Adaptive Parallel Reasoning: LLM, решающие когда мультизадачить

LLM отлично рассуждают — но медленно. Цепочка мыслей (chain-of-thought) проходит шаг за шагом. Проблема: с ростом цепочки растет латентность и «коррупция контекста».

Adaptive parallel reasoning позволяет LLM автономно решать, когда разделить задачу на подзадачи, сколько запускать параллельно и как координировать результаты.

Проблема последовательного рассуждения

• Латентность накапливается — 50 шагов × 200ms = 10 секунд
• Коррупция контекста — модель дрейфует от исходного намерения
• Исследование дорого — 5 ветвей на шаге 3 требуют последовательного прохода

Что такое адаптивное параллельное рассуждение?

Модель автономно отвечает на три вопроса:

1. Нужно ли разделить задачу?
2. Сколько параллельных потоков?
3. Как объединить результаты?

Реализации: ThreadWeaver и Multiverse.

ThreadWeaver: модель пишет «план распараллеливания» перед генерацией. Если задача требует исследования нескольких гипотез, ThreadWeaver создает N потоков, каждый со своей копией контекста.

Multiverse: подход «мультивселенной» — модель генерирует несколько путей рассуждения одновременно, затем выбирает лучший.

Результаты

Ключевой инсайт: модель, решающая когда распараллеливать, значительно эффективнее ручных стратегий.