구조화 된 출력 및 기능 호출로 LLM을 향상시킵니다

소개

지식이 풍부하지만 때로는 구체적인/정보에 입각 한 응답이 없거나 복잡한 질문에 직면했을 때 유창하게 응답하지 않을 때 때때로 친구와 상호 작용하고 있다고 가정합니다. 우리가 여기서하는 일은 현재 큰 언어 모델로 존재하는 전망과 유사합니다. 전달 된 구조화 된 답변의 품질과 관련성은 만족 스럽거나 틈새 일 수 있지만 매우 도움이됩니다.

이 기사에서는 기능 호출 및 검색 세대 (RAG)와 같은 미래 기술이 LLM을 향상시킬 수있는 방법을 살펴 봅니다. 우리는보다 신뢰할 수 있고 의미있는 대화 경험을 만들 수있는 그들의 잠재력에 대해 논의 할 것입니다. 이러한 기술이 어떻게 작동하는지, 이점 및 그들이 직면 한 도전에 대해 배울 것입니다. 우리의 목표는 다양한 시나리오에서 LLM 성능을 향상시키는 지식과 기술을 모두 장비하는 것입니다.

이 기사는 Datahack Summit 2024에서 Ayush Thakur가 구조화 된 출력 및 기능 호출로 LLM을 향상시키는 것에 대한 최근의 대화를 기반으로합니다.

학습 결과

• 대형 언어 모델의 기본 개념과 한계를 이해하십시오.
• 구조화 된 출력 및 기능 호출이 LLM의 성능을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
• LLM을 개선 할 때 검색 증거 생성 (RAG)의 원리와 장점을 탐색하십시오.
• LLM을 효과적으로 평가할 때 주요 과제와 솔루션을 식별하십시오.
• OpenAI와 Llama 모델 간의 기능 호출 기능을 비교하십시오.

목차

• 소개
• LLM은 무엇입니까?
• LLM과 상호 작용 : 프롬프트
• LLM 애플리케이션은 모델 개발과 어떻게 다릅니 까?
• LLMS로 기능 호출
• 기능 호출 : 미세 조정
• LLM에 대한 헝겊 (검색 세대)
• LLM의 평가
• LLM에 대한 제한된 출력 생성
• 보다 구조화 된 출력의 경우 온도를 낮추십시오
• LLM에 대한 사고 추론의 체인
• Openai 대 라마를 호출하는 기능
• 응용 프로그램에 대한 LLM 찾기
• 결론
• 자주 묻는 질문

LLM은 무엇입니까?

LLM (Large Language Model)은 대형 데이터 세트를 기반으로 자연어를 이해하고 생성하도록 설계된 고급 AI 시스템입니다. GPT-4 및 LLAMA와 같은 모델은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트를 처리하고 제작합니다. 언어 번역 및 콘텐츠 제작과 같은 다재다능한 작업을 처리합니다. 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 LLM은 언어 패턴을 배우고이 지식을 적용하여 자연스러운 소리를냅니다. 텍스트를 예측하고 논리적으로 형식화하여 다른 필드에서 광범위한 작업을 수행 할 수 있습니다.

LLM의 한계

이제 LLM의 한계를 탐색합시다.

• 일관되지 않은 정확도 : 그들의 결과는 때때로 부정확하거나 복잡한 상황을 다룰 때 특히 예상만큼 신뢰할 수 없습니다.
• 진정한 이해력 부족 : 그들은 합리적으로 들릴 수 있지만 통찰력이 없기 때문에 실제로 잘못된 정보 또는 분사가 될 수있는 텍스트를 생성 할 수 있습니다.
• 교육 데이터 제약 조건 : 생산 된 출력은 교육 데이터에 의해 구속되며, 때로는 편견이거나 갭이 포함될 수 있습니다.
• 정적 지식 기반 : LLM에는 실시간으로 업데이트되지 않는 정적 지식 기반이있어 현재 또는 동적 정보가 필요한 작업에 덜 효과적입니다.

LLM에 대한 구조화 된 출력의 중요성

이제 LLM의 구조화 된 출력의 중요성을 조사 할 것입니다.

