GeckOpt: LLM System Efficiency via Intent-Based Tool Selection
作者: Michael Fore, Simranjit Singh, Dimitrios Stamoulis
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-04-24
备注: GLSVLSI 2024
💡 一句话要点
提出基于意图的工具选择方法以提高LLM系统效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 意图推理 工具选择 大型语言模型 系统效率 成本优化
📋 核心要点
- 现有方法在工具选择上效率低下，导致资源浪费和高令牌消耗。
- 论文提出了一种意图驱动的工具选择机制，通过实时识别用户意图来优化API工具集。
- 实验结果表明，该方法在真实环境中实现了高达24.6%的令牌消耗减少，显示出显著的成本效益。
📝 摘要（中文）
在这项初步研究中，我们探讨了一种基于GPT的意图推理方法，以简化大型语言模型（LLMs）的工具选择，旨在提高系统效率。通过在运行时识别用户提示背后的意图，我们缩小了任务执行所需的API工具集，从而将令牌消耗减少了多达24.6%。在一个真实的、拥有超过100个GPT-4-Turbo节点的大规模并行Copilot平台上的早期结果显示了成本降低的潜力，并为提高基于LLM的系统效率提供了可能性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在工具选择过程中的效率低下问题。现有方法往往无法有效识别用户意图，导致不必要的API调用和高令牌消耗。
核心思路：论文的核心思路是通过实时分析用户输入的意图，动态调整所需的API工具集，从而优化资源使用和降低成本。这样的设计使得系统能够更灵活地响应用户需求。
技术框架：整体架构包括意图识别模块、工具选择模块和任务执行模块。首先，意图识别模块分析用户输入，接着工具选择模块根据识别的意图筛选合适的API，最后任务执行模块调用选定的工具完成任务。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了意图驱动的工具选择机制，这与传统的静态工具选择方法本质上不同，后者通常不考虑用户的实时意图。
关键设计：在设计中，关键参数包括意图识别的准确性和工具选择的响应速度。此外，损失函数的设计也考虑了令牌消耗的优化，以确保系统在效率和效果之间取得平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，基于意图的工具选择方法在真实环境中实现了高达24.6%的令牌消耗减少，相较于传统方法，显著降低了系统运行成本。这一成果表明该方法在提升LLM系统效率方面具有重要的实际价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括智能助手、自动化客服和编程辅助工具等领域。通过提高工具选择的效率，能够显著降低系统运行成本，并提升用户体验。未来，该方法有望推广到更多的LLM应用中，进一步推动智能系统的普及与发展。
📄 摘要（原文）
In this preliminary study, we investigate a GPT-driven intent-based reasoning approach to streamline tool selection for large language models (LLMs) aimed at system efficiency. By identifying the intent behind user prompts at runtime, we narrow down the API toolset required for task execution, reducing token consumption by up to 24.6\%. Early results on a real-world, massively parallel Copilot platform with over 100 GPT-4-Turbo nodes show cost reductions and potential towards improving LLM-based system efficiency.