Les modèles linguistiques sont des programmes informatiques capables de générer ou de comprendre un langage naturel, tel que du texte ou de la parole.
Table des matières
Les modèles de langage ont de nombreuses applications, notamment l'analyse et la synthèse de documents, les chatbots, la génération et le débogage de code, etc.
Pourquoi utiliser LangChain ?
Afin de simplifier la création d'applications utilisant de grands modèles de langage, LangChain est utilisé. GPT-3, Anthropic ou Hugging Face utilisent tous LangChain. Les LLM sont très puissants et polyvalents, mais ils présentent également certains défis et limites.
Par exemple :
- Les LLM sont coûteux à utiliser et nécessitent beaucoup de ressources informatiques.
- Les LLM ne sont pas toujours fiables ou précis et peuvent produire des résultats biaisés ou préjudiciables.
- Les LLM ne s’intègrent pas facilement à d’autres sources ou systèmes de données.
- Les LLM ne sont pas capables d'interagir avec leur environnement ou d'effectuer des actions.
LangChain vise à relever ces défis en fournissant un cadre qui permet des applications qui sont :
Conscient des données :
Connectez un modèle de langage à d'autres sources de données telles que des bases de données, des API, du web scraping, etc.
Agent :
Permettre à un modèle de langage d'interagir avec son environnement, par exemple exécuter des commandes, envoyer des requêtes, mettre à jour des données, etc.
Cas d'utilisation de LangChain
LangChain peut être utilisé pour une variété de cas d'utilisation impliquant le traitement du langage naturel et l'intelligence artificielle. Certains exemples sont;
- Analyse et synthèse de documents: extraire des informations de documents de différents formats et types, tels que des PDF, des feuilles de calcul, des présentations, etc., et générer des résumés ou des rapports.
- Chatbots: Créez des agents conversationnels capables de répondre à des questions, de fournir des informations ou d'effectuer des tâches.
- Génération de code et débogage: Générez du code dans plusieurs langues à partir de descriptions ou de spécifications en langage naturel, ou déboguez le code existant en recherchant des erreurs ou en suggérant des améliorations.
- Scraping Web et extraction de données: Supprimez les données des sites Web ou des API à l'aide de requêtes ou de commandes en langage naturel, ou extrayez des données à partir de sources de texte non structurées.
- Réponse aux questions et génération: Répondez aux questions à partir d'une saisie en langage naturel ou générez des questions à partir de texte ou de sujets.
- Mappage de texte et recherche : mappez le texte sur des vecteurs à l'aide d'incorporations et effectuez une recherche de similarité ou un regroupement.
- Conversion de fuseau horaire et gestion du calendrier: convertissez des fuseaux horaires ou des dates à l'aide d'une entrée ou d'une sortie en langage naturel, ou gérez des calendriers ou des événements à l'aide de commandes en langage naturel.
Modèles LangChain
LangChain prend en charge différents modèles de langage qui peuvent être utilisés à différentes fins et tâches. Certains des modèles avec lesquels LangChain s'intègre sont :
- OpenAI: un organisme de recherche qui développe et donne accès à des LLM tels que GPT-3, qui peuvent générer du texte sur presque n'importe quel sujet ou domaine.
- Anthropique: un organisme de recherche qui développe et donne accès à des LLM tels que Anthropic AI 1 (AAI1), qui peuvent générer du texte avec plus de cohérence et de consistance que GPT-3.
- Étreindre le visage: une entreprise qui développe et donne accès à des LLM tels que BERT, qui peuvent effectuer diverses tâches de compréhension du langage naturel telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées, etc.
LangChain est-il gratuit ?
LangChain est un projet open source dont l'utilisation et la modification sont gratuites. Cependant, certains des modèles de langage auxquels LangChain s'intègre peuvent nécessiter un accès payant ou un abonnement.
Exemples de LangChain
Pour vous donner une idée de ce que LangChain peut faire avec les modèles de langage, voici quelques exemples d'applications qui ont été créées à l'aide de LangChain :
- ChatGPT: un chatbot qui utilise GPT-3 pour répondre aux questions sur les données financières.
- DocSummarizer: un outil qui utilise GPT-3 pour résumer des documents de différents formats et types.
- CodeGPT: un outil qui utilise GPT-3 pour générer du code dans différentes langues à partir de descriptions ou de spécifications en langage naturel.
- Gratte-Web: un outil qui utilise GPT-3 pour récupérer les données de sites Web ou d'API à l'aide de requêtes ou de commandes en langage naturel.
- QAGPT: un outil qui utilise GPT-3 pour répondre à des questions à partir d'une saisie en langage naturel ou générer des questions à partir de texte ou de sujets.
Alternatives à LangChain
LangChain n'est pas le seul framework qui simplifie la création d'applications en utilisant des modèles de langage. Certaines des alternatives sont :
Lac profond
Un framework qui fournit une interface de haut niveau pour travailler avec des LLM tels que GPT-3, Anthropic ou Hugging Face.
Rationalisé
Un framework pour créer des applications Web interactives à l'aide du code Python.
Gradio
Un framework pour créer des interfaces utilisateur pour les LLM tels que GPT-3, Anthropic ou Hugging Face. Gradio peut être utilisé pour tester, déboguer ou présenter des LLM ou leur sortie.
Tutoriel LangChain
Si vous souhaitez apprendre à utiliser LangChain et créer vos propres applications basées sur des modèles de langage, vous pouvez suivre les documentation officielle de LangChain, qui fournit un guide complet des composants, des cas d'utilisation et des exemples de LangChain.
Vous pouvez également consulter les sections spécifiques au langage de la documentation, qui montrent comment utiliser LangChain avec Python ou JavaScript.
Conclusion
LangChain est un framework pour développer des applications basées sur des modèles de langage. Il permet des applications sensibles aux données et basées sur des agents et fournit des abstractions et des implémentations modulaires pour les composants nécessaires pour fonctionner avec des modèles de langage.
LangChain prend en charge différents modèles de langage qui peuvent être utilisés à différentes fins et tâches, telles que l'analyse et la synthèse de documents, les chatbots, la génération et le débogage de code, etc.
LangChain est un projet open source dont l'utilisation et la modification sont gratuites, mais certains des modèles de langage auxquels il s'intègre peuvent nécessiter un accès payant ou un abonnement.
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Que pouvez-vous faire avec les modèles de langage ?
Vous pouvez générer ou comprendre un langage naturel, tel que du texte ou de la parole.
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Quels sont les exemples de modèles de langage ?
Quelques exemples de modèles de langage sont GPT-3, Anthropic AI 1 et BERT.
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Quel est le modèle de langage le plus populaire ?
Le modèle linguistique le plus populaire est GPT-3, qui peut générer du texte sur presque n'importe quel sujet ou domaine.
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Comment former un modèle de langage ?
Vous pouvez entraîner un modèle de langage en lui fournissant de grandes quantités de données textuelles et en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones.
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Alexa est-elle un modèle de langage ?
Alexa n'est pas un modèle de langage, mais elle utilise des modèles de langage pour traiter les entrées et sorties en langage naturel.