介紹

假設(shè)您正在與知識(shí)淵博但有時(shí)缺乏具體/知情回答的朋友互動(dòng)，或者當(dāng)他/她/她/她面對(duì)複雜問(wèn)題時(shí)不會(huì)流利地反應(yīng)。我們?cè)谶@裡所做的類(lèi)似於當(dāng)前具有大語(yǔ)言模型的潛在客戶。它們非常有幫助，儘管它們的結(jié)構(gòu)化答案的質(zhì)量和相關(guān)性可能令人滿意或利基市場(chǎng)。

在本文中，我們將探討未來(lái)的技術(shù)諸如函數(shù)呼叫和檢索功能增強(qiáng)的生成（RAG）如何增強(qiáng)LLM。我們將討論他們創(chuàng)造更可靠和有意義的對(duì)話體驗(yàn)的潛力。您將了解這些技術(shù)如何運(yùn)作，它們的好處以及它們面臨的挑戰(zhàn)。我們的目標(biāo)是為您掌握在不同情況下提高LLM性能的知識(shí)和技能。

本文基於Ayush Thakur在Datahack Summit 2024中對(duì)使用結(jié)構(gòu)化輸出和功能調(diào)用增強(qiáng)LLM的最新演講。

學(xué)習(xí)成果

• 了解大語(yǔ)言模型的基本概念和局限性。
• 了解結(jié)構(gòu)化輸出和功能調(diào)用如何增強(qiáng)LLM的性能。
• 探索在改善LLMS中檢索成績(jī)（RAG）的原理和優(yōu)勢(shì)。
• 確定有效評(píng)估LLM的關(guān)鍵挑戰(zhàn)和解決方案。
• 比較OpenAI和Llama模型之間的函數(shù)調(diào)用功能。

目錄

• 介紹
• 什麼是LLM？
• 與LLM互動(dòng)：提示
• LLM應(yīng)用程序與模型開(kāi)發(fā)有何不同？
• 使用LLM的功能調(diào)用
• 功能調(diào)用：微調(diào)
• llms的抹布（檢索型生成一代）
• 評(píng)估LLM
• LLM的產(chǎn)出的生成約束
• 降低溫度的結(jié)構(gòu)化輸出
• LLM的思想推理鏈
• 在Openai vs Llama上致電的功能
• 為您的申請(qǐng)找到LLM
• 結(jié)論
• 常見(jiàn)問(wèn)題

什麼是LLM？

大型語(yǔ)言模型（LLMS）是高級(jí)AI系統(tǒng)，旨在根據(jù)大型數(shù)據(jù)集理解和生成自然語(yǔ)言。諸如GPT-4和Llama之類(lèi)的模型使用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)處理和生成文本。它們是通用的，處理語(yǔ)言翻譯和內(nèi)容創(chuàng)建之類(lèi)的任務(wù)。通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)，LLMS學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式並應(yīng)用這些知識(shí)來(lái)產(chǎn)生自然的響應(yīng)。他們可以從邏輯上預(yù)測(cè)文本和格式，從而使他們能夠在不同字段上執(zhí)行各種任務(wù)。

LLM的局限性

現(xiàn)在讓我們探索LLM的局限性。

• 準(zhǔn)確性不一致：他們的結(jié)果有時(shí)不準(zhǔn)確或不像預(yù)期的那樣可靠，尤其是在處理複雜的情況時(shí)。
• 缺乏真正的理解：它們可能會(huì)產(chǎn)生可能聽(tīng)起來(lái)合理的文本，但實(shí)際上可能是錯(cuò)誤的信息或由於缺乏洞察力而旋轉(zhuǎn)。
• 培訓(xùn)數(shù)據(jù)限制：它們產(chǎn)生的輸出受訓(xùn)練數(shù)據(jù)的限制，有時(shí)可能是偏見(jiàn)或含有差距。
• 靜態(tài)知識(shí)庫(kù)： LLM的靜態(tài)知識(shí)庫(kù)無(wú)法實(shí)時(shí)更新，從而使其對(duì)需要當(dāng)前或動(dòng)態(tài)信息的任務(wù)效率降低。

