Verbesserung von LLMs mit strukturierten Ausgängen und Funktionsaufruf

Einführung

Nehmen wir an, Sie interagieren mit einem Freund, der sich ausfasst, aber manchmal fehlen keine konkreten/informierten Antworten oder wenn er/sie nicht fließend reagiert, wenn er mit komplizierten Fragen konfrontiert ist. Was wir hier tun, ähnelt den Aussichten, die derzeit bei großen Sprachmodellen existieren. Sie sind sehr hilfreich, obwohl ihre Qualität und Relevanz von gelieferten strukturierten Antworten zufriedenstellend oder Nische sein kann.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie zukünftige Technologien wie Funktionsanrufe und Abrufgeneration (RAG) LLMs verbessern können. Wir werden ihr Potenzial diskutieren, zuverlässigere und aussagekräftigere Konversationserfahrungen zu schaffen. Sie werden lernen, wie diese Technologien funktionieren, ihre Vorteile und die Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen. Unser Ziel ist es, Sie sowohl Kenntnisse als auch die Fähigkeiten zur Verbesserung der LLM -Leistung in verschiedenen Szenarien auszurüsten.

Dieser Artikel basiert auf einem kürzlich von Ayush Thakur gehaltenen Vortrag über die Verbesserung von LLMs mit strukturierten Ausgaben und Funktionsaufrufen im Datahack Summit 2024.

Lernergebnisse

• Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte und Einschränkungen großer Sprachmodelle.
• Erfahren Sie, wie strukturierte Ausgaben und Funktionen aufrufen die Leistung von LLMs verbessern können.
• Erforschen Sie die Prinzipien und Vorteile der retrieval-generierten Generation (RAG) bei der Verbesserung der LLMs.
• Identifizieren Sie wichtige Herausforderungen und Lösungen bei der effektiven Bewertung von LLMs.
• Vergleichen Sie die Funktionen für Funktionsaufrufe zwischen OpenAI- und Lama -Modellen.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Was sind LLMs?
• Interaktion mit LLM: Aufforderung
• Wie unterscheidet sich die LLM -Anwendung von der Modellentwicklung?
• Funktionsaufruf mit LLMs
• Funktionsaufruf: Feinabstimmung
• Lumpen (Retrieval-Augmented-Generation) für LLMs
• Bewertung von LLMs
• Eingeschränkte Erzeugung von Ausgängen für LLMs
• Absenkung der Temperatur für mehr strukturierte Ausgänge
• Denkkette für LLMs
• Funktion aufrufen OpenAI gegen Lama
• Finden von LLMs für Ihre Anwendung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was sind LLMs?

Große Sprachmodelle (LLMs) sind erweiterte KI -Systeme, die auf der Grundlage großer Datensätze natürliche Sprache verstehen und generieren. Modelle wie GPT-4 und LLAMA verwenden Deep-Lern-Algorithmen, um Text zu verarbeiten und zu produzieren. Sie sind vielseitige Aufgaben wie Sprachübersetzung und Inhaltserstellung. Durch die Analyse großer Datenmengen lernen LLMs Sprachmuster und wenden dieses Wissen an, um natürliche Reaktionen zu erzeugen. Sie prognostizieren Text und formatieren ihn logisch, sodass sie eine breite Palette von Aufgaben über verschiedene Felder hinweg ausführen können.

Einschränkungen von LLMs

Lassen Sie uns nun Einschränkungen von LLMs untersuchen.

• Inkonsistente Genauigkeit: Ihre Ergebnisse sind manchmal ungenau oder sind nicht so zuverlässig wie erwartet, insbesondere wenn es sich um komplizierte Situationen handelt.
• Mangel an wahrem Verständnis: Sie können Text produzieren, die angemessen klingen können, aber aufgrund ihres Mangels an Einsicht tatsächlich die falschen Informationen oder ein Spin -Off sein können.
• Trainingsdatenbeschränkungen: Die von ihnen erzeugten Ausgänge werden durch ihre Trainingsdaten zurückgehalten, die manchmal entweder Verzerrungen oder Lücken enthalten können.
• Statische Wissensbasis: LLMs verfügen über eine statische Wissensbasis, die in Echtzeit nicht aktualisiert wird, wodurch sie für Aufgaben, die aktuelle oder dynamische Informationen erfordern, weniger effektiv werden.

