ell: 기능적 우아함으로 신속한 엔지니어링 혁신
인공 지능과 자연어 처리가 빠르게 발전하는 세계에서 언어 모델 작업 방식에 혁명을 가져올 새로운 플레이어가 등장했습니다. 프롬프트를 함수로 처리하여 현장에 새로운 관점을 제시하는 경량 프롬프트 엔지니어링 라이브러리인 ell을 만나보세요. 이전 OpenAI 출신인 William Guss가 개발한 ell은 연구 및 스타트업 환경 모두에서 언어 모델을 구축하고 사용하는 데 수년간의 경험을 활용합니다.
빠른 시작
ell을 시작하려면 GitHub에서 라이브러리와 관련 문서를 찾아보세요.
https://github.com/MadcowD/ell
창작자 소개
ell은 OpenAI에서 경력을 쌓은 연구원이자 엔지니어인 William Guss의 아이디어입니다. AI 및 언어 모델 분야에서 Guss의 경험은 ell의 설계 원칙에 영향을 미쳐 신속한 엔지니어링의 실제 과제를 해결하는 강력한 도구가 되었습니다.
프롬프트를 프로그램으로 다시 생각하기
ell 철학의 핵심은 프롬프트가 단순한 텍스트 문자열이 아닌 프로그램이라는 생각입니다. 이러한 패러다임 전환은 LMP(언어 모델 프로그램) 작성에 대한 ell의 접근 방식에 구현되어 있습니다. 개발자는 Python 데코레이터를 사용하여 다양한 언어 모델에 대한 프롬프트 또는 메시지 목록을 생성하는 모든 코드를 캡슐화하여 LMP를 함수로 쉽게 정의할 수 있습니다.
@ell.simple(model="gpt-4o-mini") def hello(world: str): """You are a helpful assistant""" name = world.capitalize() return f"Say hello to {name}!" result = hello("sam altman")
이러한 접근 방식은 사용자 인터페이스를 단순화할 뿐만 아니라 복잡한 프롬프트 엔지니어링 작업을 위한 깔끔한 모듈식 구조를 제공합니다.
최적화 프로세스 강화
신속한 엔지니어링이 반복적인 최적화 프로세스라는 점을 인식한 ell은 이 워크플로를 지원하는 강력한 도구를 제공합니다. 라이브러리는 기계 학습 훈련 루프의 체크포인트와 유사한 프롬프트의 자동 버전 관리 및 직렬화를 제공합니다. 이 기능을 통해 개발자는 변경 사항을 추적하고, 버전을 비교하고, 필요할 때 이전 반복으로 쉽게 되돌릴 수 있습니다.
시각화 및 모니터링이 쉬워졌습니다.
신속한 엔지니어링을 '암흑 예술'에서 과학으로 전환하기 위해 엘은 엘 스튜디오를 소개합니다. 이 로컬 오픈 소스 도구는 버전 제어, 모니터링 및 시각화 기능을 제공합니다. Ell Studio를 사용하면 개발자는 시간이 지남에 따라 신속한 최적화 프로세스를 경험적으로 추적하고 문제가 발생하기 전에 회귀를 포착할 수 있습니다.
테스트 시간 컴퓨팅 수용
ell의 기능적 문제 분해 덕분에 테스트 시간 컴퓨팅 활용 기술을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 개발자는 언어 모델에 대한 여러 호출을 포함하는 보다 정교하고 효과적인 프롬프트 엔지니어링 솔루션을 만들 수 있습니다.
모든 언어 모델 호출의 가치 평가
각 언어 모델 호출의 중요성을 인식하여 ell은 선택적으로 모든 호출을 로컬에 저장합니다. 이 기능은 호출 데이터 세트를 생성하고, LMP 출력을 버전별로 비교하고, 프롬프트 엔지니어링 아티팩트의 전체 스펙트럼을 탐색할 수 있는 가능성을 열어줍니다.
복잡성의 유연성
ell은 필요에 따라 단순성과 복잡성을 모두 제공합니다. @ell.simple 데코레이터는 간단한 문자열 출력을 생성하지만 @ell.complex 데코레이터는 도구 사용 및 다중 모달 출력 처리를 포함한 고급 시나리오에 사용할 수 있습니다.
다중 양식을 위한 최고 수준의 지원
언어 모델이 다양한 유형의 콘텐츠를 처리하고 생성하도록 진화함에 따라 ell은 텍스트 작업만큼 직관적인 다중 모달 프롬프트 엔지니어링을 구현하여 이에 발맞추고 있습니다. 라이브러리는 다중 모드 입력 및 출력을 위한 다양한 유형 강제 변환을 지원하므로 개발자는 이미지, 오디오 및 기타 데이터 유형을 LMP에 원활하게 통합할 수 있습니다.
기존 워크플로에 완벽하게 통합
아마도 ell의 가장 매력적인 특징 중 하나는 눈에 띄지 않는 성격일 것입니다. 개발자는 ell의 강력한 기능을 활용하면서 선호하는 IDE와 코딩 스타일을 계속 사용할 수 있습니다. 이 디자인 철학을 통해 점진적인 채택이 가능하고 langchain과 같은 다른 라이브러리에서 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.
결론적으로 ell은 신속한 엔지니어링 분야에서 중요한 진전을 이루었습니다. 프롬프트를 프로그램으로 처리하고, 최적화 및 시각화를 위한 강력한 도구를 제공하고, 복잡하고 다중 모달 시나리오에 대한 유연한 지원을 제공함으로써 ell은 개발자가 보다 효과적이고 효율적인 언어 모델 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다. AI 환경이 계속 발전함에 따라 ell과 같은 도구는 자연어 처리 및 그 이상의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
ell을 탐색하고 프로젝트에서 사용하려면 GitHub 저장소(https://github.com/MadcowD/ell)를 방문하세요. OpenAI의 William Guss의 전문 지식을 바탕으로 개발한 ell은 모든 AI 개발자 툴킷에서 귀중한 자산이 될 것을 약속합니다.
위 내용은 ell: 기능적 우아함으로 신속한 엔지니어링 혁신의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
