Spara tid och ansträngning när du bygger LLM-appar med hjälp av guidad generation

Tämä LLMs med Guided Generation Stora språkmodeller (LLMs) är kraftfulla men oförutsägbara. Att få dem att producera strukturerade data kan vara utmanande. Medan finjustering är resurskrävande erbjuder guided generation en mellanväg. Denna teknik använder begränsningar för att styra LLM:s utdata utan att behöva träna om. Denna artikel utforskar Microsofts Guidance-bibliotek och demonstrerar dess tillämpningar i: - Textklassificering: Kategorisering av text i fördefinierade grupper (t.ex. positiv, negativ, neutral). - Avancerad prompting: Implementering av tekniker som Chain-of-Thought (CoT) för förbättrad resonemang. - Entitetsutvinning: Utvinning av specifik information (datum, adresser) i en strukturerad form. - Verktygsanvändning: Integrering av LLMs med externa verktyg för uppgifter som datumberäkning eller strängmanipulation. Fördelar - Tvingar önskad utdataformat, eliminerar efterbearbetning. - Förbättrar precision och förutsägbarhet. - Kan vara snabbare än okonstruerad generation. Nackdelar - Potentiellt långsammare i vissa fall. - Kan öka hallucinationer genom att tvinga onaturlig utdata. Slutsats Guided generation, särskilt med verktyg som Guidance, erbjuder ett kraftfullt sätt att förbättra LLM-användbarheten. Det förbättrar förutsägbarheten, förenklar integrationen med andra verktyg och minskar efterbearbetningsansträngningarna. För kod och en live-demo, besök: Kod: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/