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pythonic新上映_pythonic怎么读(2024年11月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

pythonic

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大语言模型7层架构详解，一文全掌握！最近，Two Sigma官网发布了一篇关于大语言模型7层架构的文章，名为LMSI。这篇文章借鉴了计算机网络中的OSI架构，定义了一个语言模型中的7层架构，帮助大家更好地理解不同工具在不同层次上的作用。 LMSI（大语言模型系统交互架构）：从上到下依次为：用户层：用户直接与应用程序交互，利用应用提供的语言模型能力完成任务。应用层：包含库、工具和应用代码，基于底层能力构建开箱即用的通用解决方案，同时支持一定的配置能力。优化层：基于指标优化语言模型或语言模型系统的某些表现。控制层：支持框架中的常见控制流，如条件、循环和分发，实现更复杂的任务。提示约束层：施加提示词规则或结构要求，以及输出约束和校验。例如，Chat模型中的某些安全问题、审查规则等。提示层：用文本调用API，手动聊天，或其他交互形式，输入和输出文本不受限制。神经网络层：直接访问语言底层模型架构，权重参数以及编解码组件。 LM框架类别：基础提示：最基础的使用方式，只需将提示词传递给API或模型，使用灵活，是构建更高抽象的基础。可控生成：这类框架主要在神经网络层到提示约束层之间，有以下主要库： LMQL：内嵌在Python中，通过DSL表达逻辑，支持占位符（[ANSWER]）、类型注释（[NUM: int]）和where语句描述生成约束，支持即时执行和部分执行，可以谨慎地贴近输出要求。 Outlines：纯Python实现，支持正则表达式、上下文无关的EBNF语法格式，此外还支持输出格式为JSON和Pydantic对象模型。 Guidance：纯Python实现，操作连接直接通过+搞定，支持selects、正则表达式以及上下文无关的自定义语法，非常Pythonic。需要注意的是，由于LMQL访问了模型的decoding部分，所以无法在GPT3、GPT4上使用。另外，使用的填空策略更适合completion模型，而不是chat模型。由于篇幅限制，剩下的类别会在接下来的笔记中继续分享，后续还会基于提到的框架做更加深入和详细的介绍、分享，欢迎持续交流。

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