LMQL

LMQL – это язык запросов, специально разработанный для больших языковых моделей (LLM), сочетающий подсказки естественного языка с выразительностью Python. Он предоставляет такие возможности, как ограничения, отладка, поиск и поток управления, чтобы облегчить взаимодействие с LLM.

LMQL – это язык запросов, разработанный для улучшения взаимодействия с LLM, предлагающий ряд функций, которые обеспечивают контроль, гибкость и настройку.

Примеры использования нейросети:

• Генерация естественного языка: LMQL позволяет пользователям генерировать ответы на естественном языке из LLM с тонким контролем и ограничениями.
• Индивидуальные разговорные агенты: Пользователи могут создавать чат-ботоподобные взаимодействия с LLM, используя возможности LMQL по управлению и ограничениям.
• Автоматизация задач: LMQL можно использовать для автоматизации конкретных задач, таких как создание упаковочных списков, обобщение текста или простой поиск данных из онлайн-источников.
• Расширенная обработка текста: Поддержка произвольного Python-кода в LMQL позволяет пользователям выполнять сложные задачи по обработке текста в подсказке.
• Процедурное программирование для LLM: Используйте процедурные конструкции в подсказках для создания сложных, динамических взаимодействий с LLM, которые обеспечиваются вложенными запросами LMQL.
• Оптимизированная разработка на разных платформах: Создавайте свои LLM-приложения на LMQL и запускайте их на различных платформах, таких как llama.cpp, OpenAI и Hugging Face Transformers, не меняя кодовой базы.
• Усовершенствованная разработка промтов: Используйте расширенные возможности LMQL по разработке подсказок для критически важных задач, требующих точности, например для дополнения инструментов и разработки чат-ботов.

Ключевые особенности нейросети:

• Ограничения: Укажите условия, при которых генерируемый вывод должен соответствовать определенным критериям.
• Отладка: Анализируйте и понимайте, как LLM генерирует вывод, что помогает в тонкой настройке и выявлении ошибок.
• Retrieval: Получите доступ к готовым подсказкам для решения общих задач, обеспечивая удобную отправную точку.
• Control Flow: Используйте операторы потока управления Python для большего контроля над процессом генерации.
• Automatic Token Generation and Validation: Автоматически генерируйте необходимые маркеры и проверяйте созданную последовательность на основе заданных ограничений.
• Поддержка произвольного кода Python: Включение динамических подсказок и обработка текста с помощью кода Python.
• Вложенные запросы: LMQL вводит вложенные запросы в подсказки LLM, что позволяет использовать модульное программирование и многократно используемые компоненты подсказок, повышая эффективность и удобство обслуживания.
• Кросс-бэкенд совместимость: Обеспечьте переносимость вашего кода LLM на различные бэкенды, используя возможность LMQL переключать среды всего одной строкой кода.
• Универсальный набор инструментов подсказок: Расширьте возможности своей разработки с помощью таких инструментов, как ограниченные LLM, типы и regex, многокомпонентные подсказки и многое другое для создания сложных и контролируемых подсказок.
• Бесшовная интеграция с Python: Поддержка Python в LMQL позволяет разработчикам использовать знакомый и мощный Python для построения подсказок с богатым потоком управления и интерполяцией строк.