Некоторые причины задержек при генерации ответов большими языковыми моделями (LLM):

• Ограничение контекстного окна. 2 Это объём текста, который модель может одновременно удерживать в «оперативной памяти» при обработке запросов пользователя. 2 Всё, что выходит за размеры контекстного окна, LLM отсекает и не учитывает при генерации ответа. 2
• Сложность задачи. 1 Частота ошибок экспоненциально растёт с увеличением сложности задачи из-за особенностей авторегрессивной генерации контента. 1
• Накопление ошибок. 1 Ошибки, допущенные моделью на начальной стадии генерации текста, приводят к нарастанию неточностей и искажений в дальнейших шагах. 1
• Чувствительность к формулировкам. 1 LLM склонны генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. 1

Чтобы избежать долгого ожидания, для генерации сложных ответов используют стриминг — метод передачи данных от LLM клиенту по мере их генерации, а не после завершения всего ответа. 1