LLMS結(jié)構(gòu)化輸出的重要性

現(xiàn)在，我們將研究LLMS結(jié)構(gòu)化輸出的重要性。

• 增強(qiáng)的一致性：結(jié)構(gòu)化輸出提供了一種清晰而有條理的格式，從而提高了所提供信息的一致性和相關(guān)性。
• 提高了可用性：它們使信息易於解釋和使用，尤其是在需要精確數(shù)據(jù)顯示的應(yīng)用程序中。
• 有組織的數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)化格式有助於邏輯地組織信息，這有益於生成報(bào)告，摘要或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見(jiàn)解。
• 含糊不清：實(shí)施結(jié)構(gòu)化的輸出有助於降低歧義並提高生成的文本的整體質(zhì)量。

與LLM互動(dòng)：提示

提示大型語(yǔ)言模型（LLMS）涉及用幾個(gè)關(guān)鍵組件製定提示：

• 說(shuō)明：有關(guān)LLM應(yīng)該做什麼的清晰指令。
• 上下文：背景信息或代幣之前，以告知響應(yīng)。
• 輸入數(shù)據(jù)：LLM需要處理的主要內(nèi)容或查詢。
• 輸出指示器：指定所需的格式或響應(yīng)類(lèi)型。

例如，要對(duì)情感進(jìn)行分類(lèi)，您提供了一個(gè)文本，例如“我認(rèn)為食物還可以”，並要求LLM將其歸類(lèi)為中性，負(fù)面或積極的情感。

實(shí)際上，有多種提示的方法：

• 輸入輸出：直接輸入數(shù)據(jù)並接收輸出。
• 思想鏈（COT） ：鼓勵(lì)LLM通過(guò)一系列步驟進(jìn)行推理，以達(dá)到輸出。
• 與COT（COT-SC）的自洽性：使用多個(gè)推理路徑和聚合結(jié)果通過(guò)多數(shù)投票提高準(zhǔn)確性。

這些方法有助於完善LLM的響應(yīng)，並確保輸出更準(zhǔn)確和可靠。

LLM應(yīng)用程序與模型開(kāi)發(fā)有何不同？

現(xiàn)在讓我們查看下表，以了解LLM應(yīng)用程序與模型開(kāi)發(fā)的不同。

使用LLM的功能調(diào)用

使用LLM的函數(shù)調(diào)用涉及使大型語(yǔ)言模型（LLMS）作為其響應(yīng)生成過(guò)程的一部分執(zhí)行預(yù)定義的功能或代碼片段。此功能使LLM可以執(zhí)行超出標(biāo)準(zhǔn)文本生成以外的特定操作或計(jì)算。通過(guò)集成函數(shù)調(diào)用，LLM可以與外部系統(tǒng)進(jìn)行交互，檢索實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或執(zhí)行複雜操作，從而在各種應(yīng)用程序中擴(kuò)展其效用和有效性。

功能呼叫的好處

• 增強(qiáng)的交互性：函數(shù)調(diào)用使LLMS能夠與外部系統(tǒng)動(dòng)態(tài)交互，從而促進(jìn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索和處理。這對(duì)於需要最新信息的應(yīng)用程序，例如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢或基於當(dāng)前條件的個(gè)性化響應(yīng)特別有用。
• 增加的多功能性：通過(guò)執(zhí)行功能，LLM可以處理更廣泛的任務(wù)，從執(zhí)行計(jì)算到訪問(wèn)和操縱數(shù)據(jù)庫(kù)。這種多功能性增強(qiáng)了模型滿足各種用戶需求並提供更全面的解決方案的能力。
• 提高精度：功能調(diào)用允許LLMS執(zhí)行特定的動(dòng)作，以提高其輸出的準(zhǔn)確性。例如，他們可以使用外部功能來(lái)驗(yàn)證或豐富他們生成的信息，從而導(dǎo)致更精確和可靠的響應(yīng)。
• 簡(jiǎn)化過(guò)程：將功能呼叫集成到LLM可以通過(guò)自動(dòng)化重複任務(wù)並減少手動(dòng)干預(yù)的需求來(lái)簡(jiǎn)化複雜過(guò)程。這種自動(dòng)化可以導(dǎo)致更有效的工作流程和更快的響應(yīng)時(shí)間。

