Zeit und Mühe sparen beim Erstellen von LLM-Apps mit Hilfe von geleiteter Erzeugung

Die Zähmung von LLMs mit gelenkter Erzeugung Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber unberechenbar. Es ist schwierig, sie zu strukturierter Daten zu führen. Während Feintuning ressourcenaufwendig ist, bietet die gelenkte Erzeugung eine Mittelposition. Diese Technik verwendet Einschränkungen, um die Ausgabe des LLM zu steuern, ohne es neu zu trainieren. Dieser Artikel erkundet Microsofts Guidance-Bibliothek und demonstriert ihre Anwendungen in: - Textklassifizierung: Kategorisierung von Text in vordefinierte Gruppen (z.B. positiv, negativ, neutral). - Erweiterte Aufforderung: Implementierung von Techniken wie Chain-of-Thought (CoT) für verbesserte Vernunft. - Entitätsauszug: Extraktion spezifischer Informationen (Daten, Adressen) in strukturierter Form. - Werkzeugnutzung: Integration von LLMs mit externen Werkzeugen für Aufgaben wie Datumsberechnung oder Zeichenmanipulation. Vorteile - Erzwingt das gewünschte Ausgabeformat, eliminiert Nachverarbeitung. - Verbessert Genauigkeit und Vorhersehbarkeit. - Kann schneller sein als unbeschränkte Erzeugung. Nachteile - Kann in einigen Fällen langsamer sein. - Kann Halluzinationen durch erzwungene unnatürliche Ausgaben erhöhen. Schlussfolgerung Die gelenkte Erzeugung, insbesondere mit Tools wie Guidance, bietet eine leistungsfähige Möglichkeit, die Nutzbarkeit von LLMs zu verbessern. Sie verbessert die Vorhersehbarkeit, vereinfacht die Integration mit anderen Tools und reduziert die Nachverarbeitungsbemühungen. Für Code und eine Live-Demo besuchen Sie: Code: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demo: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/