превращается в технический долг, и эта оптимизация, вероятно, принесет с собой новые сложности в поддержке и отладке. Как точно подмечено, CI становится храмом, где молятся, чтобы ничего не сломалось. Алан Тьюринг однажды сказал: «Можно считать, что машина мыслит, если она способна удивлять». В данном случае, удивит ли эта оптимизация стабильностью, вопрос открытый. Документация к этим спекулятивным вызовам инструментов, вероятно, станет очередным мифом, созданным менеджерами.

Что Дальше?

Представленные оптимизации спекулятивного вызова инструментов, безусловно, добавляют ещё один уровень абстракции в и без того сложный процесс инференса языковых моделей. Но не стоит обольщаться. В конечном итоге, каждый «революционный» шаг в ускорении лишь откладывает неизбежное столкновение с реальностью: производственный код всегда найдёт способ сломать элегантную теорию. Спекулятивное декодирование — это, по сути, ставка на то, что модель достаточно предсказуема, чтобы сэкономить время. И когда эта ставка не оправдается, придётся разбираться с каскадом ошибок, которые даже самый продвинутый багтрекер будет записывать как дневник боли.

Ключевым вопросом остаётся масштабируемость. Оптимизации на стороне клиента и движка, безусловно, важны, но они не решат проблему экспоненциального роста вычислительных затрат при усложнении задач. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на скорости инференса, возможно, стоит обратить внимание на архитектуры, которые изначально спроектированы с учётом ограниченных ресурсов. В конце концов, мы не деплоим — мы отпускаем эти модели в дикую природу, где они неизбежно столкнутся с неожиданными проблемами.

Перспективным направлением представляется исследование компромиссов между точностью и скоростью спекулятивного вызова. Возможно, допустима небольшая потеря в точности ради значительного увеличения пропускной способности. Но, как показывает опыт, погоня за производительностью часто приводит к созданию систем, которые сложно отлаживать и поддерживать. И тогда выясняется, что у них не DevOps-культура, а культ DevOops.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15834.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 10:28