使用當(dāng)前LLM的函數(shù)調(diào)用的局限性

• 有限的集成功能：當(dāng)前的LLM可能會(huì)在與不同的外部系統(tǒng)或功能無(wú)縫集成時(shí)面臨挑戰(zhàn)。這種限制可以限制他們與各種數(shù)據(jù)源交互或有效執(zhí)行複雜操作的能力。
• 安全性和隱私問(wèn)題：功能調(diào)用可以引入安全性和隱私風(fēng)險(xiǎn)，尤其是當(dāng)LLMS與敏感或個(gè)人數(shù)據(jù)互動(dòng)時(shí)。確保強(qiáng)大的保障措施和安全互動(dòng)對(duì)於減輕潛在脆弱性至關(guān)重要。
• 執(zhí)行約束： LLMS執(zhí)行功能可能受到資源限制，處理時(shí)間或兼容性問(wèn)題等因素的約束。這些約束可能會(huì)影響功能通話功能的性能和可靠性。
• 管理中的複雜性：管理和維護(hù)功能呼叫功能可以增加LLM的部署和操作的複雜性。這包括處理錯(cuò)誤，確保與各種功能的兼容性以及管理更新或更改所調(diào)用的功能。

功能通話遇到pydantic

Pydantic對(duì)像簡(jiǎn)化了定義和轉(zhuǎn)換方案以進(jìn)行函數(shù)調(diào)用的過(guò)程，提供了幾個(gè)好處：

• 自動(dòng)架構(gòu)轉(zhuǎn)換：輕鬆地將Pydantic對(duì)象轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)備LLM的模式。
• 增強(qiáng)的代碼質(zhì)量：Pydantic Hands類(lèi)型檢查，驗(yàn)證和控制流，確保清潔可靠的代碼。
• 強(qiáng)大的錯(cuò)誤處理：用於管理錯(cuò)誤和異常的內(nèi)置機(jī)制。
• 框架集成：諸如教練，Marvin，Langchain和Llamaindex之類(lèi)的工具利用Pydantic的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化輸出。

功能調(diào)用：微調(diào)

增強(qiáng)呼籲利基任務(wù)的功能涉及對(duì)小型LLM進(jìn)行微調(diào)以滿足特定的數(shù)據(jù)策劃需求。通過(guò)利用特殊令牌和Lora微調(diào)等技術(shù)，您可以優(yōu)化功能執(zhí)行並改善模型的專用應(yīng)用程序的性能。

數(shù)據(jù)策劃：專注於有效功能調(diào)用的精確數(shù)據(jù)管理。

• 單轉(zhuǎn)強(qiáng)制調(diào)用：實(shí)現(xiàn)直接執(zhí)行的直接執(zhí)行。
• 並行調(diào)用：利用並發(fā)函數(shù)呼叫以提高效率。
• 嵌套調(diào)用：處理嵌套函數(shù)執(zhí)行的複雜交互。
• 多轉(zhuǎn)聊：使用順序函數(shù)調(diào)用管理擴(kuò)展對(duì)話。

特殊令牌：使用自定義令牌標(biāo)記功能呼叫的開(kāi)始和結(jié)束，以更好地集成。

模型培訓(xùn)：從基於教學(xué)的模型開(kāi)始，該模型接受了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)效果。