Bedeutung strukturierter Ausgänge für LLMs

Wir werden nun die Bedeutung strukturierter Ausgaben von LLMs untersuchen.

• Verbesserte Konsistenz: Strukturierte Ausgaben bieten ein klares und organisiertes Format, wodurch die Konsistenz und Relevanz der vorgestellten Informationen verbessert werden.
• Verbesserte Benutzerfreundlichkeit: Sie erleichtern die Interpretation und Nutzung der Informationen, insbesondere in Anwendungen, die eine präzise Datenpräsentation benötigen.
• Organisierte Daten: Strukturierte Formate helfen bei der logischen Organisation von Informationen, was für die Erstellung von Berichten, Zusammenfassungen oder datengesteuerten Erkenntnissen von Vorteil ist.
• Reduzierte Unklarheit: Durch die Implementierung strukturierter Ausgaben wird die Unklarheit verringert und die Gesamtqualität des generierten Textes verbessert.

Interaktion mit LLM: Aufforderung

Das Auffordern von großsprachigen Modellen (LLMs) beinhaltet das Erstellen einer Eingabeaufforderung mit mehreren Schlüsselkomponenten:

• Anweisungen : Klare Richtlinien darüber, was die LLM tun soll.
• Kontext : Hintergrundinformationen oder vorherige Token, um die Antwort zu informieren.
• Eingabedaten : Der Hauptinhalt oder die Abfrage, die die LLM bearbeiten muss.
• Ausgangsindikator : Gibt das gewünschte Format oder die gewünschte Antworttyp an.

Um das Gefühl zu klassifizieren, geben Sie einen Text wie „Ich denke, das Essen war in Ordnung“ an und bitten die LLM, ihn in neutrale, negative oder positive Gefühle zu kategorisieren.

In der Praxis gibt es verschiedene Ansätze zu fordern:

• Eingabeausgabe : Eingibt die Daten direkt und empfängt die Ausgabe.
• Denkkette (COT) : Ermutigt das LLM durch eine Folge von Schritten, um die Ausgabe zu erreichen.
• Selbstkonsistenz mit COT (COT-SC) : Verwendet mehrere Argumentationspfade und aggregiert Ergebnisse für eine verbesserte Genauigkeit durch Mehrheitswahl.

Diese Methoden helfen bei der Verfeinerung der Antworten des LLM und zur Sicherstellung, dass die Ausgaben genauer und zuverlässig sind.

Wie unterscheidet sich die LLM -Anwendung von der Modellentwicklung?

Schauen wir uns nun die folgende Tabelle an, um zu verstehen, wie sich die LLM -Anwendung von der Modellentwicklung unterscheidet.

	Modellentwicklung	LLM -Apps
Modelle	Architektur gespeicherte Gewichte und Vorurteile	Komposition von Funktionen, APIs und Konfiguration
Datensätze	Enorm, oft beschriftet	Menschlicher erzeugt, oft nicht markiert
Experimentieren	Teure, lang laufende Optimierung	Kostengünstige Wechselwirkungen mit hoher Frequenz
Verfolgung	Metriken: Verlust, Genauigkeit, Aktivierungen	Aktivität: Abschlüsse, Feedback, Code
Auswertung	Objektiv und planen	Subjektiv und erfordert menschliche Eingaben

Funktionsaufruf mit LLMs

Mit LLMs mit Funktionsaufrufen werden große Sprachmodelle (LLMs) aktiviert, um vordefinierte Funktionen oder Code -Snippets im Rahmen ihres Antwortprozesses auszuführen. Diese Funktion ermöglicht es LLMs, bestimmte Aktionen oder Berechnungen über die Standardtextgenerierung hinaus auszuführen. Durch die Integration von Funktionsaufrufen kann LLMs mit externen Systemen interagieren, Echtzeitdaten abrufen oder komplexe Vorgänge ausführen, wodurch deren Nutzen und Effektivität in verschiedenen Anwendungen erweitert wird.

