Einführung

Nehmen wir an, Sie interagieren mit einem Freund, der sich ausfasst, aber manchmal fehlen keine konkreten/informierten Antworten oder wenn er/sie nicht flie?end reagiert, wenn er mit komplizierten Fragen konfrontiert ist. Was wir hier tun, ?hnelt den Aussichten, die derzeit bei gro?en Sprachmodellen existieren. Sie sind sehr hilfreich, obwohl ihre Qualit?t 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 k?nnen. Wir werden ihr Potenzial diskutieren, zuverl?ssigere und aussagekr?ftigere 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 F?higkeiten 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 Einschr?nkungen gro?er Sprachmodelle.
• Erfahren Sie, wie strukturierte Ausgaben und Funktionen aufrufen die Leistung von LLMs verbessern k?nnen.
• Erforschen Sie die Prinzipien und Vorteile der retrieval-generierten Generation (RAG) bei der Verbesserung der LLMs.
• Identifizieren Sie wichtige Herausforderungen und L?sungen 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
• Eingeschr?nkte Erzeugung von Ausg?ngen für LLMs
• Absenkung der Temperatur für mehr strukturierte Ausg?nge
• Denkkette für LLMs
• Funktion aufrufen OpenAI gegen Lama
• Finden von LLMs für Ihre Anwendung
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

Was sind LLMs?

Gro?e Sprachmodelle (LLMs) sind erweiterte KI -Systeme, die auf der Grundlage gro?er Datens?tze 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 gro?er 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 k?nnen.

Einschr?nkungen von LLMs

Lassen Sie uns nun Einschr?nkungen von LLMs untersuchen.

• Inkonsistente Genauigkeit: Ihre Ergebnisse sind manchmal ungenau oder sind nicht so zuverl?ssig wie erwartet, insbesondere wenn es sich um komplizierte Situationen handelt.
• Mangel an wahrem Verst?ndnis: Sie k?nnen Text produzieren, die angemessen klingen k?nnen, aber aufgrund ihres Mangels an Einsicht tats?chlich die falschen Informationen oder ein Spin -Off sein k?nnen.
• Trainingsdatenbeschr?nkungen: Die von ihnen erzeugten Ausg?nge werden durch ihre Trainingsdaten zurückgehalten, die manchmal entweder Verzerrungen oder Lücken enthalten k?nnen.
• 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 Ausg?nge 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 pr?zise Datenpr?sentation ben?tigen.
• 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 Gesamtqualit?t des generierten Textes verbessert.

Interaktion mit LLM: Aufforderung

Das Auffordern von gro?sprachigen 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 Ans?tze zu fordern:

• Eingabeausgabe : Eingibt die Daten direkt und empf?ngt 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 zuverl?ssig 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.

Funktionsaufruf mit LLMs

Mit LLMs mit Funktionsaufrufen werden gro?e Sprachmodelle (LLMs) aktiviert, um vordefinierte Funktionen oder Code -Snippets im Rahmen ihres Antwortprozesses auszuführen. Diese Funktion erm?glicht 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 Vorg?nge ausführen, wodurch deren Nutzen und Effektivit?t in verschiedenen Anwendungen erweitert wird.

Vorteile der Funktionsanrufe

• Verbesserte Interaktivit?t: Funktionsaufruf erm?glicht 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.
• Erh?hte 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 F?higkeit des Modells, verschiedene Benutzeranforderungen zu befriedigen und umfassendere L?sungen zu liefern.
• Verbesserte Genauigkeit: Funktionsaufruf erm?glicht es LLMs, bestimmte Aktionen auszuführen, die die Genauigkeit ihrer Ausgaben verbessern k?nnen. Beispielsweise k?nnen sie externe Funktionen verwenden, um die von ihnen generierten Informationen zu validieren oder zu bereichern, was zu genaueren und zuverl?ssigeren 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.

Einschr?nkungen des Funktionsaufrufs mit aktuellen LLMs

• Begrenzte Integrationsfunktionen: Die aktuellen LLMs k?nnen Herausforderungen bei der nahtlosen Integration in verschiedene externe Systeme oder Funktionen stellen. Diese Einschr?nkung kann ihre F?higkeit einschr?nken, mit verschiedenen Datenquellen zu interagieren oder komplexe Operationen effektiv auszuführen.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken: Funktionsanruf k?nnen Sicherheits- und Datenschutzrisiken einführen, insbesondere wenn LLMs mit sensiblen oder personenbezogenen Daten interagieren. Die Gew?hrleistung von robusten Schutzma?nahmen und sicheren Wechselwirkungen ist entscheidend, um m?gliche Schwachstellen zu mildern.
• Ausführungsbeschr?nkungen: Die Ausführung von Funktionen durch LLMs kann durch Faktoren wie Ressourcenbeschr?nkungen, Verarbeitungszeit oder Kompatibilit?tsprobleme eingeschr?nkt werden. Diese Einschr?nkungen k?nnen sich auf die Leistung und Zuverl?ssigkeit von Funktionen auf Funktionen auswirken.
• Komplexit?t im Management: Verwalten und Wartung von Funktionen auf dem Aufruf von Funktionen kann die Bereitstellung und den Betrieb von LLMs Komplexit?t verleihen. Dies beinhaltet den Umgang mit Fehlern, die Sicherstellung von Kompatibilit?t mit verschiedenen Funktionen und das Verwalten von Aktualisierungen oder ?nderungen 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 Codequalit?t : Pydantic Griffe Type überprüfung, Validierung und Steuerfluss, um einen sauberen und zuverl?ssigen Code zu gew?hrleisten.
• 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 k?nnen Sie die Funktionsausführung optimieren und die Leistung des Modells für spezielle Anwendungen verbessern.

