PromptBridge: Перенос запросов между большими языковыми моделями

Введение в большие языковые модели

Большие языковые модели (LLMs) лежат в основе приложений, таких как генерация кода, математическое reasoning и агентные рабочие процессы. На практике системы получают доступ к LLM через коммерческие API или развертывания с открытым исходным кодом, причем ландшафт моделей (например, GPT, Claude, Llama) быстро меняется.

Проблема смены моделей

Эта быстрая эволюция вынуждает часто переключаться между моделями, что обусловлено различными факторами: функциональными возможностями, стоимостью, ограничениями развертывания и конфиденциальностью. Однако запросы очень чувствительны к моделям: повторное использование запроса, разработанного для одной модели, на другой часто приводит к значительно худшим результатам по сравнению с запросом, оптимизированным для целевой модели. Мы называем это явление дрейфом модели.

Решение проблемы дрейфа модели

Путем обширного эмпирического анализа различных конфигураций LLM мы показываем, что дрейф модели является как распространенной, так и серьезной проблемой. Чтобы решить эту задачу, мы представляем PromptBridge — безтренировочную платформу, которая сохраняет эффективность запросов при смене моделей, позволяя переносить запросы между моделями без дорогостоящей переоптимизации для каждой задачи или модели.

Как работает PromptBridge

PromptBridge требует лишь небольшого набора задач для калибровки. Сначала он применяет эволюцию адаптивных отражающих запросов (MAP-RPE), чтобы получить оптимальные запросы, специфичные для задачи и модели, через итеративное рефлексивное уточнение.

Материал носит информационный характер и не является профессиональной консультацией. Часть материалов издания готовится с использованием нейросетевых инструментов и проверяется редакцией по первоисточникам — подробнее в пользовательском соглашении. Нашли неточность или считаете, что материал нарушает ваши права — сообщите редакции, обращения рассматриваются в течение суток.