• 향상된 일관성 : 구조화 된 출력은 명확하고 구성된 형식을 제공하여 제시된 정보의 일관성과 관련성을 향상시킵니다.
• 사용성 향상 : 특히 정확한 데이터 프레젠테이션이 필요한 응용 프로그램에서 정보를 쉽게 해석하고 활용할 수 있도록합니다.
• 조직화 된 데이터 : 구조화 된 형식은 정보를 논리적으로 구성하는 데 도움이되며, 보고서, 요약 또는 데이터 중심의 통찰력을 생성하는 데 유리합니다.
• 모호성 감소 : 구조화 된 출력 구현은 모호성을 줄이고 생성 된 텍스트의 전반적인 품질을 향상시킵니다.

LLM과 상호 작용 : 프롬프트

LLM (Largue Models) 프롬프트에는 몇 가지 주요 구성 요소가있는 프롬프트가 필요합니다.

• 지침 : LLM이해야 할 일에 대한 명확한 지침.
• 컨텍스트 : 응답을 알리기 위해 배경 정보 또는 사전 토큰.
• 입력 데이터 : LLM을 처리 해야하는 기본 내용 또는 쿼리.
• 출력 표시기 : 원하는 형식 또는 응답 유형을 지정합니다.

예를 들어, 감정을 분류하기 위해, 당신은“음식이 괜찮다고 생각합니다.”와 같은 텍스트를 제공하고 LLM에 중립적, 부정적 또는 긍정적 인 감정으로 분류하도록 요청합니다.

실제로, 프롬프트에 대한 다양한 접근법이 있습니다.

• 입력 출력 : 데이터를 직접 입력하고 출력을 수신합니다.
• 사고 (COT) : LLM이 출력에 도달하기위한 일련의 단계를 통해 LLM을 추론하도록 권장합니다.
• COT와의 자기 일관성 (COT-SC) : 다수의 투표를 통해 정확도가 향상되는 여러 추론 경로와 집계 결과를 사용합니다.

이러한 방법은 LLM의 응답을 정제하고 출력이보다 정확하고 신뢰할 수 있도록하는 데 도움이됩니다.

LLM 애플리케이션은 모델 개발과 어떻게 다릅니 까?

이제 LLM 응용 프로그램이 모델 개발과 어떻게 다른지 이해하려면 아래 표를 살펴 보겠습니다.

	모델 개발	LLM 앱
모델	아키텍처는 체중과 편견을 절약했습니다	함수 구성, API 및 구성
데이터 세트	엄청나고 종종 라벨이 붙어 있습니다	인간은 종종 표지되지 않은 종종 생성됩니다
실험	비싸고 장기 달리기 최적화	저렴한 고주파 상호 작용
추적	메트릭 : 손실, 정확성, 활성화	활동 : 완료, 피드백, 코드
평가	목표 및 예약 가능	주관적 및 인간의 의견이 필요합니다

LLMS로 기능 호출

LLM으로 기능하는 기능에는 LLMS (Large Decaness)가 응답 생성 프로세스의 일부로 사전 정의 된 기능 또는 코드 스 니펫을 실행할 수있게합니다. 이 기능을 통해 LLM은 표준 텍스트 생성 이상의 특정 동작 또는 계산을 수행 할 수 있습니다. 기능 호출을 통합함으로써 LLMS는 외부 시스템과 상호 작용하거나 실시간 데이터를 검색하거나 복잡한 작업을 실행하여 다양한 응용 프로그램에서 유틸리티 및 효율성을 확장 할 수 있습니다.

기능 호출의 이점

• 향상된 상호 작용 : 기능 호출을 통해 LLM은 외부 시스템과 동적으로 상호 작용하여 실시간 데이터 검색 및 처리를 용이하게합니다. 이는 현재 조건에 따라 라이브 데이터 쿼리 또는 개인화 된 응답과 같은 최신 정보가 필요한 응용 프로그램에 특히 유용합니다.
• 다양한 다양성 : 기능을 실행함으로써 LLMS는 계산 수행에서 데이터베이스 액세스 및 조작에 이르기까지 더 넓은 범위의 작업을 처리 할 수 ​​있습니다. 이 다목적 성은 다양한 사용자 요구를 해결하고보다 포괄적 인 솔루션을 제공하는 모델의 능력을 향상시킵니다.
• 정확도 향상 : 기능 호출을 통해 LLM은 출력의 정확도를 향상시킬 수있는 특정 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 외부 함수를 사용하여 생성 한 정보를 검증하거나 풍부하게하여보다 정확하고 신뢰할 수있는 응답으로 이어질 수 있습니다.
• 간소화 된 프로세스 : 기능 호출을 LLM에 통합하면 반복적 인 작업을 자동화하고 수동 개입의 필요성을 줄임으로써 복잡한 프로세스를 간소화 할 수 있습니다. 이 자동화는보다 효율적인 워크 플로와 더 빠른 응답 시간으로 이어질 수 있습니다.