Datenkuration : Konzentrieren Sie sich auf pr?zise 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 gro?er Sprachmodelle (LLMs). RAG verbessert die Relevanz und Qualit?t 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 Einschr?nkungen rein generativer Modelle und bietet zuverl?ssigere 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 gro? 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 koh?rente Reaktion aus den abgerufenen Stücken, h?ufig 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 enth?lt die abgerufenen Informationen, um eine Antwort zu erzeugen. Diese Antwort profitiert vom zus?tzlichen 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 Qualit?tsstandards 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 erm?glicht es LLMs, Antworten zu erzeugen, die kontextbezogener relevant sind, indem bestimmte Informationen aus externen Quellen genutzt werden. Dies führt zu Ausg?ngen, die besser mit der Abfrage oder dem Kontext des Benutzers übereinstimmen.
• Erh?hte 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 m?glicherweise nicht gut vertreten sind.
• Bessere Handhabung von Langschwanzfragen: Lag ist besonders effektiv für die Behandlung von Langschwanzfragen oder ungew?hnlichen Themen. Durch das Abrufen relevanter Dokumente kann LLMs auch für weniger h?ufige 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 koh?rent, sondern auch auf relevanten und aktuellen Informationen beruhen.

Bewertung von LLMs

Die Bewertung von gro?sprachigen Modellen (LLMs) ist ein entscheidender Aspekt, um ihre Wirksamkeit, Zuverl?ssigkeit und Anwendbarkeit über verschiedene Aufgaben hinweg sicherzustellen. Die ordnungsgem??e Bewertung hilft, St?rken und Schw?chen zu identifizieren, führt zu Verbesserungen und stellt sicher, dass LLMs den erforderlichen Standards für verschiedene Anwendungen erfüllen.

Bedeutung der Bewertung in LLM -Anwendungen

• Gew?hrleistet Genauigkeit und Zuverl?ssigkeit: Die Leistungsbewertung hilft beim Verst?ndnis, wie gut und konsequent ein LLM Aufgaben wie Textgenerierung, Zusammenfassung oder Beantwortung von Fragen erledigt. Und w?hrend ich mich für einen ganzheitlicheren Ansatz im Klassenzimmer dr?ngen 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 k?nnen 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 ?nderung von Algorithmen, um die Gesamtwirksamkeit zu verbessern.
• Messung der Leistung gegen Benchmarks: Die Bewertung von LLMs gegen etablierte Benchmarks erm?glicht den Vergleich mit anderen Modellen und früheren Versionen. Dieser Benchmarking -Prozess hilft uns, die Leistung des Modells zu verstehen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
• Gew?hrleistet 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 beeintr?chtigt wird.
• Unterstützt reale Anwendungen: Aus diesem Grund ist eine ordnungsgem??e und gründliche Bewertung erforderlich, um zu verstehen, wie LLMs in der Praxis funktioniert. Dies beinhaltet die Bewertung ihrer Leistung bei der L?sung verschiedener Aufgaben, der Funktionsweise in verschiedenen Szenarien und der Erbringung wertvoller Ergebnisse in F?llen realer Welt.

Herausforderungen bei der Bewertung von LLMs

• Subjektivit?t bei Bewertungsmetriken: Viele Bewertungsmetriken, wie das menschliche Urteilsverm?gen für Relevanz oder Koh?renz, k?nnen subjektiv sein. Diese Subjektivit?t macht es schwierig, die Modellleistung konsequent zu bewerten und kann zu einer Variabilit?t der Ergebnisse führen.
• Schwierigkeiten bei der Messung des nuancierten Verst?ndnisses: Die Bewertung der F?higkeit eines LLM, komplexe oder nuancierte Abfragen zu verstehen, ist von Natur aus schwierig. Aktuelle Metriken erfassen m?glicherweise nicht vollst?ndig die für qualitativ hochwertigen Ergebnisse erforderliche Tiefe des Verst?ndnisses, was zu unvollst?ndigen 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 zeitaufw?ndig ist und viel Rechenleistung ben?tigt, die den Testprozess in gewisser Weise behindern k?nnen.
• Vorurteile und Fairnessanliegen: Es ist nicht einfach, LLMs für Voreingenommenheit und Fairness zu beurteilen, da Vorurteile unterschiedliche Formen und Formen annehmen k?nnen. 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 st?ndig weiter, und was genaue oder relevante Informationen im Laufe der Zeit ?ndern k?nnen. Bewerter müssen LLMs nicht nur für ihre aktuelle Leistung, sondern auch für ihre Anpassungsf?higkeit an sich entwickelnde Sprachtrends bewerten, angesichts der dynamischen Natur der Modelle.