Lora微調(diào)：採(cǎi)用Lora微調(diào)以可管理和有針對(duì)性的方式增強(qiáng)模型性能。

這顯示了在兩週內(nèi)繪製NVIDIA（NVDA）和Apple（AAPL）股票價(jià)格的請(qǐng)求，然後進(jìn)行功能呼叫獲取股票數(shù)據(jù)。

llms的抹布（檢索型生成一代）

檢索增強(qiáng)生成（RAG）結(jié)合了檢索技術(shù)與生成方法，以提高大語(yǔ)模型（LLMS）的性能。 RAG通過(guò)將檢索系統(tǒng)集成在生成模型中，從而提高了產(chǎn)出的相關(guān)性和質(zhì)量。這種方法可確保生成的響應(yīng)在上下文上更豐富，實(shí)際上是準(zhǔn)確的。通過(guò)合併外部知識(shí)，抹布可以解決純粹生成模型的某些局限性，為需要準(zhǔn)確性和最新信息的任務(wù)提供了更可靠和知情的輸出。它彌合了發(fā)電和檢索之間的差距，從而提高了整體模型效率。

抹布的工作原理

關(guān)鍵組件包括：

• 文檔加載程序：負(fù)責(zé)加載文檔並提取文本和元數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
• 塊策略：定義大型文本被分為較小的，易於管理的作品（塊），以嵌入。
• 嵌入模型：將這些塊轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以進(jìn)行有效的比較和檢索。
• 檢索器：根據(jù)查詢搜索最相關(guān)的塊，確定它們?cè)陧憫?yīng)生成方面的良好或準(zhǔn)確性。
• 節(jié)點(diǎn)解析器和後處理：處理和閾值，確保向前傳遞高質(zhì)量的塊。
• 響應(yīng)合成器：從檢索到的塊中生成連貫的響應(yīng)，通常會(huì)帶有多轉(zhuǎn)彎或順序LLM調(diào)用。
• 評(píng)估：系統(tǒng)檢查響應(yīng)中的幻覺(jué)的準(zhǔn)確性，事實(shí)並降低了幻覺(jué)，以確保它反映實(shí)際數(shù)據(jù)。

該圖像表示RAG系統(tǒng)如何結(jié)合檢索和生成以提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)答案。

• 檢索組件： RAG框架從檢索過(guò)程開(kāi)始，該過(guò)程從預(yù)定義的知識(shí)庫(kù)或搜索引擎中獲取相關(guān)文檔或數(shù)據(jù)。此步驟涉及使用輸入查詢或上下文查詢數(shù)據(jù)庫(kù)以識(shí)別最相關(guān)的信息。
• 上下文集成：一旦檢索了相關(guān)文檔，它們就會(huì)用於為生成模型提供上下文。檢索到的信息已集成到輸入提示中，幫助LLM生成了由現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)和相關(guān)內(nèi)容告知的響應(yīng)。
• 生成組件：生成模型處理豐富的輸入，並結(jié)合了檢索到的信息以產(chǎn)生響應(yīng)。此響應(yīng)從其他上下文中受益，從而導(dǎo)致更準(zhǔn)確和上下文適當(dāng)?shù)妮敵觥?/li>
• 改進(jìn)：在某些實(shí)施中，可以通過(guò)進(jìn)一步的處理或重新評(píng)估來(lái)完善生成的輸出。此步驟確保最終響應(yīng)與檢索到的信息並符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

與LLM一起使用抹布的好處

• 提高準(zhǔn)確性：通過(guò)合併外部知識(shí)，抹布可以增強(qiáng)生成的輸出的事實(shí)準(zhǔn)確性。檢索組件有助於提供最新和相關(guān)的信息，從而降低產(chǎn)生不正確或過(guò)時(shí)的響應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。
• 增強(qiáng)的上下文相關(guān)性： RAG允許LLMS通過(guò)利用從外部來(lái)源檢索到的特定信息來(lái)產(chǎn)生與上下文相關(guān)的響應(yīng)。這導(dǎo)致輸出與用戶的查詢或上下文更好。
• 知識(shí)覆蓋範(fàn)圍的增加：使用抹布，LLM可以訪問(wèn)超出其培訓(xùn)數(shù)據(jù)的更廣泛的知識(shí)。這種擴(kuò)展的覆蓋範(fàn)圍有助於解決有關(guān)該模型預(yù)先訓(xùn)練的知識(shí)中可能沒(méi)有得到充分代表的利基或?qū)I(yè)主題的疑問(wèn)。
• 更好地處理長(zhǎng)尾查詢：抹布對(duì)於處理長(zhǎng)尾查詢或罕見(jiàn)主題特別有效。通過(guò)檢索相關(guān)文件，LLM即使對(duì)於不常見(jiàn)或高度特定的查詢也可以產(chǎn)生信息的響應(yīng)。
• 增強(qiáng)的用戶體驗(yàn)：檢索和生成的集成提供了更強(qiáng)大，更有用的響應(yīng)，從而改善了整體用戶體驗(yàn)。用戶收到的答案不僅連貫，而且基於相關(guān)和最新信息。

