vLLM Hook: Un Nuovo Strumento per la Programmabilità Interna dei Modelli

È stato rilasciato vLLM Hook, un plugin open source progettato per estendere le capacità di programmazione degli stati interni dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) distribuiti tramite vLLM. vLLM è una libreria open source per il serving e l'inference di modelli.

Il plugin mira a colmare le lacune nell'attuale implementazione di vLLM, che limita la capacità di programmare gli stati interni dei modelli distribuiti. Questa limitazione ostacola l'uso di tecniche avanzate di allineamento e miglioramento dei modelli.

Funzionalità Principali

vLLM Hook offre due modalità di programmazione:

  • Programmazione Passiva: Permette di monitorare gli stati interni del modello per analisi successive, senza alterarne la generazione.
  • Programmazione Attiva: Consente di intervenire attivamente nella generazione del modello, modificando gli stati interni.

Il plugin si integra con vLLM tramite un file di configurazione che specifica quali stati interni catturare. La versione 0 di vLLM Hook include dimostrazioni di utilizzo per il rilevamento di prompt injection, il miglioramento del retrieval-augmented generation (RAG) e l'activation steering.

Il progetto invita la comunità a contribuire al miglioramento di vLLM Hook tramite il repository GitHub dedicato: https://github.com/ibm/vllm-hook.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.