Vorteile der Funktionsanrufe

• Verbesserte Interaktivität: Funktionsaufruf ermöglicht es LLMs, dynamisch mit externen Systemen zu interagieren, wodurch Echtzeitdatenab Abruf und Verarbeitung erleichtert werden. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die aktuelle Informationen erfordern, z. B. Live-Datenabfragen oder personalisierte Antworten auf der Grundlage der aktuellen Bedingungen.
• Erhöhte Vielseitigkeit: Durch Ausführen von Funktionen kann LLMs eine breitere Auswahl an Aufgaben erledigen, von der Durchführung von Berechnungen bis hin zum Zugriff auf und manipulieren Datenbanken. Diese Vielseitigkeit verbessert die Fähigkeit des Modells, verschiedene Benutzeranforderungen zu befriedigen und umfassendere Lösungen zu liefern.
• Verbesserte Genauigkeit: Funktionsaufruf ermöglicht es LLMs, bestimmte Aktionen auszuführen, die die Genauigkeit ihrer Ausgaben verbessern können. Beispielsweise können sie externe Funktionen verwenden, um die von ihnen generierten Informationen zu validieren oder zu bereichern, was zu genaueren und zuverlässigeren Antworten führt.
• Straffungsprozesse: Das Integrieren von Funktionen in LLMs kann komplexe Prozesse optimieren, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und den Bedarf an manuellem Intervention verringern. Diese Automatisierung kann zu effizienteren Workflows und schnelleren Reaktionszeiten führen.

Einschränkungen des Funktionsaufrufs mit aktuellen LLMs

• Begrenzte Integrationsfunktionen: Die aktuellen LLMs können Herausforderungen bei der nahtlosen Integration in verschiedene externe Systeme oder Funktionen stellen. Diese Einschränkung kann ihre Fähigkeit einschränken, mit verschiedenen Datenquellen zu interagieren oder komplexe Operationen effektiv auszuführen.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken: Funktionsanruf können Sicherheits- und Datenschutzrisiken einführen, insbesondere wenn LLMs mit sensiblen oder personenbezogenen Daten interagieren. Die Gewährleistung von robusten Schutzmaßnahmen und sicheren Wechselwirkungen ist entscheidend, um mögliche Schwachstellen zu mildern.
• Ausführungsbeschränkungen: Die Ausführung von Funktionen durch LLMs kann durch Faktoren wie Ressourcenbeschränkungen, Verarbeitungszeit oder Kompatibilitätsprobleme eingeschränkt werden. Diese Einschränkungen können sich auf die Leistung und Zuverlässigkeit von Funktionen auf Funktionen auswirken.
• Komplexität im Management: Verwalten und Wartung von Funktionen auf dem Aufruf von Funktionen kann die Bereitstellung und den Betrieb von LLMs Komplexität verleihen. Dies beinhaltet den Umgang mit Fehlern, die Sicherstellung von Kompatibilität mit verschiedenen Funktionen und das Verwalten von Aktualisierungen oder Änderungen an den aufgerufenen Funktionen.

Funktionsaufruf trifft Pydantic

Pydantische Objekte vereinfachen den Prozess der Definition und Konvertierung von Schemas für Funktionsaufrufe und bieten mehrere Vorteile:

• Automatische Schema -Konvertierung : Umwandlung pydantische Objekte leicht in Schemata, die für LLMs vorbereitet sind.
• Verbesserte Codequalität : Pydantic Griffe Type Überprüfung, Validierung und Steuerfluss, um einen sauberen und zuverlässigen Code zu gewährleisten.
• Robuste Fehlerbehandlung : Eingebaute Mechanismen zum Verwalten von Fehlern und Ausnahmen.
• Framework -Integration : Werkzeuge wie Ausbilder, Marvin, Langchain und Llamaindex nutzen die Funktionen von Pydantics für die strukturierte Leistung.

