Lmql

LMQL é uma ferramenta poderosa que facilita a interação dos desenvolvedores com grandes modelos de linguagem usando linguagem natural e Python.

Então, o que exatamente é o LMQL? Pense nele como uma linguagem de consulta especial projetada apenas para grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele combina de forma inteligente a simplicidade dos prompts em linguagem natural com a flexibilidade e o poder do Python, tornando a comunicação com os LLMs muito mais suave. Se você está procurando recuperar informações, adicionar restrições ou depurar suas consultas, o LMQL tem tudo o que você precisa com sua ampla gama de recursos.

Uma das coisas mais legais sobre o LMQL é a variedade de prompts prontos que ele oferece. Precisa de uma boa risada? Há um prompt para contar uma piada. Quer fazer as malas para uma viagem? Há um para gerar uma lista de itens. Você pode até pesquisar na Wikipedia ou ter uma conversa com um bot. E se você é um programador Python, vai adorar como o LMQL permite controlar o processo de geração com declarações de controle de fluxo tradicionais do Python, dando a você mais poder e precisão com seus prompts.

Além disso, o LMQL faz todo o trabalho pesado para você, gerando automaticamente os tokens necessários e verificando a saída quanto à correção sempre que as condições de validação não são atendidas. Isso significa que você pode se concentrar mais em suas tarefas sem se perder em detalhes técnicos.

Outro recurso interessante é que você pode incluir qualquer código Python na cláusula de prompt. Isso permite prompts dinâmicos e a capacidade de processar texto em tempo real, tornando suas interações ainda mais versáteis. Com o recurso de Busca em Feixe Scriptada, o LMQL trabalha para decodificar tanto o nome do especialista quanto a resposta juntos, o que ajuda a explorar múltiplas respostas possíveis.

Por fim, o LMQL suporta a função assert do Python, que é super útil para verificar a precisão da saída gerada—perfeito para avaliar seus conjuntos de dados. No geral, o LMQL é projetado para simplificar a maneira como os desenvolvedores interagem com os LLMs, tornando mais fácil e eficiente usar prompts em linguagem natural juntamente com o Python.