Eingeschr?nkte Erzeugung von Ausg?ngen für LLMs

Die eingeschr?nkte Erzeugung beinhaltet die Anweisung eines LLM, um Ausg?nge zu erzeugen, die sich an bestimmte Einschr?nkungen oder Regeln halten. Dieser Ansatz ist wesentlich, wenn Pr?zision 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 k?nnen eine eingeschr?nkte Erzeugung erzielen, indem Sie die Ausgangsvorlagen vordefinieren, Inhaltsgrenzen einstellen oder die Antworten des LLM anführen. Durch die Anwendung dieser Einschr?nkungen k?nnen 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 Ausg?nge

Der Temperaturparameter in LLMs steuert das Zuf?lligkeitsniveau im erzeugten Text. Die Senkung der Temperatur führt zu vorhersehbaren und strukturierten Ausg?ngen. Wenn die Temperatur auf einen niedrigeren Wert (z. B. 0,1 bis 0,3) eingestellt ist, wird die Antwortgenerierung des Modells deterministischer und bevorzugt W?rter und Phrasen mit h?herer Wahrscheinlichkeit. Dies führt zu Ausg?ngen, die koh?renter und mit dem erwarteten Format ausgerichtet sind.

Bei Anwendungen, bei denen Konsistenz und Pr?zision 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 h?here Temperatur mehr Variabilit?t und Kreativit?t ein, die in Kontexten, die strikte Einhaltung von Format und Klarheit erfordern, weniger wünschenswert sein k?nnen.

Denkkette für LLMs

Die Kette des Denkens ist eine Technik, die LLMs dazu ermutigt, Ausgaben zu generieren, indem eine logische Abfolge von Schritten folgt, ?hnlich 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 Probleml?sungen oder detaillierte Erkl?rungen 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 erm?glichen die Integration mit externen Funktionen oder Diensten. Mit dieser Funktion k?nnen die Modelle Aufgaben über die blo?e 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 k?nnen. W?hrend beide Arten von Modellen Funktionen aufrufen, k?nnen die Besonderheiten ihrer Integration, Leistung und Funktionalit?t variieren. Das Verst?ndnis 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 Gro?sprachmodells (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 gro?sprachigen Modellen (LLMs) in verschiedenen Serien wie Baichuan, Chatglm, Deepseek und Internlm2 zu beziehen. Hier. Bewertung ihrer Leistung auf der Grundlage der Kontextl?nge und der Nadelzahl. Dies hilft, eine Vorstellung davon zu erhalten, welche LLMs für bestimmte Aufgaben ausgew?hlt werden müssen.

Durch die Auswahl des richtigen Gro?sprachmodells (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 Gr??e des Modells, die Feinabstimmungsoptionen und die Unterstützung für spezielle Funktionen. Wenn Sie diese Attribute mit den Anforderungen Ihrer Anwendung übereinstimmen, k?nnen Sie ein LLM ausw?hlen, das eine optimale Leistung bietet und mit Ihrem spezifischen Anwendungsfall übereinstimmt.

Die LMSYS Chatbot Arena Rangliste ist eine Crowdsourced -Plattform für die Rangliste gro?er 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 F?higkeiten durch Hinzufügen strukturierter Ausg?nge und Echtzeitdatenabruf. W?hrend LLMs ein gro?es Potenzial aufweisen, unterstreichen ihre Einschr?nkungen bei der Genauigkeit und in Echtzeit-Updates die Notwendigkeit einer weiteren Verfeinerung. Techniken wie eingeschr?nkte Erzeugung, Senkung der Temperatur und Kette des Denkens helfen dabei, die Zuverl?ssigkeit und Relevanz ihrer Ausgaben zu verbessern. Diese Fortschritte zielen darauf ab, LLMs in verschiedenen Anwendungen effektiver und genauer zu gestalten.

Das Verst?ndnis 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 Bek?mpfung 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.

H?ufig gestellte Fragen

A. LLMs haben h?ufig mit Genauigkeit, Echtzeit-Updates zu k?mpfen und sind durch ihre Schulungsdaten begrenzt, die sich auf ihre Zuverl?ssigkeit auswirken k?nnen.

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

A. Funktionsaufruf erm?glicht es LLMs, bestimmte Funktionen oder Abfragen w?hrend der Textgenerierung auszuführen, wodurch ihre F?higkeit, komplexe Aufgaben auszuführen und genaue Ergebnisse zu liefern, verbessert.

A. Die Senkung der Temperatur in LLMs führt zu strukturierteren und vorhersehbareren Ausg?ngen, indem die Zuf?lligkeit der Textgenerierung verringert wird, was zu klareren und konsistenten Antworten führt.

A. Kette des Denkens umfasst nacheinander die Verarbeitung von Informationen, um ein logisches und koh?rentes Argument oder eine Erkl?rung zu erstellen, wodurch die Tiefe und Klarheit von LLM -Ausg?ngen verbessert wird.

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