현재 LLM을 사용한 기능 호출 제한

• 제한된 통합 기능 : 현재 LLM은 다양한 외부 시스템 또는 기능과 완벽하게 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 제한은 다양한 데이터 소스와 상호 작용하거나 복잡한 작업을 효과적으로 수행하는 능력을 제한 할 수 있습니다.
• 보안 및 개인 정보 보호 문제 : 기능 호출은 특히 LLM이 민감한 또는 개인 데이터와 상호 작용할 때 보안 및 개인 정보 보호 위험을 도입 할 수 있습니다. 강력한 보호 수단과 안전한 상호 작용을 보장하는 것은 잠재적 인 취약점을 완화하는 데 중요합니다.
• 실행 제약 조건 : LLM에 의한 함수 실행은 자원 제한, 처리 시간 또는 호환성 문제와 같은 요소에 의해 제한 될 수 있습니다. 이러한 제약은 기능 호출 기능의 성능 및 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.
• 관리의 복잡성 : 기능 호출 기능 관리 및 유지 관리는 LLM의 배포 및 작동에 복잡성을 더할 수 있습니다. 여기에는 오류 처리, 다양한 기능과의 호환성 보장, 호출되는 기능의 업데이트 또는 변경 관리가 포함됩니다.

기능 호출은 Pydantic을 만납니다

Pydantic Object는 기능 호출을 위해 스키마를 정의하고 변환하는 프로세스를 단순화하여 몇 가지 이점을 제공합니다.

• 자동 스키마 변환 : Pydantic 객체를 LLM에 대한 스키마로 쉽게 변환합니다.
• 향상된 코드 품질 : Pydantic Hands 유형 검사, 검증 및 제어 흐름이 깨끗하고 신뢰할 수있는 코드를 보장합니다.
• 강력한 오류 처리 : 오류 및 예외를 관리하기위한 내장 메커니즘.
• 프레임 워크 통합 : 강사, Marvin, Langchain 및 Llamaindex와 같은 도구는 구조화 된 출력에 대한 Pydantic의 기능을 사용합니다.

기능 호출 : 미세 조정

틈새 작업을 요구하는 기능 향상에는 특정 데이터 큐 레이션 요구를 처리하기 위해 작은 LLM을 미세 조정하는 것이 포함됩니다. 특수 토큰 및 LORA 미세 조정과 같은 기술을 활용하면 기능 실행을 최적화하고 전문 애플리케이션에 대한 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 큐 레이션 : 효과적인 기능 호출을위한 정확한 데이터 관리에 중점을 둡니다.

• 단일 회전 강제 통화 : 간단한 일회성 기능 실행을 구현합니다.
• 병렬 호출 : 동시 기능을 활용하면 효율성이 필요합니다.
• 중첩 된 통화 : 중첩 된 기능 실행과 복잡한 상호 작용을 처리합니다.
• 멀티 턴 채팅 : 순차적 인 기능 호출로 확장 된 대화를 관리합니다.

특수 토큰 : 커스텀 토큰을 사용하여 기능의 시작 및 끝을 표시하면 더 나은 통합이 필요합니다.

모델 교육 : 기본 효과를 위해 고품질 데이터에 대한 교육 기반 모델로 시작하십시오.

LORA 미세 조정 : LORA 미세 조정을 사용하여 관리 가능하고 목표로하는 방식으로 모델 성능을 향상시킵니다.

이는 2 주 동안 NVIDIA (NVDA) 및 APPL (Apple)의 주가를 계획하고 재고 데이터를 가져 오는 기능 호출을 보여줍니다.

