Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Tìm kiếm tia
Ngôn ngữ AI
HƯỚNG DẪN AI về ngôn ngữ
Tìm kiếm tia có hướng dẫn với các ràng buộc
Tìm kiếm chùm hạn chế buộc đầu ra của mô hình ngôn ngữ phải đáp ứng các yêu cầu khó, chẳng hạn như bao gồm các từ cụ thể hoặc khớp ngữ pháp, trong khi vẫn tìm kiếm văn bản có khả năng xảy ra nhất.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
It guarantees structure that plain sampling cannot promise.
Lặn sâu
Tìm kiếm chùm tia thông thường giữ lại các chuỗi từng phần có thể xảy ra nhất ('dùm') ở mỗi bước và mở rộng chúng, chọn chuỗi hoàn chỉnh tốt nhất. Tìm kiếm chùm tia có hướng dẫn hoặc bị ràng buộc sẽ thêm các quy tắc mà đầu ra cuối cùng phải tuân theo, chẳng hạn như 'các từ cầu và sông phải xuất hiện' hoặc 'đầu ra phải là JSON hợp lệ'. Giải mã bị ràng buộc về mặt từ vựng (Hokamp và Liu, 2017) và Grid Beam Search sắp xếp các chùm theo số lượng ràng buộc được thỏa mãn, đảm bảo cuối cùng mọi mã thông báo được yêu cầu đều xuất hiện. Phân bổ chùm tia động của Post và Vilar đã thực hiện điều này một cách hiệu quả bằng cách sắp xếp các khe chùm tia theo các cấp độ tiến độ ràng buộc. Các hệ thống hiện đại cũng sử dụng giải mã có ràng buộc về ngữ pháp: ở mỗi bước, một máy trạng thái hữu hạn hoặc ngữ pháp phi ngữ cảnh sẽ che giấu việc phân phối mã thông báo để chỉ cho phép các mã thông báo giữ đầu ra hợp lệ. Đây là cách các công cụ phát ra các lệnh gọi JSON, SQL hoặc API có thể phân tích cú pháp một cách đáng tin cậy.
Triển khai trong thế giới thực
Buộc đầu ra của bản dịch máy phải chứa thuật ngữ bắt buộc
Đảm bảo LLM phát ra JSON xác thực dựa trên lược đồ nhất định cho lệnh gọi API
Ràng buộc SQL được tạo vào ngữ pháp bảng và cột của cơ sở dữ liệu
Chèn từ khóa bắt buộc vào bản sao quảng cáo hoặc mô tả sản phẩm
Tương lai của Tìm kiếm chùm tia có hướng dẫn với các ràng buộc
Giải mã bị ràng buộc đang trở thành xương sống của việc sử dụng công cụ đáng tin cậy và đầu ra có cấu trúc. Các thư viện biên dịch Lược đồ JSON hoặc biểu thức chính quy thành mặt nạ mã thông báo nhanh (chẳng hạn như Đề cương và phương pháp hướng dẫn) đang hợp nhất vào các máy chủ suy luận chính thống. Mong đợi các ràng buộc về ngữ pháp kết hợp với giải mã suy đoán về tốc độ và hướng dẫn 'mềm' đã học được để hướng tới các mục tiêu về phong cách hoặc an toàn mà không có sự dễ vỡ của các quy tắc cứng.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Tốc độ và tỷ lệ. Quy trình công việc ngôn ngữ có thể di chuyển nhanh hơn mà không làm mất tính nhất quán.
- Truy cập và tiếp cận. Nó mở rộng quyền truy cập vào các ngôn ngữ và phong cách giao tiếp.
- Quyết định rõ ràng hơn. Các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để đánh giá trong khi quá trình tự động hóa xử lý sự lặp lại.
coi chừng
- Sự thật ảo giác có thể lặng lẽ đi vào báo cáo, luồng hỗ trợ hoặc kết quả nghiên cứu.
- Sự nhạy cảm kịp thời có thể tạo ra kết quả không nhất quán đối với các yêu cầu tương tự.
- Dữ liệu văn bản nhạy cảm có thể bị lộ nếu khả năng kiểm soát quyền truy cập yếu.
Các bước tiếp theo
- Xác định định dạng đầu ra, âm thanh và tiêu chuẩn chất lượng trước khi triển khai.
- Phản hồi mặt đất với các nguồn đáng tin cậy bất cứ khi nào độ chính xác quan trọng.
- Duy trì điểm kiểm tra đánh giá của con người đối với các kết quả đầu ra có mức độ rủi ro cao.
- Theo dõi các kiểu lỗi và đào tạo lại các lời nhắc hoặc quy trình làm việc thường xuyên.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Guided Beam Search with Constraints quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is Guided Beam Search with Constraints?
Tìm kiếm chùm hạn chế buộc đầu ra của mô hình ngôn ngữ phải đáp ứng các yêu cầu khó, chẳng hạn như bao gồm các từ cụ thể hoặc khớp ngữ pháp, trong khi vẫn tìm kiếm văn bản có khả năng xảy ra nhất. Nó đảm bảo cấu trúc mà việc lấy mẫu đơn giản không thể hứa hẹn được.
Tìm kiếm chùm tia đơn giản giữ gì ở mỗi bước thế hệ?
Tìm kiếm chùm duy trì k chuỗi từng phần (dùm) có điểm cao nhất và mở rộng chúng, cân bằng độ rộng tìm kiếm và chi phí.
Các phương pháp bị ràng buộc về mặt từ vựng như Grid Beam Search tổ chức các chùm như thế nào?
Các chùm được nhóm theo trạng thái thỏa mãn ràng buộc của chúng để các đầu ra một phần đã đặt các từ bắt buộc có thể cạnh tranh một cách công bằng.
Trong quá trình giải mã bị ràng buộc về ngữ pháp, việc ngăn chặn đầu ra không hợp lệ như thế nào?
Máy hoặc ngữ pháp trạng thái hữu hạn tạo ra mặt nạ mỗi bước loại bỏ bất kỳ mã thông báo nào có thể làm cho chuỗi không hợp lệ.
Phân bổ chùm tia động giải quyết vấn đề gì?
Phương pháp của Post và Vilar phân bổ công suất chùm tia trên các trạng thái tiến trình ràng buộc, giúp cho việc tìm kiếm bị ràng buộc về mặt từ vựng hiệu quả hơn nhiều.
When can grammar-constrained decoding produce syntactically valid JSON?
A correctly enforced grammar can constrain completed outputs, but truncation or mismatched constraints can leave an incomplete or unsuitable result.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này