Почему кэшировать рассуждения как код?

Аргумент в пользу кристаллизации умозаключений в процедуры

ИИ, который каждый раз думает с нуля

Представьте, что вы учите младшего коллегу создавать сводную таблицу в электронных таблицах.

В первый день он спрашивает. Вы тратите тридцать минут на объяснение. На второй день тот же коллега задаёт тот же вопрос. Вы тратите ещё тридцать минут. Третий день, четвёртый – то же самое.

Именно так работают современные LLM.

Попросите GPT “разобрать CSV на Python” – и модель мобилизует миллиарды параметров, чтобы рассуждать с нуля. Задайте тот же вопрос завтра или послезавтра – и она заплатит ту же цену. Вчерашние рассуждения испарились. Они не записаны, не использованы повторно, не накоплены.

Это веб-сервер, работающий без кэша. Студент, решающий одну и ту же экзаменационную задачу раз за разом без конспектов. А интеллект, который не накапливает опыт, никогда не может расти.

LLM – это компилятор, а не среда выполнения

SEGLAM предлагает принципиально иной ответ на эту проблему.

LLM – не среда выполнения, обрабатывающая каждый запрос, а компилятор, кристаллизующий рассуждения в код.

Вот как это работает:

1. Когда поступает запрос, сначала проверяется кэш рассуждений.
2. Попадание в кэш: Идентичный или аналогичный процесс рассуждения уже кристаллизован в код. LLM не вызывается. Соответствующий код выполняется немедленно. Быстро, дёшево и детерминистично.
3. Промах кэша: Это ранее невиданный тип рассуждения. Теперь вызывается LLM. Но LLM генерирует не “ответ” – он генерирует “код, который производит ответ.” Этот код добавляется в кэш.

Когда аналогичный запрос поступит в следующий раз? Попадание в кэш. LLM может продолжать спать.

Аналогия с JIT-компиляцией

Эта архитектура – переоткрытие паттерна, уже доказанного в информатике.

Рассмотрим JIT (Just-In-Time) компилятор. Движки Java и JavaScript изначально выполняют код построчно через интерпретатор. Медленно, но работает. Когда один и тот же путь кода выполняется многократно – “это горячий путь” – движок компилирует этот путь в нативный машинный код. С этого момента он выполняется напрямую, минуя интерпретатор.

В SEGLAM:

• Интерпретатор = LLM. Медленный, дорогой и вероятностный, но способный обработать любой запрос.
• Нативный код = кэшированный код рассуждений. Быстрый, дешёвый и детерминистичный.
• JIT-компиляция = процесс генерации кода LLM при промахе кэша. Затратный, но происходит только один раз.

Так же, как JIT-компилятор оптимизирует “горячие пути”, SEGLAM кристаллизует “горячие рассуждения” в код.

Почему кэшировать именно “код”, а не “ответы”?

В этом суть. Простой кэш ответов и кэш рассуждений SEGLAM – принципиально разные вещи.

Кэш ответов хранит “Вопрос: Какая столица Кореи? -> Ответ: Сеул.” Попадание происходит только при точном совпадении вопроса. Спросите “Какая столица Республики Корея?” – промах. Это словарь, а не интеллект.

Кэш рассуждений SEGLAM хранит код, который говорит: “для данного типа вопроса построй ответ через эту процедуру.” Он кристаллизует не конкретное значение, а сам путь рассуждения. Поэтому, даже когда входные данные меняются, вопрос того же типа по-прежнему попадает в кэш. Это понимание. Это рост.

Аналогия: кэш ответов заучивает таблицу умножения; кэш рассуждений учится умножать.

Что происходит со временем

Самая мощная характеристика этого дизайна – время работает на него.

• День 1: Кэш пуст. Почти каждый запрос – промах. LLM работает на полную. Медленно и дорого.
• День 30: Значительная часть рутинных паттернов рассуждений кэширована. Вызовы LLM уменьшаются.
• День 365: Большинство запросов – попадания в кэш. LLM вызывается только для действительно новых типов задач. Система быстрая, дешёвая и предсказуемая.
• Далее: Сам кэш становится “кристаллизованным интеллектом” для своей области. Переносимые, верифицируемые и накапливаемые интеллектуальные активы.

Зависимость от LLM уменьшается со временем. Эффективность системы увеличивается со временем. Эта кривая никогда не разворачивается.

Принцип сохранения рассуждений

Самый фундаментальный принцип этого подхода:

“Процесс рассуждения ИИ не должен отбрасываться – он должен записываться.”

Кэш рассуждений – наиболее прямая реализация этой философии.

Рассуждение, выполненное LLM один раз, кристаллизуется в структурированное представление и сохраняется. Оно не отбрасывается. Оно переиспользуется. Верифицируется. Улучшается. Накапливается.

И поскольку этот кэшированный код описан на ясном, структурированном языке:

• Можно отследить, почему была создана данная процедура,
• Можно исправить процедуру, если она оказалась неверной,
• Можно заменить её, когда обнаружена лучшая процедура.

Не рассуждения, испаряющиеся внутри чёрного ящика при каждом вызове, а интеллект, накапливающийся на белом ящике. Вот видение ИИ, к которому стоит стремиться.

Резюме

Вызывать LLM на каждый запрос – всё равно что летать на самолёте к соседнему дому. Однажды проложив дорогу, можно идти пешком.

SEGLAM – это система, которая прокладывает дороги.