Funktionsaufruf: Feinabstimmung

Die Verbesserung der Funktionen für Nischenaufgaben beinhaltet die Feinabstimmung mit kleinen LLMs, um bestimmte Datenkurationsanforderungen zu erfüllen. Durch die Nutzung von Techniken wie Special Tokens und Lora Fine-Tuning können Sie die Funktionsausführung optimieren und die Leistung des Modells für spezielle Anwendungen verbessern.

Datenkuration : Konzentrieren Sie sich auf präzise Datenverwaltung für effektive Funktionsaufrufe.

• Single-Turn-erzwungene Anrufe : Implementieren Sie unkomplizierte einmalige Funktionsausführungen.
• Parallelaufrufe : Verwenden Sie die gleichzeitige Funktionen von Effizienz.
• Verschachtelte Anrufe : Verwandten Sie komplexe Interaktionen mit verschachtelten Funktionen.
• Multi-Turn-Chat : Verwalten Sie erweiterte Dialoge mit sequentiellen Funktionsaufrufen.

Spezielle Token : Verwenden Sie benutzerdefinierte Token, um den Beginn und das Ende der Funktion zu markieren, um eine bessere Integration zu erhalten.

Modelltraining : Beginnen Sie mit anleitungsbasierten Modellen, die auf hochwertigen Daten zur grundlegenden Wirksamkeit geschult sind.

LORA-Feinabstimmung : Verwenden Sie die Feinabstimmung von Lora, um die Modellleistung auf überschaubare und gezielte Weise zu verbessern.

Dies zeigt eine Anfrage, die Aktienkurse von NVIDIA (NVDA) und Apple (AAPL) über zwei Wochen zu zeichnen, gefolgt von Funktionsaufrufen, die die Aktiendaten abrufen.

Lumpen (Retrieval-Augmented-Generation) für LLMs

Retrieval-Augmented-Generation (RAG) kombiniert Abruftechniken mit Erzeugungsmethoden zur Verbesserung der Leistung großer Sprachmodelle (LLMs). RAG verbessert die Relevanz und Qualität der Outputs, indem ein Abrufsystem in das generative Modell integriert wird. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die generierten Antworten kontextuell reicher und sachlich genau sind. Durch die Einbeziehung von externen Kenntnissen befasst sich RAG einige Einschränkungen rein generativer Modelle und bietet zuverlässigere und informierte Ausgaben für Aufgaben, die Genauigkeit und aktuelle Informationen erfordern. Es überbrückt die Lücke zwischen Erzeugung und Abruf und verbessert die Gesamtmodelleffizienz.

Wie Lag funktioniert

Schlüsselkomponenten sind:

• Dokumentlader : Verantwortlich für das Laden von Dokumenten und das Extrahieren von Text und Metadaten zur Verarbeitung.
• Chunking -Strategie : Definiert, wie groß Text zum Einbetten in kleinere, überschaubare Stücke (Stücke) aufgeteilt wird.
• Einbettungsmodell : Umwandle diese Stücke in numerische Vektoren, um einen effizienten Vergleich und Abruf zu erzielen.
• Retriever : Suchen Sie nach den relevantesten Brocken, die auf der Abfrage basieren und festlegen, wie gut oder genau sie für die Reaktionsgenerierung sind.
• Knoten-Parsers & Nachverarbeitung : Filterung und Schwellenwerte handhaben, um sicherzustellen, dass nur hochwertige Stücke nach vorne übertragen werden.
• Antwortsynthesizer : Erzeugt eine kohärente Reaktion aus den abgerufenen Stücken, häufig mit Multi-Turn- oder sequentiellen LLM-Aufrufen.
• Bewertung : Das System überprüft die Genauigkeit, Tatsache und reduziert die Halluzination in der Antwort, um sicherzustellen, dass es reale Daten widerspiegelt.

Dieses Bild stellt dar, wie Lappensysteme Abruf und Erzeugung kombinieren, um genaue, datengesteuerte Antworten zu liefern.

