Model bahasa ialah program komputer yang boleh menjana atau memahami bahasa semula jadi, seperti teks atau pertuturan.
Jadual Kandungan
Model bahasa mempunyai banyak aplikasi, termasuk analisis dan ringkasan dokumen, chatbots, penjanaan kod dan penyahpepijatan, dan banyak lagi.
Mengapa menggunakan LangChain?
Untuk memudahkan penciptaan aplikasi yang menggunakan model bahasa yang besar, LangChain digunakan. GPT-3, Anthropic, atau Memeluk Muka semuanya menggunakan LangChain. LLM sangat berkuasa dan serba boleh, tetapi mereka juga mempunyai beberapa cabaran dan had.
Sebagai contoh:
- LLM mahal untuk digunakan dan memerlukan banyak sumber pengkomputeran.
- LLM tidak selalu boleh dipercayai atau tepat dan boleh menghasilkan keputusan yang berat sebelah atau berbahaya.
- LLM tidak mudah disepadukan dengan sumber data atau sistem lain.
- LLM tidak mampu berinteraksi dengan persekitaran mereka atau melakukan tindakan.
LangChain bertujuan untuk menangani cabaran ini dengan menyediakan rangka kerja yang membolehkan aplikasi yang;
Sedar data:
Sambungkan model bahasa kepada sumber data lain seperti pangkalan data, API, pengikisan web, dsb.
Agensi:
Benarkan model bahasa berinteraksi dengan persekitarannya, cth melaksanakan arahan, menghantar permintaan, mengemas kini data, dsb.
Kes Penggunaan LangChain
LangChain boleh digunakan untuk pelbagai kes penggunaan yang melibatkan pemprosesan bahasa semula jadi dan kecerdasan buatan. Beberapa contoh ialah;
- Analisis dan rumusan dokumen: mengekstrak maklumat daripada dokumen pelbagai format dan jenis, seperti PDF, hamparan, pembentangan, dsb., dan menjana ringkasan atau laporan.
- Chatbots: Buat ejen perbualan yang boleh menjawab soalan, memberikan maklumat atau melaksanakan tugas.
- Penjanaan kod dan penyahpepijatan: Hasilkan kod dalam berbilang bahasa daripada huraian atau spesifikasi bahasa semula jadi, atau nyahpepijat kod sedia ada dengan mencari ralat atau mencadangkan penambahbaikan.
- Pengikisan web dan pengekstrakan data: Skop data daripada tapak web atau API menggunakan pertanyaan atau arahan bahasa semula jadi, atau ekstrak data daripada sumber teks tidak berstruktur.
- Menjawab soalan dan generasi: Jawab soalan daripada input bahasa semula jadi atau jana soalan daripada teks atau topik.
- Pemetaan teks dan carian: Petakan teks kepada vektor menggunakan pembenaman dan lakukan carian persamaan atau pengelompokan.
- Penukaran zon masa dan pengurusan kalendar: Tukar zon masa atau tarikh menggunakan input atau output bahasa semula jadi, atau urus kalendar atau acara menggunakan arahan bahasa semula jadi.
model LangChain
LangChain menyokong model bahasa yang berbeza yang boleh digunakan untuk tujuan dan tugas yang berbeza. Beberapa model yang digabungkan dengan LangChain ialah;
- OpenAI: organisasi penyelidikan yang membangun dan menyediakan akses kepada LLM seperti GPT-3, yang boleh menjana teks pada hampir mana-mana topik atau domain.
- Antropik: organisasi penyelidikan yang membangun dan menyediakan akses kepada LLM seperti Anthropic AI 1 (AAI1), yang boleh menjana teks dengan lebih koheren dan konsisten daripada GPT-3.
- Memeluk Muka: sebuah syarikat yang membangun dan menyediakan akses kepada LLM seperti BERT, yang boleh melaksanakan pelbagai tugas pemahaman bahasa semula jadi seperti analisis sentimen, pengiktirafan entiti yang dinamakan, dsb.
Adakah LangChain percuma?
