Économisez temps et effort en construisant des applications LLM avec la génération guidée

Domestication des LLM avec la génération guidée Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) sont puissants mais imprévisibles. Les faire produire des données structurées peut être difficile. Bien que l'ajustement fin soit coûteux en ressources, la génération guidée offre un terrain d'entente. Cette technique utilise des contraintes pour diriger la production de l'LLM sans reformation. Cet article explore la bibliothèque Guidance de Microsoft et démontre ses applications dans: - Classification de texte: Catégorisation du texte en groupes préétablis (par exemple, positif, négatif, neutre). - Sollicitation avancée: Mise en œuvre de techniques telles que la Chaîne de Pensée (CoT) pour améliorer la raison. - Extraction d'entités: Extraction d'informations spécifiques (dates, adresses) dans un format structuré. - Utilisation d'outils: Intégration des LLM avec des outils externes pour des tâches telles que le calcul de dates ou la manipulation de chaînes. Avantages - Imposer le format de sortie souhaité, éliminant le traitement postérieur. - Améliore la précision et la prévisibilité. - Peut être plus rapide que la génération non contrainte. Inconvénients - Potentiellement plus lent dans certains cas. - Peut augmenter les hallucinations en forçant des sorties non naturelles. Conclusion La génération guidée, en particulier avec des outils comme Guidance, offre un moyen puissant d'améliorer l'utilisabilité des LLM. Elle améliore la prévisibilité, simplifie l'intégration avec d'autres outils et réduit les efforts de traitement postérieur. Pour le code et une démonstration en direct, visitez: Code: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Démo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/