評(píng)估LLM

評(píng)估大語(yǔ)言模型（LLMS）是確保其在各種任務(wù)中的有效性，可靠性和適用性的關(guān)鍵方面。適當(dāng)?shù)脑u(píng)估有助於確定優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，指導(dǎo)改進(jìn)，並確保LLM符合不同應(yīng)用的所需標(biāo)準(zhǔn)。

LLM應(yīng)用程序評(píng)估的重要性

• 確保準(zhǔn)確性和可靠性：績(jī)效評(píng)估有助於理解LLM始終如一地完成文本生成，摘要或問(wèn)答等任務(wù)。雖然我贊成在課堂上推動(dòng)更全面的方法，但特別是在這種方式中特別依賴於醫(yī)學(xué)或法律等領(lǐng)域的細(xì)節(jié)，這是非常有價(jià)值的。
• 指南改進(jìn)：通過(guò)評(píng)估，開(kāi)發(fā)人員可以確定LLM可能不足的特定領(lǐng)域。該反饋對(duì)於完善模型性能，調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)或修改算法以提高整體效率至關(guān)重要。
• 針對(duì)基準(zhǔn)測(cè)試的衡量績(jī)效：評(píng)估LLMS針對(duì)已建立的基準(zhǔn)測(cè)試，可以與其他模型和以前的版本進(jìn)行比較。這種基準(zhǔn)測(cè)試過(guò)程有助於我們了解模型的性能並確定改進(jìn)領(lǐng)域。
• 確保道德和安全使用：它有一部分在確定LLM尊重道德原則和有關(guān)安全的標(biāo)準(zhǔn)的程度。它有助於確定偏見(jiàn)，不需要的內(nèi)容以及可能導(dǎo)致對(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)使用的任何其他因素受到損害。
• 支持現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用程序：出於這個(gè)原因，需要進(jìn)行適當(dāng)而徹底的評(píng)估才能了解LLM在實(shí)踐中的工作方式。這涉及評(píng)估他們?cè)诮鉀Q各種任務(wù)，在不同情況下運(yùn)行的過(guò)程中的表現(xiàn)，並在現(xiàn)實(shí)世界中產(chǎn)生寶貴的結(jié)果。

評(píng)估LLM的挑戰(zhàn)

• 評(píng)估指標(biāo)的主觀性：許多評(píng)估指標(biāo)，例如人類(lèi)對(duì)相關(guān)性或連貫性的判斷，都可以是主觀的。這種主觀性使得始終如一地評(píng)估模型性能並可能導(dǎo)致結(jié)果可變性。
• 難以衡量細(xì)微的理解：評(píng)估LLM理解複雜或細(xì)微的查詢的能力本質(zhì)上是困難的。當(dāng)前的指標(biāo)可能無(wú)法完全捕獲高質(zhì)量產(chǎn)出所需的理解深度，從而導(dǎo)致不完整的評(píng)估。
• 可伸縮性問(wèn)題：隨著這些結(jié)構(gòu)擴(kuò)展並變得更加複雜，評(píng)估LLM的越來(lái)越昂貴。同樣重要的是要注意，全面的評(píng)估很耗時(shí)，需要大量的計(jì)算能力，以阻礙測(cè)試過(guò)程。
• 偏見(jiàn)和公平問(wèn)題：評(píng)估LLM的偏見(jiàn)和公平性並不容易，因?yàn)槠?jiàn)可以採(cǎi)取不同的形狀和形式。為了確保在不同的人口統(tǒng)計(jì)和情況下的準(zhǔn)確性保持一致，嚴(yán)格且精緻的評(píng)估方法至關(guān)重要。
• 語(yǔ)言的動(dòng)態(tài)性質(zhì)：語(yǔ)言正在不斷發(fā)展，構(gòu)成準(zhǔn)確或相關(guān)信息的內(nèi)容可能會(huì)隨著時(shí)間而變化。鑑於模型的動(dòng)態(tài)性質(zhì)，評(píng)估者不僅必須評(píng)估LLMS的當(dāng)前表現(xiàn)，而且還必須評(píng)估其對(duì)不斷發(fā)展的語(yǔ)言趨勢(shì)的適應(yīng)性。

