LLM Uygulamaları Oluştururken Zaman ve Çaba Tasarrufu Sağlayın Kılavuzlu Jenerasyonla

Büyük Dil Modellerini (BDM) Eğiterek: Kılavuzlu Jenerasyon Büyük Dil Modelleri (BDM) güçlüler ancak öngörülemezler. Bu modellerden yapılandırılmış veri elde etmek zor olabilir. İnce ayarlamadan kaynaklı kaynak gerektiğinde, kılavuzlu jenerasyon orta bir yol sunar. Bu teknik, BDM'nin çıkışını yönlendirmek için kısıtlamalar kullanarak, yeniden eğitilmeden olmadan çalıştırır. Bu makale, Microsoft'un Kılavuz Kitaplığı'nın uygulamalarını ve şu alanlardaki uygulamalarını inceler: - Metin Sınıflandırma: Önceden belirlenmiş gruplara (örneğin, olumlu, olumsuz, nötr) metinlerin kategorizasyonu. - İleri Düzeyli Promting: Zincir Düşünce (CoT) gibi tekniklerin uygulanması için geliştirilmiş akıl yürütme. - Varlık Çıkarma: Belirli bilgiler (tarihler, adresler) yapılandırılmış bir biçimde elde etmek. - Araç Kullanımı: Dış araçlar (örneğin, tarih hesaplama veya dize manipülasyonu) ile BDM'lerin entegrasyonu. Avantajlar - İstenen çıkış formatını zorlar, böylece sonrası işlemleri ortadan kaldırır. - Doğruluğu ve tahmin edilebilirliği artırır. - Bazı durumlarda daha hızlı olabilir. Dezavantajlar - Bazı durumlarda daha yavaş olabilir. - Yapay çıkışlar üretebileceği için doğal olmayan çıkışlar zorlaştırabilir. Sonuç Kılavuzlu jenerasyon, özellikle Kılavuz gibi araçlar kullanılarak, BDM'lerin kullanılabilirliğini iyileştirir. Bu teknik, tahmin edilebilirliği artırır, diğer araçlar ile entegrasyonu kolaylaştırır ve sonrası işlemleri azaltır. Kod ve canlı bir demo için şu adreslere bakın: Kod: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/