Säästä aikaa ja vaivaa, kun rakennat LLM-sovelluksia käyttämällä ohjattua generointia

LLE-t:n kesyttäminen ohjatulla generoinnilla Suuret kielimallit (LLM) ovat voimakkaat mutta ennustamattomat. Niiden saaminen tuottamaan rakenteellista dataa voidaan olla haastavaa. Vaikka hienosäätö on resurssi-intensiivinen, ohjattu generointi tarjoaa keskitien. Tämä tekniikka käyttää rajoituksia ohjaamaan LLM:n tuotosta kouluttamatta sitä uudelleen. Tämä artikkeli tutkii Microsoftin Guidance-kirjastoa ja esittelee sen soveltamisalueet seuraavissa: - Tekstiluokittelu: Tekstin luokittelu esitetyihin ryhmiin (esim. positiivinen, negatiivinen, neutraali). - Edistynyt kysyminen: Käyttämällä tekniikoita kuten Chain-of-Thought (CoT) paremman päättelyn saavuttamiseksi. - Entiteettien erottaminen: Erikoistiedon (päivämäärien, osoitteiden) erottaminen rakenteelliseen muotoon. - Työkalun käyttö: LLMien integroiminen ulkoisten työkalujen kanssa tehtäviin kuten päivämäärälaskenta tai merkkijonon manipulointi. Edut - Varmistaa halutun tulostuksen muodon, mikä vähentää jälkikäsittelyä. - Parantaa tarkkuutta ja ennustettavuutta. - Voi olla nopeampi kuin rajattu generointi joissain tapauksissa. Haitat - Voi olla hitaampi joissain tapauksissa. - Saattaa lisätä hallusinaatioita pakottaessa epäluonnollista tulosta. Yhteenveto Ohjattu generointi, erityisesti työkalujen kanssa, kuten Guidance, tarjoaa voimakkaan tavan parantaa LLMien käytettävyyttä. Se parantaa ennustettavuutta, yksinkertaistaa integraation muiden työkalujen kanssa ja vähentää jälkikäsittelyvaivat. Koodi ja live-esittely löytyvät osoitteesta: Koodi: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Esittely: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/