• Abrufkomponente: Das RAG-Framework beginnt mit einem Abrufprozess, wobei relevante Dokumente oder Daten von einer vordefinierten Wissensbasis oder Suchmaschine abgerufen werden. In diesem Schritt werden die Datenbank mithilfe der Eingabeabfrage oder dem Kontext abfragen, um die relevantesten Informationen zu identifizieren.
• Kontextintegration: Sobald relevante Dokumente abgerufen sind, werden sie verwendet, um einen Kontext für das generative Modell bereitzustellen. Die abgerufenen Informationen werden in die Eingabeaufforderung integriert und helfen dem LLM, Antworten zu generieren, die durch reale Daten und relevante Inhalte informiert werden.
• Generationskomponente: Das Generative Modell verarbeitet die angereicherte Eingabe und enthält die abgerufenen Informationen, um eine Antwort zu erzeugen. Diese Antwort profitiert vom zusätzlichen Kontext, was zu genaueren und kontextbezogenen Ausgaben führt.
• Verfeinerung: Bei einigen Implementierungen kann die generierte Ausgabe durch weitere Verarbeitung oder Neubewertung verfeinert werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass die endgültige Antwort mit den abgerufenen Informationen übereinstimmt und Qualitätsstandards entspricht.

Vorteile der Verwendung von Lappen mit LLMs

• Verbesserte Genauigkeit: Durch die Einbeziehung externer Kenntnisse verbessert Rag die sachliche Genauigkeit der erzeugten Ausgaben. Die Abrufkomponente liefert aktuelle und relevante Informationen und verringert das Risiko, falsche oder veraltete Antworten zu generieren.
• Verbesserte kontextbezogene Relevanz: RAG ermöglicht es LLMs, Antworten zu erzeugen, die kontextbezogener relevant sind, indem bestimmte Informationen aus externen Quellen genutzt werden. Dies führt zu Ausgängen, die besser mit der Abfrage oder dem Kontext des Benutzers übereinstimmen.
• Erhöhte Wissensabdeckung: Mit Rag, LLMs kann auf ein breiteres Wissensumfang zugreifen, das über ihre Trainingsdaten hinausgeht. Diese erweiterte Berichterstattung hilft, Fragen zu Nischen oder speziellen Themen zu beantworten, die im vorgebrachten Wissen des Modells möglicherweise nicht gut vertreten sind.
• Bessere Handhabung von Langschwanzfragen: Lag ist besonders effektiv für die Behandlung von Langschwanzfragen oder ungewöhnlichen Themen. Durch das Abrufen relevanter Dokumente kann LLMs auch für weniger häufige oder hochspezifische Abfragen informative Antworten generieren.
• Verbesserte Benutzererfahrung: Die Integration von Abruf und Generation bietet eine robustere und nützliche Reaktion und verbessert die allgemeine Benutzererfahrung. Benutzer erhalten Antworten, die nicht nur kohärent, sondern auch auf relevanten und aktuellen Informationen beruhen.

Bewertung von LLMs

Die Bewertung von großsprachigen Modellen (LLMs) ist ein entscheidender Aspekt, um ihre Wirksamkeit, Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit über verschiedene Aufgaben hinweg sicherzustellen. Die ordnungsgemäße Bewertung hilft, Stärken und Schwächen zu identifizieren, führt zu Verbesserungen und stellt sicher, dass LLMs den erforderlichen Standards für verschiedene Anwendungen erfüllen.

