Spa tid og innsats når du bygger LLM-apps med veiledet generering

Temming av LLM med Guided Generation Store språkmodeller (LLM) er kraftfulle, men uforutsigbare. Å få dem til å produsere strukturert data kan være utfordrende. Mens finjustering er ressurskrevende, tilbyr guided generation en mellomvei. Denne teknikken bruker begrensninger til å styre LLMs utgang uten å måtte re-treine. Denne artikkelen utforsker Microsofts Guidance-bibliotek og demonstrerer dets anvendelser i: - Tekstklassifisering: Kategorisering av tekst i forhåndsdefinerte grupper (f.eks. positiv, negativ, nøytral). - Avansert prompting: Implementering av teknikker som Chain-of-Thought (CoT) for forbedret resonnement. - Entitetsutvinning: Utvinning av spesifikk informasjon (datoer, adresser) i en strukturert format. - Verktøybruk: Integrering av LLM med eksterne verktøy for oppgaver som dato beregning eller strengmanipulering. Fordeler - Tvinger ønsket utgangsformat, eliminerer etterbehandling. - Forbedrer nøyaktigheten og forutsigbarheten. - Kan være raskere enn ubegrenset generering. Ulemper - Potensielt langsommere i noen tilfeller. - Kan øke hallusinasjoner ved å tvinge frem ubnaturlig utgang. Konklusjon Guided generation, spesielt med verktøy som Guidance, tilbyr en kraftfull måte å forbedre LLMs brukbarhet. Det forbedrer forutsigbarheten, forenkler integrering med andre verktøy og reduserer etterbehandlingsinnsats. For kode og en live demo, besøk: Kode: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/