LLM的產(chǎn)出的生成約束

受限的生成涉及指導(dǎo)LLM以產(chǎn)生符合特定約束或規(guī)則的輸出。當(dāng)需要精確和遵守特定格式時(shí)，這種方法至關(guān)重要。例如，在法律文檔或正式報(bào)告等應(yīng)用程序中，生成的文本遵循嚴(yán)格的指南和結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。

您可以通過(guò)預(yù)先定義輸出模板，設(shè)置內(nèi)容邊界或使用及時(shí)工程來(lái)指導(dǎo)LLM的響應(yīng)來(lái)實(shí)現(xiàn)約束生成。通過(guò)應(yīng)用這些限制，開(kāi)發(fā)人員可以確保LLM的產(chǎn)出不僅相關(guān)，而且還符合所需的標(biāo)準(zhǔn)，從而減少了無(wú)關(guān)緊要或非主題響應(yīng)的可能性。

降低溫度的結(jié)構(gòu)化輸出

LLMS中的溫度參數(shù)控制生成的文本中的隨機(jī)性水平。降低溫度會(huì)導(dǎo)致更可預(yù)測(cè)和結(jié)構(gòu)化的輸出。當(dāng)將溫度設(shè)置為較低的值（例如0.1至0.3）時(shí)，模型的響應(yīng)產(chǎn)生變得更加確定性，有利於更高的概率單詞和短語(yǔ)。這導(dǎo)致輸出更相干，並與預(yù)期格式保持一致。

對(duì)於一致性和精度至關(guān)重要的應(yīng)用，例如數(shù)據(jù)摘要或技術(shù)文檔，降低溫度可確保響應(yīng)變化較小且結(jié)構(gòu)更大。相反，更高的溫度引入了更多的可變性和創(chuàng)造力，這在需要嚴(yán)格遵守格式和清晰度的上下文中可能不太理想。

LLM的思想推理鏈

思想推理鍊是一種鼓勵(lì)LLM通過(guò)遵循類(lèi)似人類(lèi)推理過(guò)程的步驟序列來(lái)產(chǎn)生輸出的技術(shù)。該方法涉及將復(fù)雜的問(wèn)題分解為較小，可管理的組件，並闡明每個(gè)步驟背後的思考過(guò)程。

通過(guò)採(cǎi)用思想推理鏈，LLMS可以產(chǎn)生更全面和良好的響應(yīng)，這對(duì)於涉及解決問(wèn)題或詳細(xì)說(shuō)明的任務(wù)特別有用。這種方法不僅可以提高生成的文本的清晰度，而且通過(guò)提供模型推理過(guò)程的透明視圖來(lái)幫助驗(yàn)證響應(yīng)的準(zhǔn)確性。

在Openai vs Llama上致電的功能

函數(shù)調(diào)用功能在OpenAI的模型和Meta的Llama模型之間有所不同。 OpenAI的模型（例如GPT-4）通過(guò)其API提供高級(jí)功能調(diào)用功能，從而與外部功能或服務(wù)集成。此功能使模型能夠執(zhí)行僅僅文本生成以外的任務(wù)，例如執(zhí)行命令或查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。

