LORS

Sistem Penalaran O1 Lokal (LORS)

Abstrak

Sistem Penalaran O1 Lokal (LORS) adalah kerangka penalaran terdistribusi tingkat lanjut yang mengimplementasikan pendekatan baru untuk analisis yang cepat dan generasi respons menggunakan model bahasa besar lokal (LLM). Terinspirasi oleh arsitektur O1 Openai, LORS menggunakan sistem multi-agen dengan kemampuan penskalaan dinamis untuk memproses kueri kompleks melalui pipa pemrosesan paralel dengan berbagai kedalaman komputasi.

Arsitektur Sistem

Komponen inti

 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

Spesifikasi teknis

1. Mesin analisis cepat

Sistem ini menggunakan mekanisme analisis cepat yang canggih yang mengevaluasi:

• Metrik kompleksitas linguistik

  • Kedalaman Struktur Kalimat (Parsing Ketergantungan)
  • Kepadatan istilah teknis
  • Pengakuan entitas yang disebutkan
  • Estimasi Beban Kognitif

• Analisis khusus domain

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

• Algoritma penilaian kompleksitas

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

2. Penskalaan Agen Dinamis

Sistem ini mengimplementasikan mekanisme penskalaan adaptif berdasarkan kompleksitas yang cepat:

Skor kompleksitas	Agen cepat	Agen yang dalam	Gunakan kasing
80-100	5	3	Analisis teknis yang kompleks
60-79	4	2	Kompleksitas sedang
40-59	3	2	Analisis standar
0-39	2	1	Pertanyaan sederhana

3. Jenis dan Karakteristik Agen

Agen penalaran cepat (llama3.2)

• Dioptimalkan untuk analisis awal yang cepat
• Batas token yang lebih rendah untuk pemrosesan lebih cepat
• Fokus pada identifikasi konsep utama
• Parameter:

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

Agen penalaran yang dalam (llama3.1)

• Dirancang untuk analisis menyeluruh
• Batas token yang lebih tinggi untuk tanggapan komprehensif
• Fokus pada hubungan dan implikasi
• Parameter:

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

Detail Implementasi

1. Pipa pemrosesan asinkron

 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. Implementasi Analisis Kompleksitas

Sistem menggunakan pendekatan analisis fitur tertimbang:

 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. Sintesis respons

Sistem ini mengimplementasikan pendekatan sintesis tiga fase:

1. Agregasi analisis cepat
2. Peningkatan Konteks
3. Integrasi analisis mendalam

Karakteristik kinerja

Tolok ukur

• Waktu respons rata-rata: 2-8 detik
• Penggunaan Memori: 4-8GB
• Pemanfaatan GPU: 60-80%

Instalasi dan penggunaan

Prasyarat

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

Penggunaan dasar

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

Penyimpanan respons

Respons disimpan dalam format JSON:

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

Instalasi dan penggunaan

Prasyarat

1. Instal 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. Instal model yang diperlukan

    # 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

   Output yang diharapkan:

    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. Siapkan Lingkungan 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

Penggunaan dasar

 # 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 "

Pemecahan masalah

1. Masalah pemuatan model

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

2. Masalah memori GPU

   • Pastikan tidak ada aplikasi intensif GPU lainnya yang sedang berjalan
   • Monitor Penggunaan GPU:

   nvidia-smi -l 1

3. Solusi kesalahan umum

   • Jika model gagal memuat: ollama pull [model_name] --force
   • Jika di luar memori CUDA: Kurangi jumlah agen bersamaan dalam konfigurasi
   • Jika kesalahan direktori respons: periksa izin tulis

Struktur Direktori

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

Lisensi

Lisensi MIT

Berkontribusi

Kami menyambut kontribusi! Silakan lihat pedoman yang berkontribusi kami untuk informasi lebih lanjut.