Ahorra tiempo y esfuerzo al construir aplicaciones LLM utilizando generación guiada

Domesticando LLMs con Generación Guiada Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) son poderosos pero impredecibles. Lograr que produzcan datos estructurados puede ser desafiante. Aunque el ajuste fino es intensivo en recursos, la generación guiada ofrece un término medio. Esta técnica utiliza restricciones para dirigir la salida del LLM sin necesidad de reentrenamiento. Este artículo explora la biblioteca de Guidance de Microsoft y demuestra sus aplicaciones en: - Clasificación de Texto: Categorizar texto en grupos predefinidos (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). - Indicación Avanzada: Implementar técnicas como Cadena de Pensamiento (CoT) para razonamiento mejorado. - Extracción de Entidades: Extraer información específica (fechas, direcciones) en un formato estructurado. - Uso de Herramientas: Integrar LLMs con herramientas externas para tareas como cálculo de fechas o manipulación de cadenas. Ventajas: - Impone el formato de salida deseado, eliminando el procesamiento posterior. - Mejora la precisión y predecibilidad. - Puede ser más rápido que la generación no restringida en algunos casos. Desventajas: - Potencialmente más lento en algunos casos. - Puede aumentar las alucinaciones al forzar salidas no naturales. Conclusión La generación guiada, especialmente con herramientas como Guidance, ofrece una forma poderosa de mejorar la usabilidad de los LLMs. Mejora la predecibilidad, simplifica la integración con otras herramientas y reduce los esfuerzos de procesamiento posterior. Para obtener el código y una demostración en vivo, visite: Código: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demostración: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/