Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/nn_for_science/-2167-2168-2169-2170-2171-2172-2173-2174-2175-2176-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
AI для Всех@nn_for_science P.2172
NN_FOR_SCIENCE Telegram 2172
AI для Всех
Началась следующая сессия, я буду делать заметки, и под конец сессии опубликую пост целиком
Структурированные Выводы для Надежных Приложений на базе ИИ

Авторы: Элети Атти и Мишель Покрасс

---

В мире искусственного интеллекта (ИИ) важно обеспечить надежность и структурированность выводов больших языковых моделей (LLM) для их интеграции с внешними системами. Однако, стандартные выводы LLM часто бывают непредсказуемыми и неструктурированными.

Проблема и Решения

В июне 2023 года OpenAI представила функцию function calling, но она не полностью решила проблему надежности. На Developer Day был анонсирован JSON mode, который позволял выводить данные в формате JSON, однако сложности с вложенными структурами остались.

В августе 2024 года OpenAI внедрила Structured Outputs в API, позволяя разработчикам задавать схему ожидаемого вывода. Это значительно повысило точность и соответствие формата данных без необходимости сложного проектирования запросов.

Как Это Работает

1.Структурированные Выводы: с помощью маскировки токенов ограничивается словарь, доступный модели, что предотвращает генерацию нежелательных токенов.

2. Поддержка Грамматик:
- Регулярные выражения подходят для простых схем.
- Контекстно-свободные грамматики (CFG) позволяют обрабатывать более сложные и вложенные структуры JSON.

3. Кэширование Индексов: Для ускорения обработки индексов используются кэшированные значения.

4. Дизайн API:
- Предпочтение отдается явным схемам вместо неявных предположений.
- Строгие Свойства: Дополнительные свойства по умолчанию запрещены, все основные свойства обязательны.

Исследования и Улучшения

Для повышения качества выводов модели обучались на вложенных схемах JSON, что улучшило семантическое понимание и снизило появление лишних символов, таких как \n.

Внедрение Structured Outputs значительно повысило надежность и точность выводов LLM, облегчая интеграцию ИИ с различными приложениями и системами. Это укрепляет доверие к ИИ-решениям и открывает новые возможности для их использования в будущем.
👍182



tgoop.com/nn_for_science/2172
Create:
Last Update:

Структурированные Выводы для Надежных Приложений на базе ИИ

Авторы: Элети Атти и Мишель Покрасс

---

В мире искусственного интеллекта (ИИ) важно обеспечить надежность и структурированность выводов больших языковых моделей (LLM) для их интеграции с внешними системами. Однако, стандартные выводы LLM часто бывают непредсказуемыми и неструктурированными.

Проблема и Решения

В июне 2023 года OpenAI представила функцию function calling, но она не полностью решила проблему надежности. На Developer Day был анонсирован JSON mode, который позволял выводить данные в формате JSON, однако сложности с вложенными структурами остались.

В августе 2024 года OpenAI внедрила Structured Outputs в API, позволяя разработчикам задавать схему ожидаемого вывода. Это значительно повысило точность и соответствие формата данных без необходимости сложного проектирования запросов.

Как Это Работает

1.Структурированные Выводы: с помощью маскировки токенов ограничивается словарь, доступный модели, что предотвращает генерацию нежелательных токенов.

2. Поддержка Грамматик:
- Регулярные выражения подходят для простых схем.
- Контекстно-свободные грамматики (CFG) позволяют обрабатывать более сложные и вложенные структуры JSON.

3. Кэширование Индексов: Для ускорения обработки индексов используются кэшированные значения.

4. Дизайн API:
- Предпочтение отдается явным схемам вместо неявных предположений.
- Строгие Свойства: Дополнительные свойства по умолчанию запрещены, все основные свойства обязательны.

Исследования и Улучшения

Для повышения качества выводов модели обучались на вложенных схемах JSON, что улучшило семантическое понимание и снизило появление лишних символов, таких как \n.

Внедрение Structured Outputs значительно повысило надежность и точность выводов LLM, облегчая интеграцию ИИ с различными приложениями и системами. Это укрепляет доверие к ИИ-решениям и открывает новые возможности для их использования в будущем.

BY AI для Всех














Share with your friend now:
tgoop.com/nn_for_science/2172

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Write your hashtags in the language of your target audience. Other crimes that the SUCK Channel incited under Ng’s watch included using corrosive chemicals to make explosives and causing grievous bodily harm with intent. The court also found Ng responsible for calling on people to assist protesters who clashed violently with police at several universities in November 2019. While some crypto traders move toward screaming as a coping mechanism, many mental health experts have argued that “scream therapy” is pseudoscience. Scientific research or no, it obviously feels good. ZDNET RECOMMENDS Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.”
from us


Telegram AI для Всех
FROM American