Spar tid og anstrengelse, når du bygger LLM-apps, ved at bruge guidet generation

At tæmme LLM'er med Guided Generation Store sprogmodeller (LLM'er) er kraftfulde, men også uforudsigelige. At få dem til at producere strukturerede data kan være en udfordring. Mens finjustering er ressourcetung, tilbyder guided generation en mellemvej. Denne teknik anvender begrænsninger til at styre LLM'ens output uden at genoptræne den. Denne artikel undersøger Microsofts Guidance-bibliotek og demonstrerer dets anvendelser i: - Tekstklassificering: Kategorisering af tekst i foruddefinerede grupper (f.eks. positiv, negativ, neutral). - Avanceret Prompting: Implementering af teknikker som Chain-of-Thought (CoT) for forbedret fornuft. - Entitetsudtrækning: Udtrækning af specifik information (datoer, adresser) i en struktureret form. - Værktøjsanvendelse: Integration af LLM'er med eksterne værktøjer til opgaver som dato-beregning eller strengmanipulation. Fordelene - Tvinger ønsket output-format, eliminerer efterbehandling. - Forbedrer nøjagtighed og forudsigelighed. - Kan være hurtigere end ukonstrueret generation. Ulemperne - Kan være langsommere i nogle tilfælde. - Kan øge hallucinationer ved at tvinge unaturlig output. Konklusion Guided generation, især med værktøjer som Guidance, tilbyder en kraftfuld måde at forbedre LLM-brugbarheden. Det forbedrer forudsigelighed, simplificerer integration med andre værktøjer og reducerer efterbehandlingsindsatsen. For kode og en live-demo, besøg: Kode: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/