LLM에 대한 헝겊 (검색 세대)

RAG (Recriveal-Augmented Generation)는 검색 기술과 세대 방법을 결합하여 대형 언어 모델 (LLM)의 성능을 향상시킵니다. Rag는 생성 모델 내에 검색 시스템을 통합하여 출력의 관련성과 품질을 향상시킵니다. 이 접근법은 생성 된 응답이 상황에 따라 풍부하고 사실적으로 정확하도록 보장합니다. RAG는 ​​외부 지식을 통합함으로써 순수한 생성 모델의 몇 가지 제한 사항을 해결하여 정확성과 최신 정보가 필요한 작업에보다 신뢰할 수 있고 정보에 입각 한 출력을 제공합니다. 생성과 검색 사이의 격차를 해소하여 전반적인 모델 효율성을 향상시킵니다.

헝겊의 작동 방식

주요 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.

• 문서 로더 : 문서를로드하고 처리를위한 텍스트 및 메타 데이터 추출을 담당합니다.
• 청크 전략 : 텍스트가 삽입 될 수있는 작은 텍스트가 더 작고 관리 가능한 조각 (청크)으로 분할되는 양을 정의합니다.
• 임베딩 모델 : 효율적인 비교 및 ​​검색을 위해 이러한 청크를 수치 벡터로 변환합니다.
• Retriever : 쿼리를 기반으로 가장 관련성이 높은 청크를 검색하여 응답 생성에 얼마나 좋거나 정확한 지 결정합니다.
• 노드 파서 및 후 처리 : 필터링 및 임계 값을 처리하여 고품질 청크 만 전달되도록합니다.
• 응답 신시사이저 : 검색된 청크로부터 일관된 응답을 생성하며, 종종 다중 회전 또는 순차적 인 LLM 호출.
• 평가 : 시스템은 정확성, 사실을 확인하고 반응의 환각을 줄여 실제 데이터를 반영합니다.

이 이미지는 RAG 시스템이 검색과 생성을 결합하여 정확한 데이터 중심의 답변을 제공하는 방법을 나타냅니다.

• 검색 구성 요소 : RAG 프레임 워크는 사전 정의 된 지식 기반 또는 검색 엔진에서 관련 문서 나 데이터가 가져 오는 검색 프로세스로 시작합니다. 이 단계에는 입력 쿼리 또는 컨텍스트를 사용하여 데이터베이스를 쿼리하여 가장 적합한 정보를 식별하는 것이 포함됩니다.
• 상황 통합 : 관련 문서가 검색되면 생성 모델에 대한 컨텍스트를 제공하는 데 사용됩니다. 검색된 정보는 입력 프롬프트에 통합되어 LLM이 실제 데이터 및 관련 컨텐츠에 의해 알려진 응답을 생성 할 수 있도록 도와줍니다.
• 생성 구성 요소 : 생성 모델은 검색된 정보를 통합하여 응답을 생성하는 풍부한 입력을 처리합니다. 이 응답은 추가 컨텍스트의 이점으로보다 정확하고 상황에 맞는 출력으로 이어집니다.
• 정제 : 일부 구현에서 생성 된 출력은 추가 처리 또는 재평가를 통해 개선 될 수 있습니다. 이 단계는 최종 응답이 검색된 정보와 일치하고 품질 표준을 충족하도록합니다.

LLM과 함께 래그 사용의 이점

• 정확도 향상 : 외부 지식을 통합하여 Rag는 생성 된 출력의 사실 정확도를 향상시킵니다. 검색 구성 요소는 최신 및 관련 정보를 제공하여 부정확하거나 오래된 응답을 생성 할 위험을 줄입니다.
• 강화 된 맥락 관련성 : RAG는 LLM이 외부 소스에서 검색된 특정 정보를 활용하여 상황에 맞는 응답을 생성 할 수있게합니다. 이로 인해 사용자의 쿼리 또는 컨텍스트와 더 잘 어울리는 출력이 발생합니다.
• 지식 커버리지 증가 : RAG를 사용하면 LLMS는 교육 데이터를 넘어 광범위한 지식에 액세스 할 수 있습니다. 이 확장 된 적용 범위는 모델의 미리 훈련 된 지식에서 잘 표현되지 않을 수있는 틈새 또는 전문 주제에 대한 쿼리를 해결하는 데 도움이됩니다.
• 롱테일 쿼리의 더 나은 처리 : Rag는 특히 롱테일 쿼리를 처리하거나 드문 주제를 처리하는 데 특히 효과적입니다. 관련 문서를 검색함으로써 LLMS는 덜 일반 적이거나 매우 구체적인 쿼리에 대해서도 유익한 응답을 생성 할 수 있습니다.
• 향상된 사용자 경험 : 검색 및 생성의 통합은보다 강력하고 유용한 응답을 제공하여 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다. 사용자는 일관성이있을뿐만 아니라 관련 및 최신 정보에 근거한 답변을받습니다.

