读论文2312.04511-An LLM Compiler for Parallel Function Calling

AI

An LLM Compiler for Parallel Function Calling

Abstract

The reasoning capabilities of the recent LLMs enable them to execute external
function calls to overcome their inherent limitations, such as knowledge
cutoffs, poor arithmetic skills, or lack of access to private data. This
development has allowed LLMs to select and coordinate multiple functions based
on the context to tackle more complex problems. However, current methods for
function calling often require sequential reasoning and acting for each
function which can result in high latency, cost, and sometimes inaccurate
behavior. To address this, we introduce LLMCompiler, which executes functions
in parallel to efficiently orchestrate multiple function calls. Drawing
inspiration from the principles of classical compilers, LLMCompiler enables
parallel function calling with three components: (i) a Function Calling
Planner, formulating execution plans for function calling; (ii) a Task Fetching
Unit, dispatching function calling tasks; and (iii) an Executor, executing
these tasks in parallel. LLMCompiler automatically generates an optimized
orchestration for the function calls and can be used with both open-source and
closed-source models. We have benchmarked LLMCompiler on a range of tasks with
different patterns of function calling. We observe consistent latency speedup
of up to 3.7x, cost savings of up to 6.7x, and accuracy improvement of up to
~9% compared to ReAct. Our code is available at
https://github.com/SqueezeAILab/LLMCompiler.

FAQ

论文试图解决什么问题？

这篇论文主要试图解决大型语言模型（LLMs）在执行多个函数调用时存在的效率和准确性问题。具体来说，论文指出现有方法如ReAct在处理函数调用时存在以下不足：

1. 顺序推理和动作执行：ReAct等现有方法通常需要对每个函数进行顺序推理和执行，这会导致高延迟、高成本以及有时不准确的行为。

2. 复杂任务的并行化：对于更复杂的任务，这些方法难以有效地并行化多个函数调用，从而限制了它们的性能。

为了解决这些问题，论文提出了一种名为LLMCompiler的新框架，该框架能够高效地协调多个函数调用，并通过以下方式改进现有方法：

• 并行函数调用：LLMCompiler可以在并行模式下执行函数调用，而不是顺序执行，从而显著减少延迟和成本。

• 自动优化调度：它能够自动生成优化的调度计划，以最小化中间函数调用输出的干扰，提高准确性。

• 动态重规划能力：LLMCompiler支持动态重规划，这对于那些初始阶段无法确定执行流的任务非常重要。

• 支持开源模型：它可以与开源和闭源模型一起使用，而不仅仅是局限于特定平台。

论文通过多种基准测试验证了LLMCompiler的有效性，包括HotpotQA、Movie Recommendation、ParallelQA和WebShop等，展示了其在速度、成本和准确性方面的显著提升。这些改进使得LLMCompiler成为一种更有效的工具，用于开发基于LLM的应用程序，特别是在需要处理复杂任务和大规模数据的情况下。

这是否是一个新的问题？

从您提供的材料来看，这不是一个全新的问题，而是对现有技术的一种改进和扩展。以下是我的分析：

1. 功能调用的并行化：

   • 这项研究的主要贡献是提出了LLMCompiler框架，它能够实现大型语言模型（LLMs）的功能调用并行化。
   • 现有的方法如ReAct通常采用顺序推理和执行方式，而LLMCompiler通过引入任务规划器、任务调度单元和执行器三个组件实现了并行执行。

2. 与现有工作的关系：

   • 该研究借鉴了经典编译器的思想，将LLMs的功能调用优化为类似传统编程语言指令执行的优化过程。
   • 它在某些方面与ReWOO相似，但LLMCompiler支持动态重规划，并允许并行功能调用。

3. 解决的实际问题：

   • 该研究旨在解决当前功能调用方法中存在的高延迟、高成本以及可能降低准确性的问题。
   • 它特别针对复杂场景中的依赖性任务进行了优化，例如HotpotQA和ParallelQA等基准测试中的任务。

4. 创新点：

   • 引入了动态重规划机制，使LLMCompiler能够在中间结果的基础上重新规划任务流。
   • 支持开源模型和专有模型，提供了更广泛的适用性。

因此，虽然这项工作并不是完全新颖的问题，但它通过创新的方法解决了现有技术中存在的问题，并且在效率、准确性和适用性上都有显著提升。

这篇文章要验证一个什么科学假设？

这篇文章并没有明确提出一个具体的科学假设，而是介绍了一种新的框架——LLMCompiler，用于优化大型语言模型（LLMs）的函数调用性能。该框架通过引入编译器的概念，实现了并行多工具执行，从而提高了LLMs在处理复杂任务时的效率、准确性和成本效益。

