Огромная база промптов для нейросетей

Оптимизация кэширования в LLM с помощью управления памятью

ChatGPT Программирование 10
dddhhyyw

Автор промпта

@dddhhyyw

Этот промпт поможет вам разработать эффективные инструменты управления памятью для улучшения кэширования в LLM. Используйте его для оптимизации обработки контекста и улучшения работы вашего агента.

Как использовать этот промпт

"1. Скопируйте промпт. 2. Заполните переменные для вашей модели в системе. 3. Используйте полученные рекомендации для оптимизации работы вашего агента."

Пример ответа нейросети

""Вы разработали кэш-систему, которая использует Shadow VFS для получения локальных инструкций. При каждой итерации агента вы извлекаете только актуальные данные, минимизируя нагрузки на систему. Используя Context Nodes, ваш агент формирует краткие резюме, которые помогают ускорить обработку информации в потоке. Например, вместо потока из 1000 строк кода, агент использует компактное резюме в 100 строк, сохраняя только важные моменты. Активное управление памятью через Active Compaction позволяет удалять устаревшую информацию без риска потери важных данных.""

Вы недавно смотрели

Сохранено в браузере
🍪

Мы используем Cookies и LocalStorage

Это необходимо, чтобы сохранять вашу Историю просмотров, подставлять ваши данные в Конструкторе и добавлять промпты в Избранное. Мы не передаем эти данные третьим лицам.