LLM의 평가

LLM (Large Language Model)을 평가하는 것은 다양한 작업에서 효과, 신뢰성 및 적용 가능성을 보장하는 데 중요한 측면입니다. 적절한 평가는 강점과 약점을 식별하고 개선을 안내하며 LLM이 다양한 응용 프로그램에 필요한 표준을 충족하도록하는 데 도움이됩니다.

LLM 응용 프로그램에서 평가의 중요성

• 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 성능 평가는 LLM이 텍스트 생성, 요약 또는 질문 답변과 같은 작업을 얼마나 잘 완료하는지 이해하는 데 도움이됩니다. 그리고 교실에서보다 전체적인 접근 방식을 추진하는 데 찬성하는 동안, 이러한 방식으로 특별한 피드백은 의학이나 법률과 같은 분야에서 세부 사항에 크게 의존하는 매우 특정한 유형의 응용 프로그램에 매우 가치가 있습니다.
• 가이드 모델 개선 : 평가를 통해 개발자는 LLM이 부족할 수있는 특정 영역을 식별 할 수 있습니다. 이 피드백은 모델 성능을 정제, 교육 데이터 조정 또는 전반적인 효과를 향상시키기 위해 알고리즘 수정에 중요합니다.
• 벤치 마크에 대한 성능 측정 : 확립 된 벤치 마크에서 LLM을 평가하면 다른 모델 및 이전 버전과 비교할 수 있습니다. 이 벤치마킹 프로세스는 모델의 성능을 이해하고 개선을위한 영역을 식별하는 데 도움이됩니다.
• 윤리적이고 안전한 사용을 보장합니다. LLM이 윤리적 원칙과 안전에 관한 표준을 존중하는 정도를 결정하는 데 부분이 있습니다. 그것은 편견, 원치 않는 컨텐츠 및 기술의 책임감을 손상시킬 수있는 다른 요소를 식별하는 데 도움이됩니다.
• 실제 응용 프로그램을 지원합니다. 이러한 이유로 LLM이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하려면 적절하고 철저한 평가가 필요합니다. 여기에는 다양한 작업을 해결하고 다양한 시나리오에서 작동하며 실제 사례에서 귀중한 결과를 생성하는 데있어 성능을 평가하는 것이 포함됩니다.

LLM을 평가하는 데 어려움

• 평가 지표의 주관성 : 관련성 또는 일관성에 대한 인간의 판단과 같은 많은 평가 지표는 주관적 일 수 있습니다. 이러한 주관성으로 인해 모델 성능을 일관되게 평가하는 것이 어려워지고 결과의 변동성을 유발할 수 있습니다.
• 미묘한 이해를 측정하는 데 어려움 : 복잡하거나 미묘한 쿼리를 이해하는 LLM의 능력을 평가하는 것은 본질적으로 어렵습니다. 현재 메트릭은 고품질 출력에 필요한 이해의 깊이를 완전히 포착하지 못하여 불완전한 평가로 이어질 수 있습니다.
• 확장 성 문제 : 이러한 구조가 확장되고 복잡해지면서 LLM을 평가하는 것이 점점 비싸게됩니다. 포괄적 인 평가는 시간이 많이 걸리고 테스트 프로세스를 방해 할 수있는 많은 계산 능력이 필요하다는 점에 유의해야합니다.
• 편견과 공정성 문제 : 편견이 다른 모양과 형태를 취할 수 있기 때문에 편견과 공정성에 대한 LLM을 평가하는 것은 쉽지 않습니다. 다양한 인구 통계와 상황에서 정확성을 일관되게 유지하기 위해 엄격하고 정교한 평가 방법이 필수적입니다.
• 언어의 동적 특성 : 언어는 끊임없이 발전하고 있으며 정확하거나 관련성이있는 정보는 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있습니다. 평가자는 모델의 역동적 인 특성을 고려할 때 현재 성능뿐만 아니라 언어 동향에 대한 적응성에도 LLM을 평가해야합니다.

