Taalmodellen zijn computerprogramma's die natuurlijke taal, zoals tekst of spraak, kunnen genereren of begrijpen.
Inhoudsopgave
Taalmodellen hebben veel toepassingen, waaronder documentanalyse en samenvatting, chatbots, het genereren en debuggen van code, en meer.
Waarom LangChain gebruiken?
Om het maken van applicaties die gebruik maken van grote taalmodellen te vereenvoudigen, wordt LangChain gebruikt. GPT-3, Anthropic of Hugging Face maken allemaal gebruik van LangChain. LLM's zijn zeer krachtig en veelzijdig, maar ze hebben ook enkele uitdagingen en beperkingen.
Bijvoorbeeld:
- LLM's zijn duur in gebruik en vereisen veel computerbronnen.
- LLM's zijn niet altijd betrouwbaar of nauwkeurig en kunnen vertekende of schadelijke resultaten opleveren.
- LLM's kunnen niet eenvoudig worden geïntegreerd met andere gegevensbronnen of systemen.
- LLM's zijn niet in staat om met hun omgeving te communiceren of acties uit te voeren.
LangChain wil deze uitdagingen aangaan door een raamwerk te bieden dat toepassingen mogelijk maakt die;
Databewust:
Verbind een taalmodel met andere gegevensbronnen zoals databases, API's, webscraping, enz.
Agentisch:
Laat een taalmodel communiceren met zijn omgeving, bijvoorbeeld opdrachten uitvoeren, verzoeken verzenden, gegevens bijwerken, enz.
LangChain-gebruikscasussen
LangChain kan worden gebruikt voor verschillende gebruiksscenario's waarbij natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie betrokken zijn. Enkele voorbeelden zijn;
- Documentanalyse en samenvatting: informatie extraheren uit documenten van verschillende formaten en typen, zoals pdf's, spreadsheets, presentaties, enz., en samenvattingen of rapporten genereren.
- chatbots: maak gespreksagenten die vragen kunnen beantwoorden, informatie kunnen verstrekken of taken kunnen uitvoeren.
- Code genereren en debuggen: Genereer code in meerdere talen op basis van natuurlijke taalbeschrijvingen of specificaties, of debug bestaande code door fouten te vinden of verbeteringen voor te stellen.
- Webscraping en gegevensextractie: Schrap gegevens van websites of API's met behulp van zoekopdrachten of opdrachten in natuurlijke taal, of extraheer gegevens uit ongestructureerde tekstbronnen.
- Vraag beantwoorden en genereren: Beantwoord vragen op basis van natuurlijke taalinvoer of genereer vragen op basis van tekst of onderwerpen.
- Teksttoewijzing en zoeken: Wijs tekst toe aan vectoren met behulp van insluitingen en zoek naar gelijkenissen of clustering.
- Tijdzoneconversie en kalenderbeheer: Converteer tijdzones of datums met behulp van natuurlijke taalinvoer of -uitvoer, of beheer kalenders of evenementen met behulp van natuurlijke taalopdrachten.
LangChain-modellen
LangChain ondersteunt verschillende taalmodellen die voor verschillende doeleinden en taken kunnen worden gebruikt. Enkele van de modellen waarmee LangChain integreert zijn;
- OpenAI: een onderzoeksorganisatie die LLM's zoals GPT-3 ontwikkelt en toegankelijk maakt, waarmee tekst over vrijwel elk onderwerp of domein kan worden gegenereerd.
- antropisch: een onderzoeksorganisatie die LLM's zoals Anthropic AI 1 (AAI1) ontwikkelt en toegankelijk maakt, die tekst kunnen genereren met meer samenhang en consistentie dan GPT-3.
- Gezicht knuffelen: een bedrijf dat LLM's zoals BERT ontwikkelt en toegang biedt, die verschillende taken voor het begrijpen van natuurlijke taal kunnen uitvoeren, zoals sentimentanalyse, herkenning van benoemde entiteiten, enz.
