A Layered Architecture for Developing and Enhancing Capabilities in Large Language Model-based Software Systems

📄 arXiv: 2411.12357v1 📥 PDF

作者: Dawen Zhang, Xiwei Xu, Chen Wang, Zhenchang Xing, Robert Mao

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.MA

发布日期: 2024-11-19

💡 一句话要点

提出一种分层架构，提升基于大语言模型的软件系统能力并促进高效开发。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 软件系统架构 分层设计 能力增强 系统开发

📋 核心要点

  1. 现有LLM软件系统开发面临原生能力不足的挑战，难以满足应用开发中不断变化的需求。
  2. 论文提出一种分层架构，将LLM软件系统开发组织成具有特定属性的层，以系统地实现和增强LLM能力。
  3. 通过案例研究验证了该框架的实用性，为开发者选择合适技术提供了参考，提升了系统的鲁棒性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

目前，人们正努力将大型语言模型（LLM）的应用扩展到基础语言任务之外。LLM的通用性和多功能性使其得到广泛应用，但应用开发中不断变化的需求常常超出其原生能力。满足这些需求可能涉及多种方法，例如通过调整推理温度或使用激发创造力的提示来增强创造力。选择正确的方法至关重要，因为不同的方法会导致工程复杂性、可扩展性和运营成本方面的权衡。本文介绍了一种分层架构，该架构将LLM软件系统开发组织成不同的层，每一层都具有特定的属性。通过将能力与这些层对齐，该框架鼓励以有效和高效的方式系统地实现能力，最终支持所需的功能和质量。通过实际案例研究，我们说明了该框架的实用性。这项工作为开发人员在基于LLM的软件系统开发中选择合适的技术提供了可操作的见解，从而提高了鲁棒性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）虽然在通用性和多功能性方面表现出色，但其原生能力在面对复杂的软件系统开发需求时往往显得不足。开发者需要采用各种方法来增强LLM的能力，例如调整推理温度或设计特定的提示词。然而，选择合适的方法并非易事，不同的方法在工程复杂性、可扩展性和运营成本之间存在权衡，缺乏一个系统性的指导框架。

核心思路：论文的核心思路是将LLM软件系统的开发过程分解为多个不同的层次，每个层次都具有特定的属性和关注点。通过将不同的LLM能力与这些层次对齐，开发者可以更加有条理地实现和增强LLM的功能，从而在满足需求的同时，兼顾工程效率和系统性能。

技术框架：该分层架构将LLM软件系统开发划分为多个层级，具体层级的划分和功能取决于具体的应用场景。每一层都定义了其特定的属性，例如所需的能力类型、性能指标、以及可用的技术选项。开发者可以根据每一层的需求，选择合适的技术和方法来增强LLM的能力。这种分层结构使得开发者能够更加清晰地理解LLM软件系统的复杂性，并有针对性地进行优化。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个系统性的分层架构，用于指导基于LLM的软件系统开发。与以往零散地增强LLM能力的方法不同，该架构提供了一个整体性的视角，帮助开发者更好地理解LLM软件系统的复杂性，并有条理地进行开发和优化。这种分层结构使得开发者能够更加高效地利用LLM的潜力，并构建出更加鲁棒和可扩展的软件系统。

关键设计：论文中并未明确给出关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。该框架更侧重于架构层面的设计，旨在提供一种组织和管理LLM软件系统开发的思路。具体的实现细节需要根据具体的应用场景和需求进行调整。论文通过案例研究展示了该框架的实用性，但并未提供具体的性能指标或对比实验。

📊 实验亮点

论文通过实际案例研究展示了该分层架构的实用性，表明该框架能够帮助开发者更有条理地组织和管理LLM软件系统的开发过程，从而提升系统的鲁棒性和可扩展性。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比实验，但案例研究的结果表明该框架具有潜在的应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种基于大语言模型的软件系统开发，例如智能客服、内容生成、代码辅助等领域。通过采用该分层架构，开发者可以更高效地构建出功能强大、性能优异的LLM应用，从而提升用户体验并降低开发成本。该架构还有助于促进LLM技术在软件工程领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Significant efforts has been made to expand the use of Large Language Models (LLMs) beyond basic language tasks. While the generalizability and versatility of LLMs have enabled widespread adoption, evolving demands in application development often exceed their native capabilities. Meeting these demands may involve a diverse set of methods, such as enhancing creativity through either inference temperature adjustments or creativity-provoking prompts. Selecting the right approach is critical, as different methods lead to trade-offs in engineering complexity, scalability, and operational costs. This paper introduces a layered architecture that organizes LLM software system development into distinct layers, each characterized by specific attributes. By aligning capabilities with these layers, the framework encourages the systematic implementation of capabilities in effective and efficient ways that ultimately supports desired functionalities and qualities. Through practical case studies, we illustrate the utility of the framework. This work offers developers actionable insights for selecting suitable technologies in LLM-based software system development, promoting robustness and scalability.