Lmql - ai tOOler
Menu Chiudi
Lmql
☆☆☆☆☆
Modelli (12)

Lmql

Utilizzando il linguaggio naturale per porre domande su modelli di grandi dimensioni.

Visita Strumento

Prezzo di partenza Gratuito

Informazioni sullo strumento

LMQL è uno strumento potente che facilita l'interazione degli sviluppatori con grandi modelli di linguaggio utilizzando il linguaggio naturale e Python.

Quindi, cos'è esattamente LMQL? Pensalo come un linguaggio di query speciale progettato appositamente per i grandi modelli di linguaggio (LLM). Unisce in modo intelligente la semplicità dei prompt in linguaggio naturale con la flessibilità e la potenza di Python, rendendo la comunicazione con gli LLM molto più fluida. Che tu stia cercando di recuperare informazioni, aggiungere vincoli o eseguire il debug delle tue query, LMQL ti copre con la sua ampia gamma di funzionalità.

Una delle cose più interessanti di LMQL è la varietà di prompt pronti che offre. Hai bisogno di una buona risata? C'è un prompt per raccontare una barzelletta. Vuoi preparare un viaggio? Ce n'è uno per generare una lista di imballaggio. Puoi persino cercare su Wikipedia o chiacchierare con un bot. E se sei un programmatore Python, adorerai come LMQL ti consente di controllare il processo di generazione con le tradizionali istruzioni di controllo del flusso di Python, dandoti più potere e precisione con i tuoi prompt.

Inoltre, LMQL fa tutto il lavoro pesante per te generando automaticamente i token necessari e controllando l'output per correttezza ogni volta che le condizioni di validazione non sono soddisfatte. Questo significa che puoi concentrarti di più sui tuoi compiti senza essere appesantito dai dettagli tecnici.

Un'altra caratteristica interessante è che puoi includere qualsiasi codice Python nella clausola del prompt. Questo consente prompt dinamici e la possibilità di elaborare il testo al volo, rendendo le tue interazioni ancora più versatili. Con la funzionalità Scripted Beam Search, LMQL lavora per decodificare sia il nome dell'esperto che la risposta insieme, il che aiuta a esplorare più possibili risposte.

Infine, LMQL supporta la funzione assert di Python, che è molto utile per controllare l'accuratezza dell'output generato—perfetta per valutare i tuoi set di dati. In generale, LMQL è progettato per semplificare il modo in cui gli sviluppatori interagiscono con gli LLM, rendendo più facile ed efficiente utilizzare prompt in linguaggio naturale insieme a Python.

Pro e contro

Pro

  • Assicura l'assegnazione dei risultati
  • Fatto per LLM
  • Modifica lo stato durante la decodifica
  • Calcola la distribuzione dell'output
  • Controlli di validità della sequenza
  • Controlla la correttezza
  • Supporta query interattive
  • Gestisce prompt dinamici
  • Supporto per vincoli di alto livello
  • Supporta il recupero
  • Supporta operazioni incorporate
  • Consente vincoli
  • Interazione efficace con LLM
  • Creazione automatica di token
  • Consente parametri di decodifica
  • Supporta il ragionamento condizionale
  • Fornisce debug
  • Esegue query in modo interattivo
  • Integra funzioni di utilità
  • Funziona con modelli Chat
  • Valuta l'aritmetica
  • Supporto per la ricerca Beam scriptata
  • Query in linguaggio naturale
  • Supporta l'assert di Python
  • Incoraggia il feedback degli utenti
  • Interazione coerente con LLM
  • Segna i ruoli nelle clausole di prompt
  • Supporta funzioni async
  • Controlla i parametri di decodifica
  • Python espressivo
  • Unisce markup nei prompt
  • Supporto per il controllo del flusso regolare
  • Fornisce risposte analizzate robuste
  • Funziona con i Transformers
  • Integra il flusso di controllo di Python
  • Memorizzazione semplice chiave-valore
  • Offre un IDE Playground basato sul web
  • Integra contesto dinamico
  • Imponi valori fissi
  • Integra ragionamento del modello
  • Versione anticipata disponibile
  • Allinea con il packaging di Python
  • Programmiatori predefiniti
  • Controllo sul processo di generazione
  • Integra input dell'utente
  • Può interrogare servizi esterni
  • Standardizza l'interazione con LLM
  • Supporto per il controllo del flusso
  • Consente token di marcatura speciali
  • Abilita integrazione dell'input dell'utente
  • Supporta clausole di vincolo
  • Supporta interazione con servizi web
  • Supporta la programmazione Python

Contro

  • Dipende da quanto bene funzionano i prompt
  • Pochi compiti integrati
  • Potrebbe essere difficile da imparare
  • Richiede competenze in Python
  • Potrebbe avere risoluzione dei problemi complicata
  • Modo limitato di interagire
  • Nessun supporto per più lingue
  • Nessuna versione mobile
  • Controlli solo dopo un errore
  • Pochi strumenti di debug