文章的主要目标是展示LLMCompiler相较于现有的方法（如ReAct和OpenAI的并行函数调用功能）在以下几个方面的改进：
1. 延迟减少：通过并行执行任务，LLMCompiler显著减少了任务完成所需的时间。
2. 成本降低：由于更高效的资源利用，LLMCompiler降低了调用LLMs的成本。
3. 准确性提升：通过更好地管理中间结果和避免重复调用，LLMCompiler提高了任务完成的准确性。

具体来说，LLMCompiler通过以下三个主要组件实现了这些改进：
- 函数调用计划器：负责生成任务序列及其依赖关系。
- 任务获取单元：基于中间结果替换参数，并分发任务。
- 执行器：异步执行由任务获取单元分发的任务。

此外，LLMCompiler还支持动态重新规划，这使得它能够适应那些在开始时无法确定执行流程的任务。这项研究的重点在于展示如何通过引入编译器的概念来改进LLMs的函数调用机制，而不是验证某个特定的科学假设。

有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？

根据上述论文内容及相关背景，以下是关于LLM函数调用及编译器优化方向的相关研究和主要研究人员的分类分析：

相关研究分类

1. 基础研究

   • 探索大型语言模型的推理能力（如：Besta et al., 2023；Kojima et al., 2023）
   • 研究LLM在复杂问题上的应用（如：Gao et al., 2022；Yao et al., 2023b）

2. 工具增强型LLM

   • Toolformer（Schick et al., 2023）：让LLM决定函数调用的输入和结果插入位置。
   • ReAct（Yao et al., 2022）：通过推理和动作生成与外部环境交互以提高性能。
   • Gorilla（Patil et al., 2023）：为函数调用微调的LLM。
   • ToolLLM（Qin et al., 2023）和RestGPT（Song et al., 2023）：扩展LLM支持现实世界API。

3. 并行化研究

   • Skeleton-of-Thought（Ning et al., 2023）：通过并行解码减少延迟。
   • LLMCompiler（本文）：通过编译器方法实现LLM函数调用的并行化。
   • OpenAI最近发布的并行函数调用功能。

4. 计划与求解框架

   • TPTU（Ruan et al., 2023a）：端到端计划和求解框架。
   • HuggingGPT（Shen et al., 2023）：基于HuggingFace的模型。
   • ViperGPT（Surís et al., 2023）：通过Python执行进行视觉推理。

5. 决策与探索任务

   • WebShop基准测试（Yao et al., 2023a）：评估语言代理在实际网络购物中的表现。
   • LASER（Ma et al., 2023）和LATS（Zhou et al., 2023a）：用于探索和决策的任务框架。

关注的研究人员

1. Amir Gholami

   • 本文的主要作者之一，UC Berkeley教授。
   • 研究方向包括机器学习、深度学习系统优化以及大规模模型的高效部署。

2. Suhong Moon 和 Sehoon Kim

   • 本文共同第一作者，UC Berkeley博士生。
   • 主要研究方向为大型语言模型的优化和并行化。

3. Sergey Bartunov 和 Alexander Kirillov

   • 在工具增强型LLM领域有重要贡献，如Toolformer和相关的工具调用框架。

4. Shuming Ma 和 Hanxiao Liu

   • LASER框架的主要作者，专注于强化学习和探索策略在语言代理中的应用。

5. Jiezhong Qiu 和 Tao Qin

   • ToolLLM框架的主要作者，致力于将LLM与现实世界API结合使用。

6. Alex Ratner 和 Percy Liang

   • Skeleton-of-Thought的主要作者，研究如何通过并行解码减少LLM的推理延迟。

7. Sheng Shen 和 Yuan Song

   • HuggingGPT和RestGPT的主要作者，专注于将LLM应用于具体任务领域，如Python代码生成和REST API集成。

8. Xinyun Chen 和 Zhiliang Wu

   • ParallelQA基准测试的设计者，专注于评估LLM在复杂任务依赖关系分解上的能力。

这些研究人员在LLM函数调用、优化和实际应用方面做出了重要贡献，值得重点关注。

论文中提到的解决方案之关键是什么？

这篇论文提出的LLMCompiler的关键解决方案包括以下几个方面:

1. 并行化执行:

   • 引入了任务调度器(Task Fetching Unit)和执行器(Executor)，可以并行执行多个独立的任务。
   • 通过分析输入查询,将问题分解为多个可并行执行的任务。

2. 依赖管理:

   • 使用有向无环图(DAG)来表示任务之间的依赖关系。
   • 在执行时按依赖关系动态调度任务。

3. 动态重规划:

   • 当中间结果需要调整计划时,可以重新生成新的任务图。
   • 支持复杂的动态执行流程。

4. 提升效率:

   • 减少了重复调用工具的情况。
   • 避免过早停止,确保完整搜索。
   • 降低了整体延迟,提高了吞吐量。

5. 灵活性:

