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