Структурирование данных для LLM через разметку
Структурирование данных для LLM через разметку
Входные и выходные данные для LLM нужно структурировать, оборачивая в markup или XML теги. Это улучшает качество обработки и предсказуемость результатов. Structured outputs делают систему более надёжной при миграции между моделями.
Связи
- Принцип Постела для LLM-приложений — Оба подчёркивают важность structured outputs для предсказуемости и миграции между моделями
- LLM как недетерминированные системы — Структурирование данных — способ борьбы с недетерминированностью LLM через контроль выходов
- Шесть ключевых областей GenAI разработки — Разметка данных — фундаментальная практика промптинга для продакшн-систем на LLM
- LLM для утилитарной классификации коммуникаций — Структурированные выходы критичны для надёжной классификации и обработки текстовых данных
Источник: Telegram, 2024-06-19
Связанные заметки
Artificial Analysis как источник LLM-бенчмарков
#AI#llm#benchmarks
Разделение больших промптов на маленькие
#AI#llm#systems-thinking
RAG с комбинированным поиском вместо чистого векторного
#AI#llm#rag
Принцип Постела для LLM-приложений
#AI#llm#engineering
Граундинг LLM через актуальные данные решает проблему устаревших рекомендаций
#AI#tools#data
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний