Risparmia tempo e sforzo quando crei app LLM utilizzando la generazione guidata

Domare LLM con Generazione Guidata I Large Language Models (LLM) sono potenti ma imprevedibili. Ottenere che producano dati strutturati può essere difficile. Se la fine-tuning è dispendiosa in termini di risorse, la generazione guidata offre un terreno di mezzo. Questa tecnica utilizza vincoli per orientare l'output dell'LLM senza doverlo riaddestrare. Questo articolo esplora la libreria Guidance di Microsoft e ne dimostra le applicazioni in: - Classificazione del testo: categorizzare il testo in gruppi predefiniti (ad esempio, positivo, negativo, neutro). - Prompting avanzato: implementare tecniche come Chain-of-Thought (CoT) per un ragionamento avanzato. - Estrazione di entità: estrarre informazioni specifiche (date, indirizzi) in formato strutturato. - Utilizzo di strumenti: integrare LLM con strumenti esterni per compiti come il calcolo delle date o la manipolazione delle stringhe. Vantaggi - Impone il formato di output desiderato, eliminando l'elaborazione post-generazione. - Migliora l'accuratezza e la prevedibilità. - Può essere più veloce della generazione non vincolata. Svantaggi - Potenzialmente più lenta in alcuni casi. - Può aumentare le allucinazioni forzando output innaturali. Conclusione La generazione guidata, specialmente con strumenti come Guidance, offre un modo potente per migliorare l'utilizzabilità degli LLM. Migliora la prevedibilità, semplifica l'integrazione con altri strumenti e riduce gli sforzi di elaborazione post-generazione. Per il codice e una demo live, visitate: Codice: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/