大語(yǔ)言模型從completions到chatbot再到function call

一搔扁、續(xù)寫

“completions” 指的是通過(guò)向模型提供一個(gè)上下文或部分文本,以便模型繼續(xù)或完成給定的文本。通過(guò)使用“completions”功能嗦锐,您可以向語(yǔ)言模型發(fā)送請(qǐng)求,要求其根據(jù)給定的文本生成補(bǔ)全或續(xù)寫的建議沪曙,即繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)文本創(chuàng)作奕污。
從原理上來(lái)看,LLM的本質(zhì)是一個(gè)句子接龍機(jī)器液走,于是自然而然地碳默,大家首先會(huì)把他用在續(xù)寫故事上,而稍加引導(dǎo)缘眶,讓這個(gè)故事以機(jī)器一句嘱根、用戶一句的方式接力續(xù)寫,那么就可以把LLM包裝成一個(gè)對(duì)話機(jī)器人巷懈,之后该抒,以初代ChatGPT為代表的基于LLM的對(duì)話機(jī)器人應(yīng)用鋪天蓋地的爆發(fā)了。

二顶燕、chat

大語(yǔ)言模型(如GPT系列)的completions接口主要用于生成文本補(bǔ)全凑保,即用戶提供一個(gè)提示(prompt)冈爹,模型基于這個(gè)提示生成后續(xù)的文本。然而欧引,completions接口本身并不直接支持多輪對(duì)話或保持上下文的能力犯助,這是其與chat/completions接口的主要區(qū)別。若要讓大語(yǔ)言模型的completions接口擁有類似chat的能力维咸,即支持多輪對(duì)話和保持上下文剂买,可以使用包含多輪對(duì)話的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,使其能夠更好地理解對(duì)話的上下文和生成連貫的回復(fù)癌蓖。
希望實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人瞬哼。你可以通過(guò)以下步驟來(lái)整合completions接口以實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話:

  1. 初始化一個(gè)空字符串或列表來(lái)存儲(chǔ)對(duì)話歷史。
  2. 在每次用戶輸入時(shí)租副,將用戶輸入和對(duì)話歷史拼接成新的提示(prompt)坐慰。
  3. 調(diào)用completions接口,將拼接后的提示作為參數(shù)傳入用僧。
  4. 將模型生成的回復(fù)添加到對(duì)話歷史中结胀,并展示給用戶。

三. Function call

那么责循,難道LLM只能用來(lái)Chat嗎糟港?可否做一些更有趣的事情呢?如果翻閱過(guò)OpenAI發(fā)的幾篇GPT1院仿、2秸抚、3代的論文,就會(huì)發(fā)現(xiàn)歹垫,大語(yǔ)言模型的典型模型GPT在論文中被定位成了一個(gè)“多任務(wù)完成器”剥汤,認(rèn)為GPT這種大語(yǔ)言模型,只要稍加引導(dǎo)排惨,就可以化身不同的角色完成不同的任務(wù)吭敢。
所以,通過(guò)適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)(提示詞工程)暮芭,我們至少可以讓大模型完成以下兩件事情:

  1. 結(jié)構(gòu)化信息抽取鹿驼,從非結(jié)構(gòu)化的文本中提取期望的關(guān)鍵信息
  2. 按照模板格式化輸出,比如按照json格式輸出
    再配合上模型微調(diào)等技術(shù)強(qiáng)化大模型以上兩個(gè)技能谴麦,我們就可以做到:給定大模型一段自然語(yǔ)言來(lái)描述的需求蠢沿,要求大模型判斷意圖并從中抽取預(yù)期的關(guān)鍵信息,然后按照指定的格式模板輸出這些關(guān)鍵信息列表匾效,而輸出的格式化信息是可以被傳統(tǒng)的不具有語(yǔ)言智能的外圍輔助程序解析的舷蟀,外圍程序就可以利用這個(gè)信息來(lái)映射到某個(gè)預(yù)先實(shí)現(xiàn)好的函數(shù),并把模型輸出的格式化信息列表當(dāng)成函數(shù)參數(shù)列表傳入,然后執(zhí)行這個(gè)函數(shù)野宜,再把函數(shù)的返回結(jié)果反饋給大模型扫步。
    于是宏觀來(lái)看,好像大模型稍加調(diào)教匈子,就擁有了理解并調(diào)用外界函數(shù)的功能河胎,并且可以感知到函數(shù)執(zhí)行結(jié)果并作出自己下一步的判斷。這個(gè)“函數(shù)”是一個(gè)籠統(tǒng)的說(shuō)法虎敦,也可以叫它工具游岳、外部模塊、工作流等其徙。

四胚迫、結(jié)束語(yǔ)

LLM原本只能輸入輸出文本(詳細(xì)來(lái)說(shuō)是向量序列),通過(guò)讓LLM使用外部工具唾那,讓LLM和外部環(huán)境進(jìn)行交互访锻,和真實(shí)世界建立了橋梁,讓LLM真正的可以感知闹获、影響到外部世界期犬,就好像為L(zhǎng)LM安上了手腳。

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