Bedeutung der Bewertung in LLM -Anwendungen

• Gewährleistet Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Die Leistungsbewertung hilft beim Verständnis, wie gut und konsequent ein LLM Aufgaben wie Textgenerierung, Zusammenfassung oder Beantwortung von Fragen erledigt. Und während ich mich für einen ganzheitlicheren Ansatz im Klassenzimmer drängen kann, ist das Feedback, das auf diese Weise spezifisch ist, für eine sehr spezifische Art von Anwendung sehr wertvoll, in Bereichen wie Medizin oder Recht stark angewiesen.
• Anleitungen Modellverbesserungen: Durch die Bewertung können Entwickler bestimmte Bereiche identifizieren, in denen ein LLM zu kurz kommt. Dieses Feedback ist entscheidend für die Verfeinerung der Modellleistung, das Anpassen von Trainingsdaten oder die Änderung von Algorithmen, um die Gesamtwirksamkeit zu verbessern.
• Messung der Leistung gegen Benchmarks: Die Bewertung von LLMs gegen etablierte Benchmarks ermöglicht den Vergleich mit anderen Modellen und früheren Versionen. Dieser Benchmarking -Prozess hilft uns, die Leistung des Modells zu verstehen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
• Gewährleistet die ethische und sichere Verwendung: Es ist beteiligt, inwieweit die LLMs ethische Prinzipien und die Standards für die Sicherheit respektieren. Es hilft bei der Ermittlung von Verzerrungen, unerwünschten Inhalten und jedem anderen Faktor, der dazu führen kann, dass die Technologie beeinträchtigt wird.
• Unterstützt reale Anwendungen: Aus diesem Grund ist eine ordnungsgemäße und gründliche Bewertung erforderlich, um zu verstehen, wie LLMs in der Praxis funktioniert. Dies beinhaltet die Bewertung ihrer Leistung bei der Lösung verschiedener Aufgaben, der Funktionsweise in verschiedenen Szenarien und der Erbringung wertvoller Ergebnisse in Fällen realer Welt.

Herausforderungen bei der Bewertung von LLMs

• Subjektivität bei Bewertungsmetriken: Viele Bewertungsmetriken, wie das menschliche Urteilsvermögen für Relevanz oder Kohärenz, können subjektiv sein. Diese Subjektivität macht es schwierig, die Modellleistung konsequent zu bewerten und kann zu einer Variabilität der Ergebnisse führen.
• Schwierigkeiten bei der Messung des nuancierten Verständnisses: Die Bewertung der Fähigkeit eines LLM, komplexe oder nuancierte Abfragen zu verstehen, ist von Natur aus schwierig. Aktuelle Metriken erfassen möglicherweise nicht vollständig die für qualitativ hochwertigen Ergebnisse erforderliche Tiefe des Verständnisses, was zu unvollständigen Bewertungen führt.
• Skalierbarkeitsprobleme: Die Bewertung von LLMs wird immer teuer, da diese Strukturen expandieren und komplizierter werden. Es ist auch wichtig zu beachten, dass eine umfassende Bewertung zeitaufwändig ist und viel Rechenleistung benötigt, die den Testprozess in gewisser Weise behindern können.
• Vorurteile und Fairnessanliegen: Es ist nicht einfach, LLMs für Voreingenommenheit und Fairness zu beurteilen, da Vorurteile unterschiedliche Formen und Formen annehmen können. Um sicherzustellen, dass die Genauigkeit in verschiedenen demografischen Merkmalen und Situationen konsistent bleibt, sind strenge und ausführliche Bewertungsmethoden wesentlich.
• Dynamische Natur der Sprache: Die Sprache entwickelt sich ständig weiter, und was genaue oder relevante Informationen im Laufe der Zeit ändern können. Bewerter müssen LLMs nicht nur für ihre aktuelle Leistung, sondern auch für ihre Anpassungsfähigkeit an sich entwickelnde Sprachtrends bewerten, angesichts der dynamischen Natur der Modelle.

Eingeschränkte Erzeugung von Ausgängen für LLMs

Die eingeschränkte Erzeugung beinhaltet die Anweisung eines LLM, um Ausgänge zu erzeugen, die sich an bestimmte Einschränkungen oder Regeln halten. Dieser Ansatz ist wesentlich, wenn Präzision und Einhaltung eines bestimmten Formats erforderlich sind. In Bewerbungen wie Rechtsunterlagen oder formalen Berichten ist es beispielsweise entscheidend, dass der generierte Text strenge Richtlinien und Strukturen folgt.

