Bespaar tijd en inspanning bij het bouwen van LLM-apps met behulp van geleide generatie

Taming LLMs met Gestructureerde Generatie Grote Taalmodellen (LLMs) zijn krachtig maar onvoorspelbaar. Het verkrijgen van gestructureerde data-uitvoer kan een uitdaging zijn. Terwijl fijnafstemmen hulpbronnen-intensief is, biedt gestructureerde generatie een middenweg. Deze techniek gebruikt beperkingen om de LLM-uitvoer te sturen zonder opnieuw te trainen. Dit artikel verkent Microsoft's Guidance-bibliotheek en demonstreert zijn toepassingen in: - Tekstclassificatie: Categoriseren van tekst in vooraf gedefinieerde groepen (bijv. positief, negatief, neutraal). - Geavanceerde Prompting: Implementeren van technieken zoals Chain-of-Thought (CoT) voor verbeterd redeneren. - Entiteitextractie: Specifieke informatie (data, adressen) in een gestructureerd formaat extraheren. - Toolgebruik: Integreren van LLMs met externe tools voor taken zoals datumcalculatie of stringmanipulatie. Voordelen - Verplicht het gewenste uitvoerformaat, waardoor nasynchronisatie overbodig wordt. - Verbeterd nauwkeurigheid en voorspelbaarheid. - Kan sneller zijn dan ongecontroleerde generatie. Nadelen - Potentieel langzamer in sommige gevallen. - Kan hallucinaties verhogen door onnatuurlijke output te forceren. Conclusie Gestructureerde generatie, vooral met tools zoals Guidance, biedt een krachtige manier om de bruikbaarheid van LLMs te verbeteren. Het verbetert de voorspelbaarheid, vereenvoudigt de integratie met andere tools en reduceert de nasynchronisatie-inspanningen. Voor code en een live demo, bezoek: Code: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/