What is LMQL?
LMQL — язык запросов, специально разработанный для крупных языковых моделей (КЯМ) и сочетающий естественноязыковые подсказки с выразительностью Python. Он предоставляет такие функции, как ограничения, отладка, поиск и управление ходом выполнения, что облегчает взаимодействие с КЯМ.
Основные характеристики:
Ограничения: указывайте условия, которым должен соответствовать сгенерированный вывод, для удовлетворения особых критериев.
Отладка: анализируйте и понимайте, как КЯМ генерирует вывод, что помогает в точной настройке и обнаружении ошибок.
Поиск: доступ к готовым подсказкам для обычных задач, которые предоставляют удобную отправную точку.
Управление ходом выполнения: используйте операторы управления ходом выполнения Python, чтобы лучше контролировать процесс генерации.
Автоматическая генерация и проверка токенов: автоматическая генерация необходимых токенов и проверка полученной последовательности на основе указанных ограничений.
Поддержка произвольного кода Python: добавление динамических подсказок и обработка текста с помощью кода Python.
More information on LMQL
Top 5 Countries
Traffic Sources
LMQL Альтернативи
Больше Альтернативи-
LoLLMS WebUI: используйте модели крупного языкового моделирования для написания текстов, кодирования, организации данных, создания изображений и музыки, а также многих других целей. Испытайте сейчас!
-
Познакомьтесь с Code Llama — инновационным инструментом ИИ для создания и понимания кода. Повысьте продуктивность, автоматизируйте рабочие процессы и расширьте возможности разработчиков.
-
Революционизируйте разработку LLM с помощью LLM-X! Интегрируйте большие языковые модели в ваш рабочий процесс с помощью безопасного API. Повысьте продуктивность и раскройте возможности языковых моделей для ваших проектов.
-
Усовершенствуйте языковые модели, улучшите производительность и получите точные результаты. WizardLM — это универсальный инструмент для задач кодирования, математики и обработки естественного языка.
-
Для ускорения вывода LLMs и улучшения восприятия LLMs ключевой информации сжимаем подсказку и KV-кэш, что дает сжатие до 20x при минимальной потере производительности.