Eine Einführung in LMQL: Die Brücke zwischen SQL und Großsprachenmodellen

SQL, die strukturierte Abfragesprache, ist ein Eckpfeiler der Datenbankverwaltung, die eine effiziente Datenspeicherung, Abruf und Manipulation ermöglicht. Seine weit verbreitete Einführung beruht auf seiner Einfachheit und Wirksamkeit bei der Behandlung von riesigen Datensätzen. Die sich entwickelnde Datenlandschaft führt jedoch neue Herausforderungen ein.

Der Aufstieg künstlicher Intelligenz und großer Sprachmodelle (LLMs) zeigt leistungsstarke Werkzeuge, aber die Interaktion mit ihnen kann umständlich sein. Hier tritt LMQL ein.

vom SRI -Labor in Eth Zürich entwickelt und fungiert als Brücke zwischen Entwicklern und LLMs. Es bringt die strukturierte Abfragemacht von SQL in die Welt der Sprachmodelle, um Interaktionen und Verbesserung der Effizienz.

.

Dieses Tutorial Covers:

• Was ist lmql?
• Warum LMQL?
verwenden
• Einrichten von LMQL
• Praktische LMQL -Anwendungen
• lmql Einschränkungen
• Best Practices

Was ist lmql?

LMQL oder Sprachmodelle Abfragestrach ist eine neuartige Programmiersprache für LLMs. Es kombiniert deklarative SQL-ähnliche Merkmale mit einer imperativen Skriptsyntax und bietet einen strukturierteren Ansatz zur Informationsextraktion und Reaktionsgenerierung von LLMs.

Wichtig ist, dass LMQL Python erweitert, neue Funktionen hinzufügt und seine Fähigkeiten erweitert. Dies ermöglicht es Entwicklern, natürliche Sprachanforderungen zu erstellen, die Text und Code einbeziehen und die Flexibilität und Ausdrucksfähigkeit von Abfragen erhöhen. Wie seine Schöpfer sagen, integriert LMQL die LLM -Interaktion nahtlos in den Programmcode und wechselt über die traditionelle Vorlagen hinaus. Es wurde in einem Forschungspapier "Aufforderung zur Programmierung: eine Abfragesprache für Großsprachmodelle" als Lösung für "Sprachmodellaufforderung" (LMP) eingeführt.

.

llms excel bei Aufgaben wie Fragen zur Beantwortung von Fragen und Code, die logische Sequenzen basierend auf Eingabewahrscheinlichkeiten generieren. LMP nutzt dies, indem sie Sprachanweisungen oder Beispiele zum Auslösen von Aufgaben verwenden. Erweiterte Techniken ermöglichen sogar Interaktionen zwischen Benutzern, Modell und externen Tools.

Die Herausforderung besteht darin, eine optimale Leistung oder Anpassung von LLMs für bestimmte Aufgaben zu erreichen und häufig komplexe, aufgabenspezifische Programme zu erfordern, die möglicherweise noch von AD-hoc-Interaktionen abhängen. LMQL befasst sich mit einer intuitiven Mischung aus Textaufforderung und Skript, sodass Benutzer Einschränkungen für die LLM -Ausgabe definieren können.

Warum LMQL?

verwenden

Während moderne LLMs konzeptionell aufgefordert werden können, erfordert die Maximierung ihres Potenzials und die Anpassung an neue Modelle ein tiefes Verständnis der inneren Arbeiten und ihrer Lieferanten-spezifischen Tools. Aufgaben wie die Einschränkung der Ausgabe auf bestimmte Wörter oder Phrasen können aufgrund der Tokenisierung komplex sein. Darüber hinaus ist die Verwendung von LLMs, ob lokal oder über APIs, aufgrund ihrer Größe teuer.

lmql mindert diese Probleme. Es reduziert LLM -Aufrufe, indem es vordefinierte Verhaltensweisen und Suchbeschränkungen nutzt. Es vereinfacht auch die Aufforderungstechniken, die häufig iterative Kommunikation zwischen Benutzer und Modell oder spezialisierten Schnittstellen beinhalten. Die Einschränkungsfunktionen von LMQL sind für Produktionsumgebungen von entscheidender Bedeutung, um eine vorhersehbare und verarbeitbare Leistung zu gewährleisten. Zum Beispiel sorgt LMQL in der Stimmungsanalyse konsistent wie "positive", "negative" oder "neutrale" als "positive", "negative" oder "neutrale" als mehr ausführlicher, weniger leicht analysiert. Einschränkungen bei Menschenlesen ersetzen die Notwendigkeit, direkt mit Modell-Token zu arbeiten.

Einrichten von LMQL

lmql kann lokal installiert oder über die IDE -Online -Spielplatz -IDE zugegriffen werden. Lokale Installation ist für selbst gehostete Modelle mit Transformatoren oder Lama.cpp.

erforderlich

Installations- und Umgebungs -Setup

lokale Installation ist einfach:

pip install lmql

Für die GPU -Unterstützung mit Pytorch & GT; = 1.11:

pip install lmql[hf]

Eine virtuelle Umgebung wird empfohlen.

Drei Möglichkeiten zum Ausführen von LMQL -Programmen existieren:

1. Spielplatz: lmql playground startet eine browserbasierte IDE (erfordert node.js). Zugriff über https://www.php.cn/link/4a914e5c38172ae9b61780ffbd0b2f90 Wenn nicht automatisch gestartet.
2. Befehlszeile: lmql run führt lokale .lmql Dateien aus.
3. Python -Integration: import lmql und verwenden Sie lmql.run oder der @lmql.query Dekorateur.

Starten Sie die LMQL -Inferenz -API mit

lmql serve-model

, wenn lokale Transformatormodelle in der Spielplatz- oder Befehlszeile verwendet werden.

LMQL Syntax

verstehen

Ein LMQL -Programm hat fünf Schlüsselteile:

• Abfrage: [varname] Die primäre Kommunikationsmethode zwischen Benutzer und LLM. Verwendet {varname} für generierten Text und
für das variable Abrufen.
• Decoder:
Gibt den Dekodierungsalgorithmus (z. B. Strahlsuche) an. Kann in der Abfrage oder extern (in Python) definiert werden.
• Modell: lmql.model(...) LMQL unterstützt verschiedene Modelle (OpenAI, Lama.cpp, Huggingface -Transformatoren). Die Modelle werden mit from geladen und entweder extern oder mit einer
-Klausel an die Abfrage übergeben.
• Einschränkungen:
Steuerung der LLM -Ausgabe mit verschiedenen Einschränkungen (Stoppphrasen, Datentypen, Zeichen/Tokenlänge, Regex, benutzerdefinierte Einschränkungen).
• Verteilung:
definiert das Ausgangsformat und die Struktur.

lmql Einschränkungen und Unterstützung der Community

Die relative Neuheit von

LMQL führt zu einer kleinen Gemeinschaft und weniger umfassenden Dokumentation. Einschränkungen bei der OpenAI -API beschränken auch die volle Auslastung mit bestimmten Modellen wie ChatGPT. Die laufende Entwicklung verspricht jedoch Verbesserungen.

Schlussfolgerung

lmql bietet einen leistungsstarken, von SQL inspirierten Ansatz für die Interaktion mit LLMs. Seine Python -Integrations- und Einschränkungsfunktionen machen es zu einem wertvollen Instrument für verschiedene Anwendungen. Weitere Lernen finden Sie in Lamaindex, Chatgpt Alternatives, LLM -Training mit Pytorch, Langchain und der Cohere -API.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Einführung in LMQL: Die Brücke zwischen SQL und Großsprachenmodellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!