ツール情報
LMQLは、開発者が自然言語とPythonを使用して大規模言語モデルと対話するのを容易にする強力なツールです。.
では、LMQLとは一体何でしょうか？それは、大規模言語モデル（LLM）専用に設計された特別なクエリ言語と考えてください。自然言語のプロンプトのシンプルさとPythonの柔軟性と力を巧みに融合させ、LLMとのコミュニケーションをはるかにスムーズにします。情報を取得したり、制約を追加したり、クエリをデバッグしたりする場合でも、LMQLは幅広い機能であなたをサポートします。.
LMQLの最もクールな点の一つは、用意されたさまざまなプロンプトです。笑いたいですか？ジョークを言うためのプロンプトがあります。旅行の準備をしたいですか？パッキングリストを生成するためのプロンプトがあります。Wikipediaを検索したり、ボットとチャットしたりすることもできます。そして、あなたがPythonプログラマーであれば、LMQLが従来のPython制御フロー文を使用して生成プロセスを制御できる方法を気に入るでしょう。これにより、プロンプトに対してより多くの力と精度を持つことができます。.
さらに、LMQLは必要なトークンを自動的に生成し、検証条件が満たされない場合に出力の正確性をチェックすることで、すべての重労働をあなたの代わりに行います。これにより、技術的な詳細に悩まされることなく、タスクにもっと集中できます。.
もう一つの素晴らしい機能は、プロンプト句に任意のPythonコードを含めることができることです。これにより、動的なプロンプトが可能になり、テキストを即座に処理する能力が得られ、あなたの対話がさらに多様になります。スクリプトビームサーチ機能を使用すると、LMQLは専門家の名前と回答を一緒にデコードするため、複数の可能な応答を探るのに役立ちます。.
最後に、LMQLはPythonのassert関数をサポートしており、生成された出力の正確性をチェックするのに非常に便利です。データセットを評価するのに最適です。全体として、LMQLは開発者がLLMと関わる方法を合理化するように設計されており、自然言語プロンプトとPythonを組み合わせて使用するのをより簡単かつ効率的にします。.
∞利点と欠点
利点
- 結果の割り当てを保証します
- LLM用に作られています
- デコード中に状態を変更します
- 出力分布を計算します
- シーケンスの有効性チェック
- 正確性をチェックします
- インタラクティブクエリをサポートします
- 動的プロンプトを処理します
- 高レベルの制約サポート
- 取得をサポートします
- 組み込み操作をサポートします
- 制約を許可します
- 効果的なLLMインタラクション
- 自動トークン作成
- デコードパラメータを許可します
- 条件付き推論をサポート
- デバッグを提供
- 対話的にクエリを実行
- ユーティリティ関数を統合
- チャットモデルと連携
- 算術を評価
- スクリプト化されたビームサーチのサポート
- 自然言語クエリ
- Pythonのassertをサポート
- ユーザーフィードバックを促す
- LLMとの一貫したインタラクション
- プロンプトのクローズで役割をマーク
- 非同期関数をサポート
- デコーディングパラメータを制御
- 表現力豊かなPython
- プロンプト内のマークアップをマージ
- 通常のフロー制御のサポート
- 堅牢な解析されたレスポンスを提供
- トランスフォーマーと連携
- Pythonの制御フローを統合
- シンプルなキー-バリューストレージ
- ウェブベースのプレイグラウンドIDEを提供
- 動的コンテキストを統合
- 固定セット値を強制
- モデル推論を統合
- 早期リリースが利用可能
- Pythonパッケージングに合わせる
- あらかじめ作成されたプログラマー
- 生成プロセスの制御
- ユーザー入力を統合
- 外部サービスにクエリ可能
- LLMインタラクションを標準化
- フロー制御のサポート
- 特別なマーカートークンを許可
- ユーザー入力統合を有効にする
- 制約句をサポート
- ウェブサービスとのインタラクションをサポート
- Pythonプログラミングをサポートします
欠点
- プロンプトの効果に依存
- 組み込みタスクが少ない
- 学ぶのが難しいかもしれない
- Pythonスキルが必要
- トラブルシューティングが難しい場合がある
- インタラクションの方法が限られている
- 複数言語のサポートがない
- モバイル版はありません
- ミスの後のみチェック
- 少数のデバッグツール