LLM에 대한 제한된 출력 생성

제한된 세대는 LLM에 특정 제약이나 규칙을 준수하는 출력을 생성하도록 지시하는 것이 포함됩니다. 이 접근법은 특정 형식에 대한 정밀도와 준수가 필요할 때 필수적입니다. 예를 들어, 법률 문서 또는 공식 보고서와 같은 응용 프로그램에서 생성 된 텍스트가 엄격한 지침과 구조를 따르는 것이 중요합니다.

출력 템플릿을 사전 정의하거나 컨텐츠 경계를 설정하거나 LLM의 응답을 안내하여 신속한 엔지니어링을 사용하여 제한된 생성을 달성 할 수 있습니다. 이러한 제약 조건을 적용함으로써 개발자는 LLM의 출력이 관련이있을뿐만 아니라 필요한 표준을 준수하여 관련이 없거나 주제가 아닌 응답의 가능성을 줄일 수 있습니다.

보다 구조화 된 출력의 경우 온도를 낮추십시오

LLMS의 온도 매개 변수는 생성 된 텍스트의 임의성 수준을 제어합니다. 온도를 낮추면 예측 가능하고 구조화 된 출력이 발생합니다. 온도가 더 낮은 값 (예 : 0.1 ~ 0.3)으로 설정되면 모델의 응답 생성이 더 결정적이되어 더 높은 확률 단어와 문구를 선호합니다. 이로 인해 예상 형식과 더 일관되고 정렬 된 출력이 발생합니다.

데이터 요약 또는 기술 문서와 같이 일관성과 정밀도가 중요한 응용 분야의 경우 온도를 낮추면 응답이 덜 다양하고 구조화되도록합니다. 반대로, 더 높은 온도는 더 많은 변동성과 창의성을 도입하며, 이는 형식과 명확성에 대한 엄격한 준수가 필요한 상황에서 덜 바람직 할 수 있습니다.

LLM에 대한 사고 추론의 체인

사고 추론의 사슬은 LLM이 인간의 추론 과정과 유사한 논리적 인 단계 순서를 따라 출력을 생성하도록 장려하는 기술입니다. 이 방법은 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 구성 요소로 분해하고 각 단계의 사고 과정을 분명히하는 것을 포함합니다.

사고 추론의 체인을 사용함으로써 LLM은보다 포괄적이고 합리적인 응답을 생성 할 수 있으며, 이는 문제 해결 또는 상세한 설명과 관련된 작업에 특히 유용합니다. 이 접근법은 생성 된 텍스트의 명확성을 향상시킬뿐만 아니라 모델의 추론 프로세스에 대한 투명한 견해를 제공하여 응답의 정확성을 확인하는 데 도움이됩니다.

Openai 대 라마를 호출하는 기능

기능 호출 기능은 OpenAI의 모델과 메타의 라마 모델마다 다릅니다. GPT-4와 같은 OpenAi의 모델은 API를 통해 고급 기능 호출 기능을 제공하여 외부 기능 또는 서비스와 통합 할 수 있습니다. 이 기능을 통해 모델은 명령 실행 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 단순한 텍스트 생성 이외의 작업을 수행 할 수 있습니다.

반면에 Meta의 LLAMA 모델에는 고유 한 기능 호출 메커니즘이 있으며 이는 구현 및 범위가 다를 수 있습니다. 두 유형의 모델 모두 기능 호출을 지원하지만 통합, 성능 및 기능의 세부 사항은 다를 수 있습니다. 이러한 차이를 이해하는 것은 외부 시스템 또는 특수 기능 기반 작업과 복잡한 상호 작용이 필요한 응용 프로그램에 적절한 모델을 선택하는 데 중요합니다.

