In der sich schnell entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein neuer Akteur aufgetaucht, der verspricht, die Art und Weise, wie wir mit Sprachmodellen arbeiten, zu revolutionieren. Lernen Sie ell kennen, eine leichtgewichtige Eingabeaufforderungs-Engineering-Bibliothek, die Eingabeaufforderungen als Funktionen behandelt und so eine neue Perspektive in das Feld bringt. ell wurde von William Guss, ehemals OpenAI, entwickelt und nutzt jahrelange Erfahrung in der Erstellung und Verwendung von Sprachmodellen sowohl in Forschungs- als auch in Startup-Umgebungen.
Schnellstart
Um mit ell zu beginnen, finden Sie die Bibliothek und ihre Dokumentation auf GitHub:
https://github.com/MadcowD/ell
Über den Schöpfer
ell ist die Idee von William Guss, einem Forscher und Ingenieur mit einem Hintergrund bei OpenAI. Die Erfahrung von Guss im Bereich KI und Sprachmodelle hat die Designprinzipien hinter ell geprägt und es zu einem leistungsstarken Tool gemacht, das reale Herausforderungen im Prompt Engineering angeht.
Eingabeaufforderungen als Programme neu denken
Der Kern der Philosophie von ell ist die Idee, dass Eingabeaufforderungen mehr als nur Textketten sind – sie sind Programme. Dieser Paradigmenwechsel spiegelt sich in Ells Ansatz zur Erstellung von Sprachmodellprogrammen (LMPs) wider. Mithilfe von Python-Dekoratoren können Entwickler LMPs einfach als Funktionen definieren und den gesamten Code kapseln, der Eingabeaufforderungen oder Nachrichtenlisten für verschiedene Sprachmodelle generiert.
@ell.simple(model="gpt-4o-mini")
def hello(world: str):
"""You are a helpful assistant"""
name = world.capitalize()
return f"Say hello to {name}!"
result = hello("sam altman")
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Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur die Benutzeroberfläche für Benutzer, sondern bietet auch eine saubere, modulare Struktur für komplexe Prompt-Engineering-Aufgaben.
Den Optimierungsprozess stärken
ell ist sich bewusst, dass es sich bei Prompt Engineering um einen iterativen Optimierungsprozess handelt, und bietet daher robuste Tools zur Unterstützung dieses Arbeitsablaufs an. Die Bibliothek bietet eine automatische Versionierung und Serialisierung von Eingabeaufforderungen, ähnlich dem Checkpointing in Trainingsschleifen für maschinelles Lernen. Mit dieser Funktion können Entwickler Änderungen verfolgen, Versionen vergleichen und bei Bedarf problemlos zu früheren Iterationen zurückkehren.
Visualisieren und Überwachen leicht gemacht
Um Prompt Engineering von einer „dunklen Kunst“ in eine Wissenschaft zu verwandeln, stellt ell Ell Studio vor. Dieses lokale Open-Source-Tool bietet Versionskontroll-, Überwachungs- und Visualisierungsfunktionen. Mit Ell Studio können Entwickler ihren zeitnahen Optimierungsprozess empirisch verfolgen und Regressionen erkennen, bevor sie problematisch werden.
Umfassende Testzeit-Computing
ells funktionale Zerlegung von Problemen macht es einfach, rechnergestützte Testzeittechniken zu implementieren. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklern, anspruchsvollere und effektivere Prompt-Engineering-Lösungen zu erstellen, die mehrere Aufrufe eines Sprachmodells umfassen.
Wertschätzung jedes Sprachmodellaufrufs
Angesichts der Wichtigkeit jedes Sprachmodellaufrufs speichert ell optional jeden Aufruf lokal. Diese Funktion eröffnet Möglichkeiten zum Generieren von Aufrufdatensätzen, zum Vergleichen von LMP-Ausgaben nach Version und zum Erkunden des gesamten Spektrums von Prompt-Engineering-Artefakten.
Flexibilität in der Komplexität
ell bietet je nach Bedarf sowohl Einfachheit als auch Komplexität. Während der @ell.simple-Dekorator einfache String-Ausgaben liefert, kann der @ell.complex-Dekorator für fortgeschrittenere Szenarien verwendet werden, einschließlich der Verwendung von Tools und der Verarbeitung multimodaler Ausgaben.
Erstklassige Unterstützung für Multimodalität
Während sich Sprachmodelle weiterentwickeln, um verschiedene Arten von Inhalten zu verarbeiten und zu generieren, hält ell Schritt, indem es die multimodale Eingabeaufforderungsentwicklung so intuitiv gestaltet wie die Arbeit mit Text. Die Bibliothek unterstützt Rich Type Coercion für multimodale Ein- und Ausgaben und ermöglicht Entwicklern die nahtlose Integration von Bildern, Audio und anderen Datentypen in ihre LMPs.
Nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe
Vielleicht ist eine der attraktivsten Eigenschaften von ell seine unaufdringliche Art. Entwickler können weiterhin ihre bevorzugten IDEs und Codierungsstile verwenden und gleichzeitig die leistungsstarken Funktionen von ell nutzen. Diese Designphilosophie ermöglicht eine schrittweise Übernahme und einfache Migration von anderen Bibliotheken wie Langchain.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ell einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des Prompt Engineering darstellt. Durch die Behandlung von Eingabeaufforderungen als Programme, die Bereitstellung robuster Tools zur Optimierung und Visualisierung sowie die Bereitstellung flexibler Unterstützung für komplexe und multimodale Szenarien ermöglicht ell Entwicklern die Erstellung effektiverer und effizienterer Sprachmodellanwendungen. Während sich die KI-Landschaft weiterentwickelt, werden Tools wie ell eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Verarbeitung natürlicher Sprache und darüber hinaus spielen.
要探索 ell 並開始在專案中使用它，請造訪 GitHub 儲存庫：https://github.com/MadcowD/ell。憑藉 William Guss 在 OpenAI 開發過程中的專業知識，ell 預計將成為任何 AI 開發人員工具包中的寶貴資產。
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonell: Revolutionierung von Prompt Engineering mit funktionaler Eleganz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