Sie können eine eingeschränkte Erzeugung erzielen, indem Sie die Ausgangsvorlagen vordefinieren, Inhaltsgrenzen einstellen oder die Antworten des LLM anführen. Durch die Anwendung dieser Einschränkungen können Entwickler sicherstellen, dass die Ausgaben des LLM nicht nur relevant sind, sondern auch den erforderlichen Standards entsprechen, was die Wahrscheinlichkeit irrelevanter oder off-topischer Antworten verringert.

Absenkung der Temperatur für mehr strukturierte Ausgänge

Der Temperaturparameter in LLMs steuert das Zufälligkeitsniveau im erzeugten Text. Die Senkung der Temperatur führt zu vorhersehbaren und strukturierten Ausgängen. Wenn die Temperatur auf einen niedrigeren Wert (z. B. 0,1 bis 0,3) eingestellt ist, wird die Antwortgenerierung des Modells deterministischer und bevorzugt Wörter und Phrasen mit höherer Wahrscheinlichkeit. Dies führt zu Ausgängen, die kohärenter und mit dem erwarteten Format ausgerichtet sind.

Bei Anwendungen, bei denen Konsistenz und Präzision von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. Datenzusammenfassungen oder technische Dokumentation, stellt die Senkung der Temperatur sicher, dass die Antworten weniger unterschiedlich und strukturierter sind. Umgekehrt führt eine höhere Temperatur mehr Variabilität und Kreativität ein, die in Kontexten, die strikte Einhaltung von Format und Klarheit erfordern, weniger wünschenswert sein können.

Denkkette für LLMs

Die Kette des Denkens ist eine Technik, die LLMs dazu ermutigt, Ausgaben zu generieren, indem eine logische Abfolge von Schritten folgt, ähnlich wie beim menschlichen Argumentationsprozessen. Diese Methode beinhaltet das Zerlegen komplexer Probleme in kleinere, überschaubare Komponenten und die Artikulierung des Denkprozesses hinter jedem Schritt.

Durch die Verwendung von Gedankenkette kann LLMs umfassendere und gut angelegte Antworten hervorrufen, was besonders für Aufgaben nützlich ist, die Problemlösungen oder detaillierte Erklärungen beinhalten. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Klarheit des generierten Textes, sondern hilft auch bei der Überprüfung der Genauigkeit der Antworten, indem eine transparente Sicht auf den Argumentationsprozess des Modells bereitgestellt wird.

Funktion aufrufen OpenAI gegen Lama

Funktionsaufruf -Funktionen unterscheiden sich zwischen den Modellen von OpenAI und den LLAMA -Modellen von Meta. Die Modelle von OpenAI, wie z. B. GPT-4, bieten erweiterte Funktionen, die Funktionen über ihre API aufrufen, und ermöglichen die Integration mit externen Funktionen oder Diensten. Mit dieser Funktion können die Modelle Aufgaben über die bloße Textgenerierung hinaus ausführen, z. B. Befehle oder Abfragedatenbanken.

Andererseits haben Lama -Modelle von Meta ihre eigenen Funktionsaufrufmechanismen, die sich in der Implementierung und in der Umgebung unterscheiden können. Während beide Arten von Modellen Funktionen aufrufen, können die Besonderheiten ihrer Integration, Leistung und Funktionalität variieren. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für die Auswahl des geeigneten Modells für Anwendungen, die komplexe Wechselwirkungen mit externen Systemen oder spezialisierten funktionsbasierten Operationen erfordern.

Finden von LLMs für Ihre Anwendung

Durch die Auswahl des richtigen Großsprachmodells (LLM) für Ihre Anwendung müssen die Funktionen, die Skalierbarkeit und die Art und Weise, wie gut es Ihren spezifischen Daten- und Integrationsanforderungen entspricht, bewertet.

Es ist gut, sich auf Performance -Benchmarks auf verschiedenen großsprachigen Modellen (LLMs) in verschiedenen Serien wie Baichuan, Chatglm, Deepseek und Internlm2 zu beziehen. Hier. Bewertung ihrer Leistung auf der Grundlage der Kontextlänge und der Nadelzahl. Dies hilft, eine Vorstellung davon zu erhalten, welche LLMs für bestimmte Aufgaben ausgewählt werden müssen.