응용 프로그램에 대한 LLM 찾기

애플리케이션에 대한 올바른 대형 언어 모델 (LLM)을 선택하려면 기능, 확장 성 및 특정 데이터 및 통합 요구를 얼마나 잘 충족시키는 지 평가해야합니다.

Baichuan, Chatglm, DeepSeek 및 InternLM2와 같은 다양한 시리즈에서 다양한 대형 언어 모델 (LLM)의 성능 벤치 마크를 참조하는 것이 좋습니다. 여기. 컨텍스트 길이와 바늘 수를 기반으로 성능을 평가합니다. 이를 통해 특정 작업을 위해 어떤 LLM을 선택할 것인지에 대한 아이디어를 얻는 데 도움이됩니다.

애플리케이션에 대한 올바른 대형 언어 모델 (LLM)을 선택하려면 모델의 기능, 데이터 처리 요구 사항 및 통합 잠재력과 같은 요소를 평가해야합니다. 모델의 크기, 미세 조정 옵션 및 특수 기능 지원과 같은 측면을 고려하십시오. 이러한 속성을 애플리케이션 요구와 일치 시키면 최적의 성능을 제공하고 특정 사용 사례와 일치하는 LLM을 선택하는 데 도움이됩니다.

LMSYS Chatbot Arena Leaderboard는 인간의 쌍별 비교를 통해 LLM (Large Language Models) 순위를 매기는 크라우드 소싱 플랫폼입니다. Bradley-Terry 모델을 사용하여 다양한 범주에서 성능을 평가하는 투표를 기반으로 모델 순위를 표시합니다.

결론

요약하면, LLM은 기능 호출 및 검색된 생성 (RAG)과 같은 발전으로 진화하고 있습니다. 이는 구조화 된 출력과 실시간 데이터 검색을 추가하여 능력을 향상시킵니다. LLM은 큰 잠재력을 보여 주지만 정확도와 실시간 업데이트의 한계는 추가 개선의 필요성을 강조합니다. 제한된 생성, 온도 저하 및 사고 추론과 같은 기술은 출력의 신뢰성과 관련성을 향상시키는 데 도움이됩니다. 이러한 발전은 다양한 응용 분야에서 LLM을보다 효과적이고 정확하게 만드는 것을 목표로합니다.

OpenAI 및 Llama 모델에서 호출 기능의 차이를 이해하면 특정 작업에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이됩니다. LLM 기술이 발전함에 따라 이러한 과제를 해결하고 이러한 기술을 사용하는 것이 다양한 영역에서 성능을 향상시키는 데 중요합니다. 이러한 차이점을 활용하면 다양한 응용 프로그램에서 효과가 최적화됩니다.

자주 묻는 질문

Q1. LLM의 주요 한계는 무엇입니까?

A. LLM은 종종 정확성, 실시간 업데이트로 어려움을 겪고 있으며 교육 데이터에 의해 제한되어 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.

Q2. RAG (Retrieved-Aug-Augmented Generation)는 LLM에 어떻게 도움이됩니까?

A. Rag는 실시간 데이터 검색을 통합하여 생성 된 출력의 정확성과 관련성을 향상시켜 LLM을 향상시킵니다.

Q3. LLM의 맥락에서 기능을 호출하는 것은 무엇입니까?

A. 함수 호출을 통해 LLM은 텍스트 생성 중 특정 기능 또는 쿼리를 실행하여 복잡한 작업을 수행하는 능력을 향상시키고 정확한 결과를 제공 할 수 있습니다.

Q4. 온도를 낮추는 것은 LLM 출력에 어떤 영향을 미칩니 까?

A. LLM의 온도를 낮추면 텍스트 생성의 무작위성을 줄임으로써 구조화되고 예측 가능한 출력이 생겨 더 명확하고 일관된 응답을 초래합니다.

Q5. LLM의 사고 추론은 무엇입니까?

A. 사고의 사고 추론에는 LLM 출력의 깊이와 명확성을 향상시키는 논리적이고 일관된 인수 또는 설명을 구축하기 위해 순차적으로 정보를 처리하는 것이 포함됩니다.

위 내용은 구조화 된 출력 및 기능 호출로 LLM을 향상시킵니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!