LORS

Sistema de razonamiento local de O1 (LORS)

Abstracto

El sistema de razonamiento O1 local (LORS) es un marco de razonamiento distribuido avanzado que implementa un enfoque novedoso para el análisis rápido y la generación de respuestas utilizando modelos locales de lenguaje grande (LLMS). Inspirado en la arquitectura O1 de OpenAI, Lors utiliza un sistema de múltiples agentes con capacidades de escala dinámica para procesar consultas complejas a través de tuberías de procesamiento paralelas de diferentes profundidades computacionales.

Arquitectura del sistema

Componentes centrales

 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

Especificaciones técnicas

1. Motor de análisis rápido

El sistema emplea un sofisticado mecanismo de análisis rápido que evalúa:

• Métricas de complejidad lingüística

  • Profundidad de la estructura de oraciones (análisis de dependencia)
  • Densidad de término técnico
  • Reconocimiento de entidad nombrado
  • Estimación de carga cognitiva

• Análisis de dominio específico

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

• Algoritmo de puntuación de complejidad

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

2. Escala de agente dinámico

El sistema implementa un mecanismo de escala adaptativo basado en la rápida complejidad:

Puntaje de complejidad	Agentes rápidos	Agentes profundos	Caso de uso
80-100	5	3	Análisis técnico complejo
60-79	4	2	Complejidad moderada
40-59	3	2	Análisis estándar
0-39	2	1	Consultas simples

3. Tipos de agentes y características

Agentes de razonamiento rápido (Llama3.2)

• Optimizado para un análisis inicial rápido
• Límite de token inferior para un procesamiento más rápido
• Centrarse en la identificación de concepto clave
• Parámetros:

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

Agentes de razonamiento profundo (Llama3.1)

• Diseñado para un análisis exhaustivo
• Límite de token más alto para respuestas integrales
• Centrarse en las relaciones e implicaciones
• Parámetros:

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

Detalles de implementación

1. Tubería de procesamiento asincrónico

 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. Implementación del análisis de complejidad

El sistema utiliza un enfoque de análisis de características ponderadas:

 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. Síntesis de respuesta

El sistema implementa un enfoque de síntesis trifásico:

1. Agregación de análisis rápido
2. Mejora del contexto
3. Integración de análisis profundo

Características de rendimiento

Puntos de referencia

• Tiempo de respuesta promedio: 2-8 segundos
• Uso de la memoria: 4-8GB
• Utilización de GPU: 60-80%

Instalación y uso

Requisitos previos

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

Uso básico

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

Almacenamiento de respuesta

Las respuestas se almacenan en formato JSON:

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

Instalación y uso

Requisitos previos

1. Instalar 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. Instale los modelos requeridos

    # 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

   Salida esperada:

    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. Configurar el entorno Python

    # 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

Uso básico

 # 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 "

Solución de problemas

1. Problemas de carga del modelo

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

2. Problemas de memoria de GPU

   • Asegúrese de que no se ejecuten otras aplicaciones intensivas en GPU
   • Monitorear el uso de la GPU:

   nvidia-smi -l 1

3. Soluciones de error comunes

   • Si los modelos no se cargan: ollama pull [model_name] --force
   • Si está fuera de la memoria CUDA: reduzca el recuento de agentes concurrentes en la configuración
   • Si el error del directorio de respuesta: verifique los permisos de escritura

Estructura de directorio

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

Licencia

Licencia de MIT

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