microsoft/LMOps

General technology for enabling AI capabilities w/ LLMs and MLLMs

What it solves

LMOps は、基盤モデルを用いた AI 製品構築における根本的な技術課題に取り組みます。Large Language Model（LLM）および Generative AI の効率・精度・スケーラビリティの向上を目指し、特にプロンプトエンジニアリング、コンテキストウィンドウ長、推論速度、モデルアラインメントの制限に焦点を当てています。

How it works

本プロジェクトは研究イニシアチブであり、以下の専門技術を開発・実装します：

  • Prompt Intelligence：強化学習（Promptist）を用いてプロンプトを自動最適化し、自然言語を超える詳細な指定が可能な拡張インターフェース（X-Prompt）を作成します。
  • Context Management：構造化プロンプトを実装し、LLM が最大 1,000 件のデモ例を効率的に扱えるようにします。
  • LLM Acceleration (LLMA)：参照文書（RAG で使用されるものなど）からテキストスパンを直接コピー・検証して入力に組み込むことで、推論を 2‑3 倍高速化し、冗長な生成を回避します。
  • Alignment and Customization：特定ドメインへの適応と、LLM ベースのフィードバックを用いたアラインメント手法を研究します。

Who it’s for

本プロジェクトは、LLM のパフォーマンス最適化、推論レイテンシの削減、またはインコンテキスト学習のスケールアップが必要な、プロダクションレベルの AI アプリケーションを構築する AI 研究者・開発者を主な対象としています。

Highlights

  • Automatic Prompt Optimization：モデル出力を改善するためのプロンプト自動最適化ツール。
  • Lossless Acceleration：追加モデルを必要とせずに推論を大幅に高速化する手法。
  • Structured Prompting：膨大な数の例に対してインコンテキスト学習を拡張できる能力。
  • Extensible Prompts：より正確な制御のために自然言語以外の指示をサポート。