LORS

ระบบการใช้เหตุผลในท้องถิ่น O1 (LORS)

เชิงนามธรรม

ระบบการให้เหตุผลในท้องถิ่น O1 (LORS) เป็นกรอบการใช้เหตุผลแบบกระจายขั้นสูงซึ่งใช้วิธีการใหม่ในการวิเคราะห์และสร้างการตอบสนองโดยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในท้องถิ่น (LLMS) แรงบันดาลใจจากสถาปัตยกรรม O1 ของ OpenAI LORS ใช้ระบบหลายตัวแทนที่มีความสามารถในการปรับขนาดแบบไดนามิกเพื่อประมวลผลการสืบค้นที่ซับซ้อนผ่านท่อประมวลผลแบบขนานของความลึกการคำนวณที่แตกต่างกัน

สถาปัตยกรรมระบบ

ส่วนประกอบหลัก

 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

ข้อกำหนดทางเทคนิค

1. เอ็นจิ้นการวิเคราะห์ที่รวดเร็ว

ระบบใช้กลไกการวิเคราะห์ที่รวดเร็วที่ประเมิน:

• ตัวชี้วัดความซับซ้อนทางภาษาศาสตร์

  • ความลึกของโครงสร้างประโยค (การแยกวิเคราะห์การพึ่งพา)
  • ความหนาแน่นของคำศัพท์ทางเทคนิค
  • การจดจำเอนทิตีชื่อ
  • การประมาณภาระการเรียนรู้

• การวิเคราะห์เฉพาะโดเมน

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

• อัลกอริทึมการให้คะแนนความซับซ้อน

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

2. การปรับขนาดเอเจนต์แบบไดนามิก

ระบบใช้กลไกการปรับขนาดแบบปรับตัวตามความซับซ้อนที่รวดเร็ว:

คะแนนความซับซ้อน	ตัวแทนที่รวดเร็ว	ตัวแทนลึก	ใช้เคส
80-100	5	3	การวิเคราะห์ทางเทคนิคที่ซับซ้อน
60-79	4	2	ความซับซ้อนปานกลาง
40-59	3	2	การวิเคราะห์มาตรฐาน
0-39	2	1	คำค้นหาง่ายๆ

3. ประเภทตัวแทนและลักษณะ

ตัวแทนการใช้เหตุผลอย่างรวดเร็ว (LLAMA3.2)

• ปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์เบื้องต้นอย่างรวดเร็ว
• ขีด จำกัด โทเค็นที่ต่ำกว่าสำหรับการประมวลผลที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
• มุ่งเน้นไปที่การระบุแนวคิดหลัก
• พารามิเตอร์:

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

ตัวแทนการใช้เหตุผลลึก (LLAMA3.1)

• ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์อย่างละเอียด
• ขีด จำกัด โทเค็นที่สูงขึ้นสำหรับการตอบกลับที่ครอบคลุม
• มุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์และความหมาย
• พารามิเตอร์:

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

รายละเอียดการใช้งาน

1. ท่อประมวลผลแบบอะซิงโครนัส

 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. การวิเคราะห์ความซับซ้อน

ระบบใช้วิธีการวิเคราะห์คุณลักษณะถ่วงน้ำหนัก:

 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. การสังเคราะห์การตอบสนอง

ระบบใช้วิธีการสังเคราะห์สามเฟส:

1. การรวมการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว
2. การปรับปรุงบริบท
3. การรวมการวิเคราะห์เชิงลึก

ลักษณะประสิทธิภาพ

เกณฑ์มาตรฐาน

• เวลาตอบสนองเฉลี่ย: 2-8 วินาที
• การใช้หน่วยความจำ: 4-8GB
• การใช้ GPU: 60-80%

การติดตั้งและการใช้งาน

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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

การใช้งานขั้นพื้นฐาน

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

ที่เก็บข้อมูลตอบสนอง

คำตอบถูกเก็บไว้ในรูปแบบ JSON:

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

การติดตั้งและการใช้งาน

ข้อกำหนดเบื้องต้น

1. ติดตั้ง 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. ติดตั้งรุ่นที่ต้องการ

    # 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

   ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:

    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. ตั้งค่าสภาพแวดล้อม 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

การใช้งานขั้นพื้นฐาน

 # 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 "

การแก้ไขปัญหา

1. ปัญหาการโหลดแบบจำลอง

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

2. ปัญหาหน่วยความจำ GPU

   • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีแอพพลิเคชั่นอื่น ๆ ที่ใช้ GPU กำลังทำงานอยู่
   • ตรวจสอบการใช้งาน GPU:

   nvidia-smi -l 1

3. โซลูชันข้อผิดพลาดทั่วไป

   • หากโมเดลไม่สามารถโหลดได้: ollama pull [model_name] --force
   • หากออกจากหน่วยความจำ CUDA: ลดจำนวนตัวแทนพร้อมกันในการกำหนดค่า
   • หากข้อผิดพลาดของไดเรกทอรีตอบกลับ: ตรวจสอบการอนุญาตการเขียน

โครงสร้างไดเรกทอรี

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

ใบอนุญาต

ใบอนุญาต MIT

การบริจาค

เรายินดีต้อนรับผลงาน! โปรดดูแนวทางการสนับสนุนของเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม