LORS

Lokales O1 -Argumentationssystem (LORs)

Abstrakt

Das lokale O1 -Argumentationssystem (LORS) ist ein erweitertes Verteilungsrahmen, das einen neuartigen Ansatz zur Erzeugung der Analyse und der Reaktionsgenerierung von lokalen Großsprachen (LLMs) implementiert. Inspiriert von der O1-Architektur von OpenAI nutzt LORS ein Multi-Agent-System mit dynamischen Skalierungsfunktionen, um komplexe Abfragen durch parallele Verarbeitungspipelines unterschiedlicher Rechentiefen zu verarbeiten.

Systemarchitektur

Kernkomponenten

 LORS Architecture
├── Prompt Analysis Engine
│   ├── Complexity Analyzer
│   ├── Domain Classifier
│   └── Cognitive Load Estimator
├── Agent Management System
│   ├── Fast Reasoning Agents (llama3.2)
│   └── Deep Reasoning Agents (llama3.1)
├── Response Synthesis Pipeline
│   ├── Thought Aggregator
│   ├── Context Enhancer
│   └── Final Synthesizer
└── Response Management System
    ├── Intelligent Naming
    └── Structured Storage

Technische Spezifikationen

1. Eingabeaufforderung Analyse Engine

Das System verwendet einen ausgefeilten Mechanismus zur Ausgabeanalyse, der bewertet:

• Sprachkomplexitätsmetriken

  • Satzstrukturtiefe (Abhängigkeitsanalyse)
  • Technische Begriffsdichte
  • Genannte Entitätserkennung
  • Kognitive Lastschätzung

• Domänenspezifische Analyse

   domain_complexity = {
      'technical' : [ algorithm , system , framework ],
      'scientific' : [ hypothesis , analysis , theory ],
      'mathematical' : [ equation , formula , calculation ],
      'business' : [ strategy , market , optimization ]
  }

• Komplexitätsbewertungsalgorithmus

   C = Σ(wi * fi)
  where:
  C = total complexity score
  wi = weight of feature i
  fi = normalized value of feature i
  

2. Skalierung dynamischer Agenten

Das System implementiert einen adaptiven Skalierungsmechanismus, der auf der sofortigen Komplexität basiert:

Komplexitätsbewertung	Schnelle Agenten	Tiefe Agenten	Anwendungsfall
80-100	5	3	Komplexe technische Analyse
60-79	4	2	Mäßige Komplexität
40-59	3	2	Standardanalyse
0-39	2	1	Einfache Abfragen

3. Agententypen und Eigenschaften

Schnelle Argumentationsagenten (Lama3.2)

• Optimiert für eine schnelle anfängliche Analyse
• Niedrigere Token -Grenze für eine schnellere Verarbeitung
• Konzentrieren Sie sich auf die Identifizierung der Schlüsselkonzept
• Parameter:

  {
      'temperature' : 0.7 ,
      'max_tokens' : 150 ,
      'response_time_target' : '< 2s'
  }

Tiefe Argumentationsagenten (Lama3.1)

• Für eine gründliche Analyse entwickelt
• Höhere Token -Grenze für umfassende Antworten
• Konzentrieren Sie sich auf Beziehungen und Implikationen
• Parameter:

  {
      'temperature' : 0.9 ,
      'max_tokens' : 500 ,
      'response_time_target' : '< 5s'
  }

Implementierungsdetails

1. Asynchrone Verarbeitungspipeline

 async def process_prompt ( prompt ):
    complexity_analysis = analyze_prompt_complexity ( prompt )
    fast_thoughts = await process_fast_agents ( prompt )
    enhanced_context = synthesize_initial_thoughts ( fast_thoughts )
    deep_thoughts = await process_deep_agents ( enhanced_context )
    return synthesize_final_response ( fast_thoughts , deep_thoughts )