Durch die Auswahl des richtigen Großsprachmodells (LLM) für Ihre Anwendung werden Faktoren wie die Funktionen des Modells, die Anforderungen an die Datenbearbeitung und das Integrationspotenzial bewertet. Betrachten Sie Aspekte wie die Größe des Modells, die Feinabstimmungsoptionen und die Unterstützung für spezielle Funktionen. Wenn Sie diese Attribute mit den Anforderungen Ihrer Anwendung übereinstimmen, können Sie ein LLM auswählen, das eine optimale Leistung bietet und mit Ihrem spezifischen Anwendungsfall übereinstimmt.

Die LMSYS Chatbot Arena Rangliste ist eine Crowdsourced -Plattform für die Rangliste großer Sprachmodelle (LLMs) durch paarweise Vergleiche. Es zeigt Modellrankings anhand des Bradley-Terry-Modells an, um die Leistung in verschiedenen Kategorien zu bewerten.

Abschluss

Zusammenfassend entwickeln sich LLMs mit Fortschritten wie Funktionsaufruf und Abrufgeneration (RAG). Diese verbessern ihre Fähigkeiten durch Hinzufügen strukturierter Ausgänge und Echtzeitdatenabruf. Während LLMs ein großes Potenzial aufweisen, unterstreichen ihre Einschränkungen bei der Genauigkeit und in Echtzeit-Updates die Notwendigkeit einer weiteren Verfeinerung. Techniken wie eingeschränkte Erzeugung, Senkung der Temperatur und Kette des Denkens helfen dabei, die Zuverlässigkeit und Relevanz ihrer Ausgaben zu verbessern. Diese Fortschritte zielen darauf ab, LLMs in verschiedenen Anwendungen effektiver und genauer zu gestalten.

Das Verständnis der Unterschiede zwischen Funktionen in OpenAI- und Lama -Modellen hilft bei der Auswahl des richtigen Tools für bestimmte Aufgaben. Wenn die LLM -Technologie voranschreitet, wird die Bekämpfung dieser Herausforderungen und die Verwendung dieser Techniken der Schlüssel zur Verbesserung ihrer Leistung in verschiedenen Bereichen sein. Durch die Nutzung dieser Unterscheidungen optimieren ihre Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungen.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was sind die Hauptbeschränkungen von LLMs?

A. LLMs haben häufig mit Genauigkeit, Echtzeit-Updates zu kämpfen und sind durch ihre Schulungsdaten begrenzt, die sich auf ihre Zuverlässigkeit auswirken können.

Q2. Wie kommt es zu einem RAGRIEVAL-Augmented Generation (RAG) LLMs?

A. RAG verbessert die LLMs durch das Abrufen von Echtzeitdaten, wodurch die Genauigkeit und Relevanz generierter Ausgaben verbessert wird.

Q3. Was ist Funktionsaufruf im Kontext von LLMs?

A. Funktionsaufruf ermöglicht es LLMs, bestimmte Funktionen oder Abfragen während der Textgenerierung auszuführen, wodurch ihre Fähigkeit, komplexe Aufgaben auszuführen und genaue Ergebnisse zu liefern, verbessert.

Q4. Wie wirkt sich die Absenkung der Temperatur auf den LLM -Ausgang aus?

A. Die Senkung der Temperatur in LLMs führt zu strukturierteren und vorhersehbareren Ausgängen, indem die Zufälligkeit der Textgenerierung verringert wird, was zu klareren und konsistenten Antworten führt.

Q5. Was ist eine Kette von Gedankengütern in LLMs?

A. Kette des Denkens umfasst nacheinander die Verarbeitung von Informationen, um ein logisches und kohärentes Argument oder eine Erklärung zu erstellen, wodurch die Tiefe und Klarheit von LLM -Ausgängen verbessert wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerbesserung von LLMs mit strukturierten Ausgängen und Funktionsaufruf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!