샘플링과 구조화된 아웃라인
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샘플링과 구조화된 아웃라인¶
요약¶
샘플링과 구조화된 아웃라인은 LLM(대형 언어 모델)의 출력을 제어하고 구조화된 텍스트를 생성하는 데 사용되는 기술입니다. 아웃라인은 LLM의 출력을 구조화된 형식으로 변환하는 데 사용되며, 샘플링은 LLM의 출력을 제어하는 데 사용됩니다. 이러한 기술은 LLM의 출력을 더 예측 가능하고 신뢰할 수 있도록 만드는 데 사용됩니다.
주요 개념¶
아웃라인 : LLM의 출력을 구조화된 형식으로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 아웃라인은 LLM의 출력을 제어하고 구조화된 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다.
샘플링 : LLM의 출력을 제어하는 데 사용되는 기술입니다. 샘플링은 LLM의 출력을 더 예측 가능하고 신뢰할 수 있도록 만드는 데 사용됩니다.
구조화된 생성 : LLM의 출력을 구조화된 형식으로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 구조화된 생성은 LLM의 출력을 더 예측 가능하고 신뢰할 수 있도록 만드는 데 사용됩니다.
참고 자료¶
URL 이름 |
URL |
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Building Dependable LLM Systems with Outlines |
https://opendatascience.com/building-dependable-llm-systems-with-outlines/ |
Outline-guided Text Generation with Large Language Models |
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A guide to deploying Outlines and structuring LLM outputs |
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Coalescence: making LLM inference 5x faster |
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The best library for structured LLM output |