𝗪𝗵𝘆 𝗔𝗜 𝗡𝗲𝗲𝗱𝘀 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗲 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗠𝗼𝗿𝗲 𝗧𝗵𝗮𝗻 𝗕𝗶𝗴𝗴𝗲𝗿 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗪𝗶𝗻𝗱𝗼𝘄𝘀
కొత్త మోడల్స్ భారీ context windows తో విడుదలవుతున్నాయి. దీని వెనుక ఉన్న ఊహ చాలా సులభం. ఒకే రిక్వెస్ట్లో ఎక్కువ డేటా ఉంటే ప్రతి సమస్య పరిష్కారం అవుతుందని అనుకుంటారు.
మీరు మరిన్ని డాక్యుమెంట్లను జోడిస్తారు. మరిన్ని హిస్టరీని జోడిస్తారు. మరిన్ని workflow డేటాను జోడిస్తారు.
కానీ AIని ప్రొడక్షన్లో ఉపయోగించిన తర్వాత, మేము ఒక పాఠం నేర్చుకున్నాము. Context windows సహాయపడతాయి. కానీ State management మరింత ముఖ్యం.
AI తప్పుడు ఫలితాలను ఇచ్చినప్పుడు, టీమ్లు తరచుగా ప్రాంప్ట్కు మరిన్ని వివరాలను జోడిస్తారు. మోడల్కు మరిన్ని హిస్టరీ లేదా మరిన్ని బిజినెస్ కాంటెక్స్ట్ అవసరమని వారు భావిస్తారు. దీనివల్ల ప్రాంప్ట్ పరిమాణం పెరుగుతూనే ఉంటుంది.
ఎక్కువ సమాచారం అంటే మెరుగైన నిర్ణయాలు అని కాదు. ఇది తరచుగా దానికి విరుద్ధంగా జరుగుతుంది. పెద్ద context windows తప్పుడు ఆర్కిటెక్చర్ను కప్పిపుచ్చుతాయి. సంబంధిత డేటాను ఎంచుకోవడానికి బదులుగా, సిస్టమ్లు అన్నింటినీ చేర్చుకుంటాయి.
ఇది అనేక సమస్యలను సృష్టిస్తుంది:
- Token ఖర్చులు పెరుగుతాయి
- Latency పెరుగుతుంది
- Reasoning అస్థిరంగా మారుతుంది
- Retrieval noise పెరుగుతుంది
- Debugging కష్టమవుతుంది
మోడల్కు ఎక్కువ సమాచారం ఉంటుంది కానీ స్పష్టత తక్కువగా ఉంటుంది.
మీరు context మరియు state మధ్య తేడాను అర్థం చేసుకోవాలి. Context అనేది ఒకే రిక్వెస్ట్ సమయంలో అందుబాటులో ఉండే సమాచారం. State అనేది సిస్టమ్ కాలక్రమేణా తెలుసుకునే సమాచారం.
State కి ఉదాహరణలు:
- Customer profiles
- Conversation summaries
- Workflow progress
- Business rules
ఇవన్నీ ప్రతి ప్రాంప్ట్లో ఉండాల్సిన అవసరం లేదు. Distributed systems అన్ని డేటాను అన్ని చోట్లా పంపడం ద్వారా సంక్లిష్టతను పరిష్కరించవు. అవి stateని నిర్వహించడానికి databases, caches, మరియు queuesలను ఉపయోగిస్తాయి.
AI సిస్టమ్లు తరచుగా ఈ క్రమశిక్షణను విస్మరిస్తాయి. అవి context windowను ఒక తాత్కాలిక డేటాబేస్గా పరిగణిస్తాయి. ఇది ఆర్కిటెక్చరల్ బద్ధకం (architectural laziness).
"మనం అన్నింటినీ ఇందులో ఉంచగలమా?" అని అడగడం ఆపండి. "ఏ సమాచారం అవసరం?" అని అడగడం ప్రారంభించండి.
మేము context పరిమాణాన్ని పెంచడం ద్వారా కాకుండా, state managementను మెరుగుపరచడం ద్వారా మెరుగైన ఫలితాలను చూశాము. మేము దీనిని ఈ క్రింది విధంగా చేశాము:
- Operational stateని reasoning state నుండి వేరు చేయడం
- Progressను ప్రాంప్ట్ల వెలుపల నిల్వ చేయడం
- Memory కోసం expiration rules సెట్ చేయడం
- Duplicate contextను తగ్గించడం
దీనివల్ల ఖర్చులు తగ్గడమే కాకుండా వేగవంతమైన ఎగ్జిక్యూషన్ సాధ్యమైంది. దీనికి పెద్ద మోడల్స్ అవసరం లేదు. దీనికి మెరుగైన డిజైన్ అవసరమైంది.
మోడల్కు అన్నింటికీ యాక్సెస్ ఇవ్వడం లక్ష్యం కాదు. సరైన సమయంలో సరైన సమాచారాన్ని మోడల్కు అందించడమే లక్ష్యం.
Source: https://dev.to/karan2598/why-ai-systems-need-state-management-more-than-bigger-context-windows-2a4m
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi