🔍 Outlines是一个开源的Python库,结合LLM(大语言模型)来强化Prompt和结构化文本生成。它的主要特点包括:1️⃣ 📈 支持vLLM的JSON模式,使得LLM能够生成有效的JSON。 2️⃣ 📋 支持正则表达式,确保LLM遵守特定的格式要求。 3️⃣ 💬 提供强大的Prompt模板,方便用户定制生成内容。🌟 为什么选择结构...
开源AI工具革新:Outlines、WebLLM、Secret Llama与Consistency LLM的突破 Outlines是一个文本生成工具,通过集成多种AI模型和模板引擎,简化结构化文本创建。它提供广泛定制选项,兼容不同AI模型,提高生产力。WebLLM将大型语言模型带入浏览器,增强隐私,支持离线使用,并利用WebGPU技术提升性能。Secret Llama是一个隐私保护的聊...
LLM Works with tokens 到目前为止,上面所有的示例都是使用单个字符的形式来举例的。但是大模型却不接受像上面单个字符的输出, 而是用token(包括整个单词和单个字符)来训练和推理的。所以,当我们尝试使用LLM生成文本时,上面单个字符的有限状态机不太行,得变成token形式的有限状态机。 幸运的是,Outlines可以将基于字符的...
Outlines 是一个帮助用户以简单和稳定方式使用 LLM 的 Python 库,能够基于regex(正则化表达式)、json、grammar 实现 structured generation。 官方文档:https://outlines-dev.github.io/outlines/welcome/ Outlines 库的特性: 让LLM 生成有效的 JSON 用于vLLM 部署 LLM 服务 使LLM 遵循正则表达式约束的生成格式 提供...
大语言模型(LLM)具有强大的文本生成能力,但在生成结构化数据时表现不够可靠。这对以 Agent 为核心的 AI 应用造成了严重的困扰。 核心问题 输出不一致性:当从邮件中提取航班信息时,理想情况是输出一致的 JSON 对象,但 LLM 往往失败,导致诸如 "JSON decode errors" 的问题。
本文探讨大语言模型（LLMs）进行结构化生成时的一个特性，即结构化输出可能比非结构化文本生成更快。此特性通过概念Coalescence实现，它利用结构化文本确定性结构，跳过不必要的大模型调用。Coalescence一词意为合并、联合，此处理解为对输入大模型的标记进行了合并，以跳过不必要的调用。这减少了推理时间和...
outlines基本解释是轮廓、大概描述、概要;在技术领域中,指用于指令生成和格式化输出的大模型LLM Python库。 'Outlines'的定义和解释 'Outlines'是英语单词'outline'的复数形式,其基本含义指的是轮廓、大概描述或概要。在日常语境中,'outlines'常被用于描述某一事物或现象的大致形状、结构或框架。它...
让LLM 生成有效的 JSON 使用Outlines 的 JSON 引导生成和 vLLM 部署 LLM 服务 让大模型遵循正则表达式 强大的提示模板:通过提示模板更好地管理提示的复杂性 背景: Outlines〰由在软件工程、机器学习(贝叶斯统计和 NLP)和编译器方面拥有数十年经验的工程师以.txt格式构建。.txt是一家由风险投资支持的公司,完全专...
Outlines 〰️ @OutlinesOSS 7k✨ 结合LLM 用于强化 Prompt 和结构化文本生成的开源 Python 库 主要特点:{...} 使 LLM 生成有效的 JSON⌨️ 支持 vLLM 的 JSON 模式.✳️ 使 LLM 遵守正则表达式💬 强大的 Prompt 模板 为什么要使用结构化生成呢? - 推理期间不增加任何开销(无成本) - 支撑开源...
["*.pt", "*.bin"], # Using safetensors ) move_cache() # ### Image definition # We'll start from a recommended Docker Hub image and install `vLLM`. # Then we'll use `run_function` to run the function defined above to ensure the weights of # the model are saved within the ...