Как отключить рассуждения Gemini в DSPy

Чтобы отключить возможности рассуждений Gemini в DSPy, необходимо правильно настроить параметр thinking_budget и убедиться, что правильная конфигурация передается языковой модели. Наиболее надежный подход - использовать thinking_budget=0 при инициализации вашей языковой модели GeminiFlash, что должно полностью отключить возможности рассуждений.

Содержание

• Понимание системы рассуждений Gemini
• Правильная конфигурация для DSPy
• Рабочие примеры кода
• Распространенные проблемы и устранение неполадок
• Альтернативные подходы
• Сравнение влияния на производительность

Понимание системы рассуждений Gemini

Gemini 2.5 Flash включает встроенные возможности рассуждений, которые позволяют модели выполнять внутреннее мышление перед генерацией ответов. Это может быть полезно для сложных задач, но introduces дополнительную задержку и стоимость. Система рассуждений контролируется через параметр thinking_budget, который определяет, сколько вычислительных усилий модель посвящает внутреннему рассуждению.

Согласно официальной документации API Gemini, бюджет мышления работает следующим образом:

• thinking_budget=0: Полностью отключает мышление (рекомендуется для отключения рассуждений)
• thinking_budget>0: Включает мышление с указанным бюджетом
• thinking_budget=-1: Включает динамическое мышление (модель корректирует бюджет в зависимости от сложности)

Важно: Когда мышление отключено, модель генерирует ответы напрямую без промежуточных шагов рассуждения, что может значительно снизить задержку и стоимость для простых задач.

Правильная конфигурация для DSPy

Правильный способ отключить рассуждения в DSPy с Gemini 2.5 Flash включает использование класса GeminiFlash с thinking_budget=0. Вот правильная конфигурация:

import dspy
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# Инициализация GeminiFlash с отключенным мышлением
gemini_flash = dspy.GeminiFlash(
    model="gemini/gemini-2.5-flash",
    thinking_budget=0,  # Это отключает рассуждения
    cache=False
)

# Конфигурация DSPy для использования языковой модели
dspy.settings.configure(lm=gemini_flash, track_usage=True)

Ключевые параметры конфигурации:

Исследования показывают, что реализация DSPy специально использует thinking_budget=0 для отключения мышления, что делает этот подход наиболее надежным для приложений DSPy.

Рабочие примеры кода

Вот полный, рабочий пример, который демонстрирует правильное отключение рассуждений в DSPy:

Пример 1: Базовая конфигурация

import dspy
from dotenv import load_dotenv
from google.genai.types import GenerateContentConfig, ThinkingConfig

load_dotenv()

# Метод 1: Прямое использование GeminiFlash (рекомендуется)
gemini_flash = dspy.GeminiFlash(
    model="gemini/gemini-2.5-flash",
    thinking_budget=0,  # Отключает рассуждения
    cache=False
)

dspy.settings.configure(lm=gemini_flash, track_usage=True)

# Тест с простой задачей
classifier = dspy.Predict(dspy.Signature("problem -> answer: float"))
res = classifier(problem="Что такое 9 + 10?")

# Проверка, что рассуждения отключены
usage = res.get_lm_usage()
if "gemini/gemini-2.5-flash" in usage:
    completion_details = usage["gemini/gemini-2.5-flash"].get("completion_tokens_details", {})
    reasoning_tokens = completion_details.get("reasoning_tokens", 0)
    assert reasoning_tokens == 0, f"Обнаружены токены рассуждений: {reasoning_tokens}"
    print("✓ Рассуждения успешно отключены")

Пример 2: Альтернативный метод конфигурации

# Метод 2: Использование GenerateContentConfig (альтернативный подход)
config = GenerateContentConfig(
    thinking_config=ThinkingConfig(thinking_budget=0)
)

lm = dspy.LM(
    "gemini/gemini-2.5-flash",
    cache=False,
    config=config
)

dspy.settings.configure(lm=lm, track_usage=True)

Распространенные проблемы и устранение неполадок

Проблема 1: Рассуждения все еще активны несмотря на thinking_budget=0

Некоторые пользователи сообщают, что даже с thinking_budget=0 модель все равно выполняет рассуждения. Согласно обсуждениям сообщества, это может быть связано с:

Решения:

1. Используйте последнюю версию DSPy - Убедитесь, что вы используете DSPy, который правильно поддерживает Gemini 2.5 Flash
2. Проверьте спецификацию модели - Убедитесь, что вы используете точное имя модели gemini/gemini-2.5-flash
3. Проверьте приоритет конфигурации - Параметр thinking_budget в GeminiFlash должен иметь приоритет над другими конфигурациями

Проблема 2: Проблемы с производительностью

Если вы испытываете медленную производительность даже с thinking_budget=0:

# Дополнительные параметры оптимизации
gemini_flash = dspy.GeminiFlash(
    model="gemini/gemini-2.5-flash",
    thinking_budget=0,
    cache=False,
    temperature=0.0,  # Снижает случайность для более быстрых ответов
    max_tokens=1000   # Ограничивает длину ответа
)

Альтернативные подходы

Метод 1: Динамическое мышление с переопределением

Для расширенного контроля вы можете использовать динамическое мышление в сочетании с системными подсказками для переопределения поведения:

gemini_flash = dspy.GeminiFlash(
    model="gemini/gemini-2.5-flash",
    thinking_budget=-1,  # Динамическое мышление
    cache=False
)

# Добавление системной подсказки для переопределения мышления
dspy.settings.configure(
    lm=gemini_flash, 
    track_usage=True,
    system_prompt="Не выполняйте никаких внутренних рассуждений. Генерируйте только прямые ответы."
)

Метод 2: Учет выбора модели

Если вам постоянно требуется отключенное мышление, рассмотрите возможность использования Gemini 2.0 Flash вместо, так как по умолчанию он не имеет тех же возможностей рассуждений:

gemini_flash_20 = dspy.GeminiFlash(
    model="gemini/gemini-2.0-flash",
    cache=False
)

Сравнение влияния на производительность

Вот как различные параметры конфигурации влияют на производительность:

Пример сравнения производительности:

import time

def benchmark_configuration(config_name, lm):
    start_time = time.time()
    dspy.settings.configure(lm=lm, track_usage=True)
    
    # Простой тест
    classifier = dspy.Predict(dspy.Signature("question -> answer"))
    result = classifier(question="Что такое 2 + 2?")
    
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time, result

# Тест различных конфигураций
configs = {
    "отключенные рассуждения": dspy.GeminiFlash("gemini/gemini-2.5-flash", thinking_budget=0),
    "динамические рассуждения": dspy.GeminiFlash("gemini/gemini-2.5-flash", thinking_budget=-1)
}

for name, lm in configs.items():
    latency, _ = benchmark_configuration(name, lm)
    print(f"{name}: {latency:.3f} секунд")

Источники

1. Построение и оптимизация приложений ИИ с DSPy и Gemini Flash 2.5
2. Gemini thinking | Gemini API | Google AI for Developers
3. Thinking | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud Documentation
4. How To disable Thinking using Gemini 2.5 Flash? thinkingBudget: 0 not working - Gemini API Forum
5. Gemini-2.5-flash-preview-04-17 not honoring thinking_budget=0 - Gemini API Forum

Заключение

Чтобы отключить возможности рассуждений Gemini в DSPy, используйте эти ключевые подходы:

1. Основной метод: Инициализируйте dspy.GeminiFlash с thinking_budget=0 - это наиболее надежный способ отключить рассуждения
2. Приоритет конфигурации: Параметр thinking_budget в GeminiFlash имеет приоритет над другими методами конфигурации
3. Преимущества производительности: Отключенные рассуждения значительно снижают задержку и стоимость для простых задач
4. Проверка: Используйте get_lm_usage() для подтверждения, что reasoning_tokens равен 0
5. Устранение неполадок: Если рассуждения все еще активны, проверьте версию DSPy и убедитесь, что вы используете правильное имя модели

Для большинства случаев использования, требующих отключенных рассуждений, подход thinking_budget=0 обеспечит лучший баланс производительности и надежности в ваших приложениях DSPy с Gemini 2.5 Flash.