LangChain ialah projek sumber terbuka yang bebas untuk digunakan dan diubah suai. Walau bagaimanapun, beberapa model bahasa yang digabungkan dengan LangChain mungkin memerlukan akses berbayar atau langganan.
Contoh LangChain
Untuk memberi anda gambaran tentang perkara yang boleh dilakukan oleh LangChain dengan model bahasa, berikut ialah beberapa contoh aplikasi yang telah dibina menggunakan LangChain;
- SembangGPT: bot sembang yang menggunakan GPT-3 untuk menjawab soalan tentang data kewangan.
- DocSummarizer: alat yang menggunakan GPT-3 untuk meringkaskan dokumen pelbagai format dan jenis.
- CodeGPT: alat yang menggunakan GPT-3 untuk menjana kod dalam pelbagai bahasa daripada huraian atau spesifikasi bahasa semula jadi.
- WebScraper: alat yang menggunakan GPT-3 untuk mengikis data daripada tapak web atau API menggunakan pertanyaan atau arahan bahasa semula jadi.
- QAGPT: alat yang menggunakan GPT-3 untuk menjawab soalan daripada input bahasa semula jadi atau menjana soalan daripada teks atau topik.
Alternatif LangChain
LangChain bukanlah satu-satunya rangka kerja yang memudahkan penciptaan aplikasi dengan menggunakan model bahasa. Antara alternatifnya ialah;
DeepLake
Rangka kerja yang menyediakan antara muka peringkat tinggi untuk bekerja dengan LLM seperti GPT-3, Anthropic atau Hugging Face.
Streamlit
Rangka kerja untuk mencipta aplikasi web interaktif menggunakan kod Python.
Gradio
Rangka kerja untuk mencipta antara muka pengguna untuk LLM seperti GPT-3, Anthropic atau Hugging Face. Gradio boleh digunakan untuk menguji, nyahpepijat atau membentangkan LLM atau outputnya.
Tutorial LangChain
Jika anda ingin belajar cara menggunakan LangChain dan mencipta aplikasi anda sendiri berdasarkan model bahasa, anda boleh mengikuti dokumentasi rasmi LangChain, yang menyediakan panduan komprehensif kepada komponen, kes penggunaan dan contoh LangChain.
Anda juga boleh menyemak bahagian khusus bahasa dalam dokumentasi, yang menunjukkan cara menggunakan LangChain dengan Python atau JavaScript.
Line Bawah
LangChain ialah rangka kerja untuk membangunkan aplikasi berasaskan model bahasa. Ia membolehkan aplikasi yang sedar data dan berasaskan ejen serta menyediakan abstraksi dan pelaksanaan modular untuk komponen yang diperlukan untuk berfungsi dengan model bahasa.
LangChain menyokong model bahasa yang berbeza yang boleh digunakan untuk tujuan dan tugas yang berbeza, seperti analisis dan ringkasan dokumen, chatbots, penjanaan kod dan penyahpepijatan, dan banyak lagi.
LangChain ialah projek sumber terbuka yang percuma untuk digunakan dan diubah suai, tetapi beberapa model bahasa yang disepadukan dengannya mungkin memerlukan akses berbayar atau langganan.
-
Apakah yang boleh anda lakukan dengan model bahasa?
Anda boleh menjana atau memahami bahasa semula jadi, seperti teks atau pertuturan.
-
Apakah contoh model bahasa?
Beberapa contoh model bahasa ialah GPT-3, Anthropic AI 1 dan BERT.
-
Apakah model bahasa yang paling popular?
Model bahasa yang paling popular ialah GPT-3, yang boleh menjana teks pada hampir mana-mana topik atau domain.
-
Bagaimanakah anda melatih model bahasa?
Anda boleh melatih model bahasa dengan memberinya sejumlah besar data teks dan menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian saraf.
-
Adakah Alexa model bahasa?
Alexa bukan model bahasa, tetapi ia menggunakan model bahasa untuk memproses input dan output bahasa semula jadi.