Is LangChain gratis?
LangChain is een open-sourceproject dat gratis kan worden gebruikt en aangepast. Voor sommige taalmodellen waarmee LangChain kan worden geïntegreerd, is mogelijk betaalde toegang of een abonnement vereist.
LangChain-voorbeelden
Om u een idee te geven van wat LangChain met taalmodellen kan doen, volgen hier enkele voorbeelden van applicaties die met LangChain zijn gebouwd;
- ChatGPT: een chatbot die GPT-3 gebruikt om vragen over financiële gegevens te beantwoorden.
- DocumentSamenvatting: een tool die GPT-3 gebruikt om documenten van verschillende formaten en typen samen te vatten.
- CodeGPT: een tool die GPT-3 gebruikt om code in verschillende talen te genereren op basis van natuurlijke taalbeschrijvingen of specificaties.
- Webschraper: een tool die GPT-3 gebruikt om gegevens van websites of API's te schrapen met behulp van zoekopdrachten of opdrachten in natuurlijke taal.
- QAGPT: een tool die GPT-3 gebruikt om vragen te beantwoorden vanuit natuurlijke taalinvoer of om vragen te genereren op basis van tekst of onderwerpen.
LangChain-alternatieven
LangChain is niet het enige raamwerk dat het maken van applicaties vereenvoudigt door gebruik te maken van taalmodellen. Enkele van de alternatieven zijn;
Diep meer
Een raamwerk dat een interface op hoog niveau biedt voor het werken met LLM's zoals GPT-3, Anthropic of Hugging Face.
Gestroomlijnd
Een raamwerk voor het maken van interactieve webapplicaties met behulp van Python-code.
Gradio
Een raamwerk voor het creëren van gebruikersinterfaces voor LLM's zoals GPT-3, Anthropic of Hugging Face. Gradio kan worden gebruikt voor het testen, debuggen of presenteren van LLM's of hun uitvoer.
LangChain-zelfstudie
Als u wilt leren hoe u LangChain kunt gebruiken en uw eigen applicaties wilt maken op basis van taalmodellen, kunt u de volgende volgen officiële documentatie van LangChain, dat een uitgebreide handleiding biedt voor de componenten, gebruiksscenario's en voorbeelden van LangChain.
Je kunt ook de taalspecifieke secties van de documentatie bekijken, die laten zien hoe je LangChain gebruikt met Python of JavaScript.
Tot slot
LangChain is een raamwerk voor het ontwikkelen van op taalmodellen gebaseerde applicaties. Het maakt toepassingen mogelijk die databewust en agentgebaseerd zijn en biedt modulaire abstracties en implementaties voor de componenten die nodig zijn om met taalmodellen te werken.
LangChain ondersteunt verschillende taalmodellen die voor verschillende doeleinden en taken kunnen worden gebruikt, zoals documentanalyse en samenvatting, chatbots, codegeneratie en foutopsporing, en meer.
LangChain is een open-sourceproject dat gratis kan worden gebruikt en aangepast, maar voor sommige taalmodellen waarmee het kan worden geïntegreerd, is mogelijk betaalde toegang of een abonnement vereist.
-
Wat kun je met taalmodellen?
U kunt natuurlijke taal, zoals tekst of spraak, genereren of begrijpen.
-
Wat zijn voorbeelden van taalmodellen?
Enkele voorbeelden van taalmodellen zijn GPT-3, Anthropic AI 1 en BERT.
-
Wat is het populairste taalmodel?
Het populairste taalmodel is GPT-3, waarmee tekst over vrijwel elk onderwerp of domein kan worden gegenereerd.
-
Hoe train je een taalmodel?
Je kunt een taalmodel trainen door er grote hoeveelheden tekstgegevens aan toe te voegen en deep learning-technieken zoals neurale netwerken te gebruiken.
-
Is Alexa een taalmodel?
Alexa is geen taalmodel, maar gebruikt taalmodellen om de invoer en uitvoer van natuurlijke taal te verwerken.