Die Kosten und Herausforderungen von Tool-Calls in LLMs

In der heutigen Zeit, in der Large Language Models (LLMs) zunehmend in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, ist es wichtig, die Kosten und Einschränkungen von Tool-Calls zu verstehen. Tool-Calling ermöglicht es LLMs, über die reine Textgenerierung hinauszugehen und komplexe Aufgaben zu bewältigen. Doch wie sich herausstellt, sind diese Tool-Calls erheblich teurer als einfache Funktionsaufrufe in herkömmlichem Code.

Was sind Tool-Calls?

Tool-Calls sind spezifische Anfragen, die an ein LLM gerichtet werden, um eine bestimmte Funktion auszuführen. Diese Anfragen erfordern, dass das Modell eine Nachricht generiert, die die notwendigen Parameter für die Funktion enthält. Zum Beispiel könnte ein Agent, der die Funktion add verwendet, um zwei Zahlen zu addieren, eine Nachricht wie folgt generieren:

{ “tool_call_id”: “call_abc123”, “tool_name”: “add”, “tool_arguments”: “{\”a\”: 15, \”b\”: 27}”}

Diese Nachricht wird dann an die Funktion übergeben, die das Ergebnis zurückliefert. Der gesamte Prozess ist jedoch nicht ohne Kosten.

Die Kosten von Tool-Calls

Die Kosten von Tool-Calls ergeben sich aus mehreren Faktoren:

• Token-Generierung: Jeder Tool-Call erfordert die Generierung von Tokens, was Rechenressourcen beansprucht.
• Kontextfenster: Die Ergebnisse der Tool-Calls müssen im Kontextfenster des Modells gespeichert werden, was die verfügbare Kapazität einschränkt.
• Verzögerungen: Bei einer hohen Anzahl von Tool-Calls kann es zu erheblichen Verzögerungen kommen, da das Modell auf die Ergebnisse wartet.

Ein einfaches Beispiel verdeutlicht dies: Wenn ein Agent 1.000 Zahlen addieren möchte, könnte er 999 Tool-Calls benötigen, was nicht nur zeitaufwendig ist, sondern auch das gesamte Kontextfenster aufbrauchen könnte.

Die Herausforderungen bei der Gestaltung von Agenten

Die Gestaltung von Agenten, die mit Tool-Calls arbeiten, stellt Entwickler vor einige Herausforderungen:

• Flexibilität: Agenten müssen so konzipiert sein, dass sie in der Lage sind, verschiedene Anwendungsfälle zu bewältigen, ohne dass die Effizienz leidet.
• Ressourcenmanagement: Entwickler müssen sicherstellen, dass die Ressourcen effizient genutzt werden, um die Kosten zu minimieren.
• Sicherheit: Bei der Ausführung von Code durch Agenten müssen Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um potenzielle Risiken zu vermeiden.

Ein Beispiel für eine Lösung könnte sein, dass Agenten in der Lage sind, Code zu schreiben und auszuführen, anstatt mehrere Tool-Calls zu tätigen. Dies könnte die Effizienz erheblich steigern.

Fazit

Die Nutzung von Tool-Calls in LLMs bietet viele Möglichkeiten, bringt jedoch auch erhebliche Kosten und Herausforderungen mit sich. Entwickler müssen diese Faktoren berücksichtigen, um effektive und effiziente Agenten zu gestalten. Die Zukunft der Agententechnologie wird davon abhängen, wie gut wir diese Herausforderungen meistern können.

Quellenliste:

• Quelle: TOOL CALLS ARE EXPENSIVE AND FINITE
• Agents and Tools Overview
• Agents in LLMs