📊 HYPE VS PROD GAUGE
🟢 HYPE: 8/10 | 🟡 PROD-READY: 3/10 (Runtime Pruning) / 9/10 (State Slicing) | 🔴 SECURITY RISK: LOW
⏱ Время на внедрение: 1–2 спринта (на внешнюю State Machine)
---
🔧 ИНЖЕНЕРНЫЙ FAQ
❓ Почему LLMLingua и прунинг на лету — антипаттерн в проде?
Потому что динамическое удаление токенов на «горячем» пути убивает
Prefix Caching в vLLM/TensorRT-LLM. Вы экономите копейки на токенах, но ловите дикий рост TTFT из-за вызова вспомогательной SLM и ломаете валидность JSON/Tool Calls.❓ Как теорема Котельникова объясняет галлюцинации при сжатии?
Если частота дискретизации контекста f_s < 2·f_max, возникает семантический элайасинг: модель теряет критические кванторы («не», «кроме») и строит ложные логические мосты через образовавшиеся пустоты.
❓ Как сжимать контекст по-взрослому без деградации качества?
Держать состояние во внешней State Machine (
PostgreSQL/Redis) и подавать модели только структурированные диффы. При этом сериализация диффов в YAML экономит до 25–30% токенов по сравнению с JSON за счет отсутствия синтаксического шума токенизатора.---
⚠️ ANTI-PATTERN / В ЧЁМ ПОДВОХ
1. Рекурсивная суммаризация: Инструкция «сожми предыдущий контекст в 100 слов» накапливает ошибку по экспоненте — через 5 итераций у вас цифровой мусор.
2. SLM перед Reasoning-моделями: Скармливая «упрощенный» промпт в o1 или DeepSeek-R1, вы лишаете модель возможности строить цепочки на сырых данных.
3. Плавающий префикс: Динамические ID или timestamp в заголовке промпта сбрасывают весь KV-кэш ноды.
---
💬 Как в своих пайплайнах балансируете контекст: держите длинное окно, нарезаете скользящим окном или выносите состояние во внешнюю БД?
#LLM #Architecture #DSP #Inference #PrefixCaching #StateMachines #ProductionReady