Почему существуют задержки при генерации ответов в больших языковых моделях?

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

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

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. ru.wikipedia.org