LLMアプリケーションを構築する際の時間と労力の削減：ガイド付き生成を使用

大型言語モデル(LLM)は強力ですが、予測不能です。構造化されたデータを出力させるためには困難です。微調整はリソースがかかるため、ガイド生成が中間的なソリューションです。この技術は、LLMの出力を制御するために制約を使用しますが、再トレーニングは行われません。 この記事では、マイクロソフトのGuidanceライブラリを探り、以下のアプリケーションを示します。 - テキスト分類：テキストを事前に定義されたグループに分類します（例えば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。 - 高度なプロンプティング：チェーン・オブ・ソート（CoT）などの技術を実装し、推理能力を向上させる。 - エンティティ抽出：特定の情報（日付、住所）を構造化された形式で抽出します。 - ツール使用：LLMを外部ツールと統合し、日付計算や文字列操作などのタスクを行います。 利点 - 欲しい出力形式を強制し、後処理を省く。 - 正確さと予測可能性を向上させる。 - 一部の場合には、制限のない生成よりも速くなる可能性があります。 欠点 - 一部の場合には、遅くなる可能性があります。 - 不自然な出力を強いることで、幻想を増やす可能性があります。 結論 ガイド生成、特にGuidanceのようなツールを使用すると、LLMの使いやすさが大幅に向上します。予測可能性が向上し、他のツールとの統合が簡単になり、後処理の努力が減少します。 コードとライブデモは以下を参照してください。 コード：https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation デモ：https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/