另一方面，來(lái)自Meta的Llama模型具有自己的一套功能調(diào)用機(jī)制，在實(shí)現(xiàn)和範(fàn)圍上可能有所不同。儘管兩種類(lèi)型的模型都支持調(diào)用功能，但其集成，性能和功能的細(xì)節(jié)可能會(huì)有所不同。了解這些差異對(duì)於為需要與外部系統(tǒng)或基於專門(mén)功能的操作進(jìn)行複雜相互作用的應(yīng)用程序選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ椭陵P(guān)重要。

為您的申請(qǐng)找到LLM

為您的應(yīng)用程序選擇正確的大型語(yǔ)言模型（LLM）需要評(píng)估其功能，可伸縮性以及它如何滿足您的特定數(shù)據(jù)和集成需求。

最好在不同系列中參考各種大型語(yǔ)言模型（LLM）的性能基準(zhǔn)，例如Baichuan，Chatglm，DeepSeek和InternLM2。這裡。根據(jù)上下文長(zhǎng)度和針數(shù)評(píng)估其性能。這有助於了解哪些LLM可以選擇某些任務(wù)。

為您的應(yīng)用選擇正確的大型語(yǔ)言模型（LLM）涉及評(píng)估模型功能，數(shù)據(jù)處理要求和集成潛力等因素?？紤]諸如模型的大小，微調(diào)選項(xiàng)以及對(duì)專業(yè)功能的支持之類(lèi)的方面。將這些屬性匹配到應(yīng)用程序的需求將有助於您選擇一個(gè)LLM，該LLM提供最佳性能並與您的特定用例保持一致。

LMSYS Chatbot Arena排行榜是一個(gè)通過(guò)人類(lèi)成對(duì)比較來(lái)對(duì)大型語(yǔ)言模型（LLM）進(jìn)行排名的眾包平臺(tái)。它使用Bradley-Terry模型來(lái)評(píng)估各種類(lèi)別的績(jī)效，以基於投票的方式顯示模型排名。

結(jié)論

總而言之，LLM正在隨著功能調(diào)用和檢索功能增強(qiáng)發(fā)電（RAG）等進(jìn)步而發(fā)展。這些通過(guò)添加結(jié)構(gòu)化輸出和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索來(lái)提高它們的能力。儘管LLM具有很大的潛力，但它們?cè)跍?zhǔn)確性和實(shí)時(shí)更新方面的局限性突出了進(jìn)一步完善的需求。諸如受限生成，降低溫度和思想推理鏈之類(lèi)的技術(shù)有助於提高其產(chǎn)出的可靠性和相關(guān)性。這些進(jìn)步旨在使LLM在各種應(yīng)用中更有效和準(zhǔn)確。

了解OpenAI和Llama模型中的函數(shù)之間的差異有助於為特定任務(wù)選擇合適的工具。隨著LLM技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)並使用這些技術(shù)將是提高其在不同領(lǐng)域的性能的關(guān)鍵。利用這些區(qū)別將優(yōu)化它們?cè)诟鞣N應(yīng)用中的有效性。

常見(jiàn)問(wèn)題

A. LLM通常會(huì)在準(zhǔn)確性，實(shí)時(shí)更新中掙扎，並受其培訓(xùn)數(shù)據(jù)的限制，這可能會(huì)影響其可靠性。

A. RAG通過(guò)合併實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索來(lái)增強(qiáng)LLMS，從而提高生成的產(chǎn)出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

A.函數(shù)調(diào)用允許LLMS在文本生成過(guò)程中執(zhí)行特定的功能或查詢，從而提高其執(zhí)行複雜任務(wù)的能力並提供準(zhǔn)確的結(jié)果。

答：通過(guò)降低文本生成的隨機(jī)性，降低LLMS的溫度會(huì)導(dǎo)致更結(jié)構(gòu)化和可預(yù)測(cè)的輸出，從而導(dǎo)致更清晰，更一致的響應(yīng)。

A.思想推理鏈涉及依次處理信息，以構(gòu)建邏輯和連貫的論點(diǎn)或解釋，從而增強(qiáng)LLM輸出的深度和清晰度。

以上是用結(jié)構(gòu)化輸出和功能調(diào)用增強(qiáng)LLM的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！