Осваиваем протокол управления контекстом: семантическое разбиение и динамическое управление токенами для эффективной работы с LLM

Проблемы управления контекстом в больших языковых моделях

Работа с большими языковыми моделями (LLM), особенно в условиях ограниченных ресурсов, таких как Google Colab, требует эффективного управления контекстом. Длинные документы и ограниченное количество токенов могут быстро превысить допустимый лимит, что приводит к снижению производительности.

Создание ModelContextManager

Класс ModelContextManager реализует протокол управления контекстом (MCP), автоматически разбивая входящий текст на фрагменты, генерируя семантические эмбеддинги с помощью Sentence-Transformers и оценивая каждый фрагмент по таким параметрам, как актуальность, важность и семантическая релевантность. Менеджер оптимизирует использование токенов, включая в контекст только самые значимые части.

Основные компоненты и функционал

• Dataclass ContextChunk: Хранит сегменты текста с эмбеддингами, оценками важности, метками времени и метаданными.
• Подсчет токенов: Используется GPT-2 токенизатор для контроля количества токенов и поддержания максимальной длины контекста.
• Оценка релевантности: Сочетает актуальность во времени, важность, заданную пользователем, и семантическое сходство для оценки фрагментов.
• Оптимизация контекста: Автоматически удаляет менее релевантные фрагменты при превышении лимита токенов.
• Инструменты визуализации: Позволяют отображать распределение токенов, оценки и характеристики фрагментов.

Интеграция с моделями Hugging Face

Класс MCPColabDemo связывает менеджер контекста с seq2seq моделью Hugging Face, демонстрируя пример на базе FLAN-T5. Он поддерживает разбиение документов на фрагменты, обработку запросов с выборкой релевантного контекста и интерактивные сессии для экспериментов в реальном времени.

Практическое использование и демонстрация

Функция run_mcp_demo демонстрирует полный процесс: добавление тестовых фрагментов, получение релевантного контекста по запросу, вывод статистики и визуализацию окна контекста. Этот пример показывает, как MCP балансирует семантическую релевантность, бюджет токенов и временные параметры для улучшения взаимодействия с LLM.

Используя этот протокол, разработчики могут эффективно управлять окнами контекста, создавая лаконичные и релевантные подсказки, что повышает качество ответов и оптимизирует использование ресурсов.