Укрощение крупных языковых моделей с помощью управляемой генерации
Крупные языковые модели (LLM) мощны, но непредсказуемы. Добиться от них структурированного вывода может быть сложно. Хотя дообучение ресурсоемко, управляемая генерация предлагает промежуточный вариант. Этот метод использует ограничения, чтобы направлять вывод LLM без его переподготовки.
В этой статье мы разбираем библиотеку Guidance от Microsoft и демонстрируем ее применения в:
- Классификации текста: Категоризации текста по заранее определенным группам (например, положительный, отрицательный, нейтральный).
- Продвинутом подталкивании: Реализации техник, таких как цепочка мыслей (CoT), для улучшения рассуждений.
- Извлечении сущностей: Извлечении конкретной информации (даты, адреса) в структурной форме.
- Использовании инструментов: Интеграции КЯМ с внешними инструментами для выполнения задач, таких как расчет дат или манипуляция строками.
Преимущества:
- Обеспечивает желаемый формат вывода, устраняя необходимость в постобработке.
- Улучшает точность и предсказуемость.
- Может быть быстрее, чем неограниченная генерация.
Недостатки:
- В некоторых случаях может быть потенциально медленнее.
- Может увеличить количество галлюцинаций, вынуждая неестественный вывод.
Заключение
Управляемая генерация, особенно с помощью инструментов, таких как Guidance, предлагает мощный способ улучшения полезности КЯМ. Она улучшает предсказуемость, упрощает интеграцию с другими инструментами и сокращает усилия по постобработке.
Для кода и живой демонстрации посетите:
Код: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation
Демо: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/
towardsdatascience.com
Save Time and Effort When Building LLM Apps Using Guided Generation
Create attached notes ...