OpenAI前研究者发布提示词工程框架ell,升级版LangChain,支持版本控制和多模态

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LLM 喜欢赞美,如果你在提示词中夸奖它是个「才华横溢的专家(genius expert)」,它就更可能为你生成更好的答案。

OpenAI前研究者发布提示词工程框架ell,升级版LangChain,支持版本控制和多模态

当然,OpenAI 的这位前研究科学家 William H. Guss 分享的这个技巧并不是新闻,之前就有不少研究者发现 AI 喜欢鼓励和赞美。

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刚不久前,Huss 宣布发布了一款自称是「提示词工程的未来」工具 ell。具体来说,ell 是一款轻量级的函数式语言模型编程软件库,其优势包括自动化的版本控制和跟踪、丰富的本地开源视觉化工具、原生支持多模态数据。

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项目地址:

该项目发布后反响热烈,网友们纷纷点赞。比如有一位网友表示一直在期待这样的工具,这将成为他构建 AI 软件栈的一个基础部分。

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该项目上线一周时间就收获了 2600 多 star。

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ell 的设计思路

ell 是一个轻量级的函数式提示词工程框架,其设计思路基于以下几项核心原则。

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提示词是程序,而不只是字符串

提示词不只是字符串,也是发送给语言模型的代码。ell 的一个设计思路是将语言模型看作是名为「语言模型程序(LMP)」的离散子程序。

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提示词实际上是 AI 模型的一种参数

这个观点并不新鲜,比如谷歌研究者 Heiko Hotz 就表示过一样的想法,参阅文章《》。

Huss 表示,提示词工程的执行过程涉及到多次迭代,这就类似于机器学习中的优化过程。由于这里将 LMP 视为函数,因此 ell 可为该过程提供丰富的工具。

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ell 支持对提示词进行自动版本控制和序列化,这需要用到动态和静态分析以及 gpt-4o-mini 自动生成的 commit 消息。这个过程类似于机器学习训练流程中的检查点管理。但它无需任何特定的 IDE 或编辑器 —— 全都可通过常规的 Python 代码实现。

用于监控、版本控制和可视化的工具

一开始的时候,提示词工程看起来就像是一种玄学。但其实只要有合适的工具,玄学也能变成科学。

Ell Studio 是一种支持提示词版本控制、监控和可视化的本地开源工具。使用此工具,提示词优化的过程可以变得有迹可循,在有必要时也能很好地回溯到之前的版本。

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文章来源:https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-09-21-4

正文完
 
yangyang
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