ell: 기능적 우아함으로 신속한 엔지니어링 혁신

Patricia Arquette
풀어 주다: 2024-09-22 18:29:21
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인공 지능과 자연어 처리가 빠르게 발전하는 세계에서 언어 모델 작업 방식에 혁명을 가져올 새로운 플레이어가 등장했습니다. 프롬프트를 함수로 처리하여 현장에 새로운 관점을 제시하는 경량 프롬프트 엔지니어링 라이브러리인 ell을 만나보세요. 이전 OpenAI 출신인 William Guss가 개발한 ell은 연구 및 스타트업 환경 모두에서 언어 모델을 구축하고 사용하는 데 수년간의 경험을 활용합니다.

빠른 시작

ell을 시작하려면 GitHub에서 라이브러리와 관련 문서를 찾아보세요.
https://github.com/MadcowD/ell

창작자 소개

ell은 OpenAI에서 경력을 쌓은 연구원이자 엔지니어인 William Guss의 아이디어입니다. AI 및 언어 모델 분야에서 Guss의 경험은 ell의 설계 원칙에 영향을 미쳐 신속한 엔지니어링의 실제 과제를 해결하는 강력한 도구가 되었습니다.

프롬프트를 프로그램으로 다시 생각하기

ell 철학의 핵심은 프롬프트가 단순한 텍스트 문자열이 아닌 프로그램이라는 생각입니다. 이러한 패러다임 전환은 LMP(언어 모델 프로그램) 작성에 대한 ell의 접근 방식에 구현되어 있습니다. 개발자는 Python 데코레이터를 사용하여 다양한 언어 모델에 대한 프롬프트 또는 메시지 목록을 생성하는 모든 코드를 캡슐화하여 LMP를 함수로 쉽게 정의할 수 있습니다.

@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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이러한 접근 방식은 사용자 인터페이스를 단순화할 뿐만 아니라 복잡한 프롬프트 엔지니어링 작업을 위한 깔끔한 모듈식 구조를 제공합니다.

최적화 프로세스 강화

신속한 엔지니어링이 반복적인 최적화 프로세스라는 점을 인식한 ell은 이 워크플로를 지원하는 강력한 도구를 제공합니다. 라이브러리는 기계 학습 훈련 루프의 체크포인트와 유사한 프롬프트의 자동 버전 관리 및 직렬화를 제공합니다. 이 기능을 통해 개발자는 변경 사항을 추적하고, 버전을 비교하고, 필요할 때 이전 반복으로 쉽게 되돌릴 수 있습니다.

시각화 및 모니터링이 쉬워졌습니다.

신속한 엔지니어링을 '암흑 예술'에서 과학으로 전환하기 위해 엘은 엘 스튜디오를 소개합니다. 이 로컬 오픈 소스 도구는 버전 제어, 모니터링 및 시각화 기능을 제공합니다. Ell Studio를 사용하면 개발자는 시간이 지남에 따라 신속한 최적화 프로세스를 경험적으로 추적하고 문제가 발생하기 전에 회귀를 포착할 수 있습니다.

ell: Revolutionizing Prompt Engineering with Functional Elegance

테스트 시간 컴퓨팅 수용

ell의 기능적 문제 분해 덕분에 테스트 시간 컴퓨팅 활용 기술을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 개발자는 언어 모델에 대한 여러 호출을 포함하는 보다 정교하고 효과적인 프롬프트 엔지니어링 솔루션을 만들 수 있습니다.

모든 언어 모델 호출의 가치 평가

각 언어 모델 호출의 중요성을 인식하여 ell은 선택적으로 모든 호출을 로컬에 저장합니다. 이 기능은 호출 데이터 세트를 생성하고, LMP 출력을 버전별로 비교하고, 프롬프트 엔지니어링 아티팩트의 전체 스펙트럼을 탐색할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

복잡성의 유연성

ell은 필요에 따라 단순성과 복잡성을 모두 제공합니다. @ell.simple 데코레이터는 간단한 문자열 출력을 생성하지만 @ell.complex 데코레이터는 도구 사용 및 다중 모달 출력 처리를 포함한 고급 시나리오에 사용할 수 있습니다.

다중 양식을 위한 최고 수준의 지원

언어 모델이 다양한 유형의 콘텐츠를 처리하고 생성하도록 진화함에 따라 ell은 텍스트 작업만큼 직관적인 다중 모달 프롬프트 엔지니어링을 구현하여 이에 발맞추고 있습니다. 라이브러리는 다중 모드 입력 및 출력을 위한 다양한 유형 강제 변환을 지원하므로 개발자는 이미지, 오디오 및 기타 데이터 유형을 LMP에 원활하게 통합할 수 있습니다.

기존 워크플로에 완벽하게 통합

아마도 ell의 가장 매력적인 특징 중 하나는 눈에 띄지 않는 성격일 것입니다. 개발자는 ell의 강력한 기능을 활용하면서 선호하는 IDE와 코딩 스타일을 계속 사용할 수 있습니다. 이 디자인 철학을 통해 점진적인 채택이 가능하고 langchain과 같은 다른 라이브러리에서 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.

결론적으로 ell은 신속한 엔지니어링 분야에서 중요한 진전을 이루었습니다. 프롬프트를 프로그램으로 처리하고, 최적화 및 시각화를 위한 강력한 도구를 제공하고, 복잡하고 다중 모달 시나리오에 대한 유연한 지원을 제공함으로써 ell은 개발자가 보다 효과적이고 효율적인 언어 모델 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다. AI 환경이 계속 발전함에 따라 ell과 같은 도구는 자연어 처리 및 그 이상의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

ell을 탐색하고 프로젝트에서 사용하려면 GitHub 저장소(https://github.com/MadcowD/ell)를 방문하세요. OpenAI의 William Guss의 전문 지식을 바탕으로 개발한 ell은 모든 AI 개발자 툴킷에서 귀중한 자산이 될 것을 약속합니다.

위 내용은 ell: 기능적 우아함으로 신속한 엔지니어링 혁신의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:dev.to
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