   • 可以处理多种并行模式,包括完全并行、部分并行等。
   • 支持开源和闭源模型。

这些设计使得LLMCompiler能够在保持准确性的同时显著提高效率,特别是在复杂问题上表现优异。通过并行化和优化任务调度,它实现了比传统方法更高的性能提升。

论文中的实验是如何设计的？

根据论文中的描述,该研究的主要实验设计如下:

1. 使用了多种基准测试数据集:

   • HotpotQA: 评估多跳推理能力,包含1500个两两对比的问题。
   • Movie Recommendation: 电影推荐数据集,包含500个示例。
   • 自定义的ParallelQA数据集: 包含113个需要复杂函数调用模式的问题。
   • Game of 24: 一个数学推理游戏,用于测试动态重新规划能力。
   • WebShop: 模拟在线购物环境,用于测试交互式决策任务。

2. 对比方法:

主要与ReAct进行对比,同时使用了OpenAI的并行函数调用功能作为补充对比。

1. 实验设置:

   • 使用GPT系列模型(如gpt-3.5-turbo和gpt-4)作为闭源模型。
   • 使用开源LLaMA-2模型作为开源模型。
   • 对于每个数据集,使用不同的样本量进行评估。

2. 评价指标:

   • 准确率
   • 端到端延迟时间
   • 输入输出token消耗
   • 成本

3. 特殊设置:

   • 对于需要重新规划的任务,LLMCompiler展示了其动态重新规划的能力。
   • 在WebShop实验中,LLMCompiler展示了在探索性任务上的优越性能。

4. 结果分析:

   • 在所有实验中,LLMCompiler都展示了显著的延迟降低、成本节省和准确率提升。
   • 与ReAct相比,LLMCompiler最多可将延迟减少3.7倍,成本节省6.7倍,准确率提高约9%。

总的来说,这些实验全面评估了LLMCompiler在不同场景下的性能表现。

用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？

根据论文中的描述，用于定量评估的数据集包括以下几个:

1. HotpotQA: 一个多跳推理数据集，包含1500个比较两个实体的问题，展示了2路并行可执行模式。

2. Movie Recommendation: 包含500个示例的电影推荐数据集，要求在给定四部电影的基础上找到最相似的另一组四部电影，展示了8路并行可执行模式。

3. ParallelQA: 作者设计的一个自定义基准测试集，包含113个示例，涉及不同实体的事实性问题，需要结合搜索和数学运算来回答，展示了更复杂的任务依赖模式。

4. Game of 24: 一个数学推理游戏，用来评估动态重规划能力。

5. WebShop: 一个模拟在线购物平台的环境，用于评估交互式决策任务。

关于代码开源情况:

论文最后提到代码可以在以下地址获得:
https://github.com/SqueezeAILab/LLMCompiler

此外, 论文还提到LLMCompiler可以与开源模型如LLaMA-2一起使用，表明其框架是开源的。

论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？

从论文中的实验和结果来看，LLMCompiler 的设计目标是通过并行函数调用优化大语言模型（LLMs）的执行效率，包括减少延迟、降低成本以及提高准确性。论文中提到的主要科学假设可以总结为以下几点：

1. 并行化可以显著提高效率：论文假设通过将任务分解为独立的任务并行执行，可以显著减少整体延迟。实验结果表明，在 HotpotQA 和 Movie Recommendation 等基准测试中，LLMCompiler 实现了高达 3.7 倍的延迟加速，并且在成本上减少了最多 6.7 倍。

2. 并行化不会降低准确性：论文假设即使在并行化的情况下，LLMCompiler 仍然能够保持甚至提高准确性。实验结果显示，与 ReAct 相比，LLMCompiler 在多个基准测试中实现了更高的准确性，特别是在复杂的依赖关系模式下，如 ParallelQA 基准测试中，LLMCompiler 实现了约 9% 的准确性提升。

3. 动态重规划能力有效：论文假设通过引入动态重规划机制，LLMCompiler 可以适应动态依赖图的变化。在 Game of 24 基准测试中，LLMCompiler 展示了动态重规划的能力，与 Tree-of-Thoughts 方法相比，延迟减少了 2 倍，同时成功率为 32%，接近 Tree-of-Thoughts 的 30%。

4. 适用于决策性任务：论文假设 LLMCompiler 可以有效地应用于需要探索和决策的任务。在 WebShop 基准测试中，LLMCompiler 在成功率和平均得分方面都优于基线方法，并且在延迟方面表现出显著的加速效果（最高达 101.7 倍）。

