Как пишет IBM Research, при работе с большими языковыми моделями (LLM) происходит множество процессов, которые не видны пользователю. Существуют различные инструменты для интерпретации и управления поведением моделей ИИ, однако большинство из них несовместимы с оптимизированными для скорости движками вывода. В производственных условиях, где важны безопасность, тон и точность модели, такие инструменты часто приводят к значительным задержкам. Это оставляет два варианта: обучение легких адаптеров для решения конкретных задач или повторное обучение модели с перерасчетом её весов. Новая библиотека плагинов IBM отходит от модификации моделей и нацелена на движок вывода, который их обслуживает. Названный vLLM-Hook MIA, он предназначен для того, чтобы разработчики могли наблюдать и управлять изменяющимися состояниями модели в реальном времени, например, отклонять злонамеренные запросы, помечать «галлюцинированные» факты или редактировать ответ для повышения точности, всё это с минимальной задержкой в производительности. MIA (апертура внутренних моделей) предназначена для vLLM, основного движка вывода с открытым исходным кодом, который сегодня обслуживает корпоративные рабочие нагрузки. В новом техническом отчете исследователи IBM сообщили, что vLLM-Hook MIA был в 20 раз быстрее своего предшественника, vLLM-Hook, и в 14 раз быстрее аналогичного метода, который вставляет код в модель для взаимодействия с ней. «Мы показываем, что можно наблюдать и вмешиваться в процесс генерации модели ИИ без значительной задержки в производительности», — говорит Ирен Ко, исследователь IBM, возглавляющая проект vLLM-Hook. «Мы надеемся, что это сделает проведение последних проверок безопасности в vLLM более практичным. Сегодняшние движки вывода были разработаны для скорости, и одной из их ключевых характеристик производительности является так называемая захват графа и воспроизведение, обычно реализуемая с использованием CUDA Graphs от NVIDIA. vLLM захватывает повторяющиеся этапы выполнения, такие как фазовый проход декодирования, в фиксированный граф выполнения. Затем, вместо того чтобы запускать ядра GPU по одному, среда выполнения отправляет одну команду воспроизведения графа, уменьшая узкие места CPU. Эта функция эффективности является ключевой для высокой пропускной способности vLLM. Однако именно это делает мониторинг и управление LLM в реальном времени столь сложными. Для проверки или изменения нейронных активаций модели многие инструменты интерпретируемости требуют выполнения Python-кода в каждом слое модели. Однако это можно сделать в vLLM только отключив захват графа и переключившись в режим «жадного» выполнения. В поисках обходного пути исследователи IBM сосредоточились на воспроизведении графа. В MIA, последней версии vLLM-Hook, операторы GPU захватывают и управляют внутренними состояниями модели до записи графа. «Планировщик» и «курьер» затем управляют доступом к внутренним состояниям и потокам данных без прерывания эффективной обработки vLLM. Разработчик указывает, какие внутренние состояния модели он хочет захватить или управлять ими, и планировщик переводит эти выборы в маршрутизационные записи, хранящиеся по фиксированным адресам памяти GPU. Во время воспроизведения графа GPU использует эти записи для выполнения запроса разработчика. Курьер затем перемещает захваченные данные в память CPU для передачи вместе с выводом модели. Инструменты, которые могут предоставить информацию и контроль в реальном времени над генерацией контента ИИ, могут стать последней линией защиты для предприятий с низким уровнем толерантности к риску. В экспериментах исследователи IBM показали, что vLLM-Hook MIA может обеспечить этот дополнительный уровень защиты. vLLM-Hook уже внедрён в инструментарий Steerability IBM, который позволяет разработчикам быстро разрабатывать и оценивать методы управления для различных случаев использования. Чтобы дать сообществу с открытым исходным кодом больше опыта в использовании этих инструментов, исследователи IBM и других организаций недавно объявили о конкурсе Steerability Challenge, связанном с предстоящей конференцией NeurIPS 2026 в Сиднее, Австралия. Участники могут соревноваться за призы в размере 25 000 долларов, создавая наборы интервенций управления, которые подавляют «нечестное» поведение, не ухудшая общие возможности модели. Быстрое обслуживание клиентов является главной проблемой для предприятий, внедряющих ИИ, но также важны интерпретируемость и контроль. С vLLM-Hook MIA быстрое извлечение и более прозрачный, управляемый ИИ могут идти рука об руку. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.