2. Implementierung der Komplexitätsanalyse

Das System verwendet einen gewichteten Merkmalsanalyseansatz:

 def calculate_complexity_score ( features ):
    weights = {
        'sentence_count' : 0.1 ,
        'avg_sentence_length' : 0.15 ,
        'subjectivity' : 0.1 ,
        'named_entities' : 0.15 ,
        'technical_term_count' : 0.2 ,
        'domain_complexity' : 0.1 ,
        'cognitive_complexity' : 0.1 ,
        'dependency_depth' : 0.1
    }
    return weighted_sum ( features , weights )

3. Antwortsynthese

Das System implementiert einen Drei-Phasen-Syntheseansatz:

1. Schnelle Analyseaggregation
2. Kontextverstärkung
3. Tiefe Analyse -Integration

Leistungseigenschaften

Benchmarks

• Durchschnittliche Reaktionszeit: 2-8 Sekunden
• Speicherverbrauch: 4-8 GB
• GPU-Auslastung: 60-80%

Installation und Verwendung

Voraussetzungen

pip install ollama asyncio rich textblob spacy nltk
python -m spacy download en_core_web_sm

Grundnutzung

python local-o1-reasoning.py -p " Your complex query here "

Antwortspeicher

Die Antworten werden im JSON -Format gespeichert:

{
    "prompt" : " original_prompt " ,
    "timestamp" : " ISO-8601 timestamp " ,
    "complexity_analysis" : {
        "score" : 75.5 ,
        "features" : { ... }
    },
    "result" : {
        "fast_analysis" : [ ... ],
        "deep_analysis" : [ ... ],
        "final_synthesis" : " ... "
    }
}

Installation und Verwendung

Voraussetzungen

1. Installieren Sie Ollama

    # For Linux
   curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o ollama
   chmod +x ollama
   ./ollama serve
   
   # For Windows
   # Download and install from https://ollama.com/download/windows

2. Installieren Sie die erforderlichen Modelle

    # Install the fast reasoning model (3B Model - fast thought)
   ollama pull llama3.2
   
   # Install the deep reasoning model (8B Model - deep thought)
   ollama pull llama3.1
   
   # Verify installations
   ollama list

   Erwartete Ausgabe:

    NAME                    ID              SIZE      MODIFIED      
   llama3.2:latest    6c2d00dcdb27    2.1 GB    4 seconds ago    
   llama3.1:latest    3c46ab11d5ec    4.9 GB    6 days ago
   

3. Richten Sie die Python -Umgebung ein

    # Create virtual environment
   python -m venv lors-env
   
   # Activate environment
   # On Windows
   lors-env S cripts a ctivate
   # On Unix or MacOS
   source lors-env/bin/activate
   
   # Install requirements
   pip install -r requirements.txt
   
   # Install spaCy language model
   python -m spacy download en_core_web_sm

Grundnutzung

 # Simple query
python local-o1-reasoning.py -p " Explain the concept of quantum entanglement "

# Complex analysis
python local-o1-reasoning.py -p " Analyze the implications of quantum computing on modern cryptography systems and propose potential mitigation strategies "

Fehlerbehebung

1. Modellbeladungsprobleme

    # Verify model status
   ollama list
   
   # Restart Ollama service if needed
   ollama stop
   ollama serve

2. GPU -Speicherprobleme

   • Stellen Sie sicher, dass keine anderen GPU-intensiven Anwendungen ausgeführt werden
   • Überwachen Sie die GPU -Verwendung:

   nvidia-smi -l 1

3. Gemeinsame Fehlerlösungen

   • Wenn Modelle nicht geladen werden: ollama pull [model_name] --force
   • Wenn Sie aus dem CUDA -Speicher herausgekommen sind: Reduzieren Sie die gleichzeitige Anzahl der Agenten in der Konfiguration
   • Wenn Fehlerverzeichnis Fehler: Schreiben Sie die Berechtigungen an

Verzeichnisstruktur

 LORS/
├── local-o1-reasoning.py
├── requirements.txt
├── responses/
│   └── [automated response files]
└── README.md

Lizenz

MIT -Lizenz

Beitragen

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