实验支持情况

• 延迟加速：实验结果明确显示，LLMCompiler 在多个基准测试中实现了显著的延迟加速，这支持了并行化可以显著提高效率的假设。

• 准确性：虽然在某些情况下（如 HotpotQA），LLMCompiler 的准确性略低于 ReAct，但在大多数情况下（如 Movie Recommendation 和 ParallelQA），LLMCompiler 实现了更高的准确性，这支持了并行化不会降低准确性的假设。

• 动态重规划：在 Game of 24 基准测试中，LLMCompiler 展示了动态重规划的能力，这支持了其能够适应动态依赖图变化的假设。

• 决策性任务：在 WebShop 基准测试中，LLMCompiler 在成功率和平均得分方面均优于基线方法，并且在延迟方面表现出显著的加速效果，这支持了其适用于决策性任务的假设。

不足之处

尽管实验结果总体上支持了上述假设，但仍有几点需要注意：
- 工具定义和上下文示例的重要性：LLMCompiler 的性能在很大程度上依赖于用户提供的工具定义和上下文示例。如果这些输入不准确或不完整，可能会导致计划错误或其他问题。
- 计划器开销：尽管 LLMCompiler 能够实现显著的延迟加速，但其计划器开销在某些情况下（如 Movie Recommendation）占据了总延迟的一半以上。这表明减少计划器开销是未来改进的一个方向。
- 部分失败案例：尽管 LLMCompiler 在大多数情况下表现良好，但仍存在一些失败案例，尤其是在最终输出过程中。这些问题可能与工具处理不当或观察结果使用不当有关。

总结

总的来说，论文中的实验和结果很好地支持了主要的科学假设，展示了 LLMCompiler 在并行化、动态重规划和决策性任务中的优越性能。然而，为了进一步提高性能，仍需解决计划器开销和最终输出过程中的潜在问题。

这篇论文到底有什么贡献？

这篇论文的主要贡献可以总结为以下几点:

1. 提出了LLMCompiler框架，这是一个受经典编译器启发的新型框架，能够高效地并行调用LLM的功能。

2. LLMCompiler框架包含三个关键组件:

   • 功能调用计划器: 生成任务序列及其依赖关系
   • 任务获取单元: 替换参数并分发任务
   • 执行器: 并行执行任务

3. 实现了对LLM功能调用的优化编排，不仅提高了延迟和成本效率，还提升了准确性。

4. 在多个基准测试中表现出色:

   • 对于简单的并行模式，LLMCompiler实现了高达3.7倍的延迟加速和6.7倍的成本节省。
   • 在更复杂的依赖模式下，也取得了显著改进。
   • 在需要动态重新规划的任务中也展示了优越性能。

5. 提供了一个通用框架，适用于更广泛的问题领域，包括:

   • 简单的并行模式
   • 复杂的依赖模式
   • 需要动态重新规划的任务

6. 支持开源模型，而不仅仅是闭源模型。

7. 提出了一个新基准ParallelQA，用于评估框架在复杂功能调用模式下的能力。

总的来说，LLMCompiler为LLM功能调用提供了一个高效、灵活且通用的解决方案，能够显著提升任务处理的效率和质量。

研究的下一步呢？有什么工作可以继续深入？

LLMCompiler已经展示了在多个基准测试上的优越性能，但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索：

1. 更高效的规划器优化

   • 可以进一步优化规划器，减少其开销。例如：
   • 使用更高效的语言模型来生成任务图
   • 增加对任务依赖关系的推理能力
   • 提高对复杂任务的分解能力

2. 改进动态重规划机制

   • 在动态重规划时，可以尝试更智能的任务优先级排序策略
   • 研究如何更好地结合中间结果进行迭代规划
   • 探索自适应调整重规划频率的方法

3. 扩展工具集

   • 将LLMCompiler应用于更多类型的工具和API
   • 集成更复杂的外部系统接口
   • 研究如何处理工具调用失败的情况

4. 对齐用户意图

   • 更好地理解用户输入中的意图
   • 提高在不完整或模糊输入下的表现
   • 研究如何更好地解释规划过程和结果给用户

5. 多模态扩展

   • 将LLMCompiler扩展到支持多模态输入输出
   • 研究如何整合视觉、音频等模态的信息
   • 探索跨模态任务的规划方法

6. 应用场景拓展

   • 将LLMCompiler应用到更多实际场景中
   • 研究在真实环境中的鲁棒性和可靠性
   • 探索与其他AI技术的集成

7. 系统效率提升

   • 研究更高效的并行执行调度算法
   • 优化工具调用的资源管理
   • 探索分布式计算架构的可能性

8. 安全性与伦理考虑

   • 研究如何确保LLMCompiler生成计划的安全性
   • 探讨其可能带来的伦理问题
   • 制定相应的安全标准和规范

这些方向都有助于进一步提升LLMCompiler的能力，使其在更多应用场景中发挥更大的潜力。