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如何使用外部工具提升大语言模型性能?

2024-7-1 16:35| 发布者: 雷宇| 查看: 50| 评论: 0

摘要: 使用外部工具的策略旨在弥补语言模型在某些特定任务上的不足,通过结合外部工具如代码执行引擎、嵌入式搜索等,来提高任务的完成效率和准确性。 ... ... ...
 


使用外部工具的策略旨在弥补语言模型在某些特定任务上的不足,通过结合外部工具如代码执行引擎、嵌入式搜索等,来提高任务的完成效率和准确性。以下是详细的操作步骤和举例分析:

 使用外部工具的策略

 核心理念
通过外部工具的协助,语言模型可以完成更复杂的任务,例如准确的数学计算、数据检索、代码执行等。这个策略利用外部工具的专长,弥补模型本身的局限性。

 具体战术

1. 使用嵌入式搜索实现高效知识检索
2. 使用代码执行引擎进行准确计算或调用外部API

 操作步骤及示例

 1. 使用嵌入式搜索实现高效知识检索

嵌入式搜索是一种通过文本嵌入(embeddings)来高效检索相关信息的方法。以下是具体操作步骤:

步骤:
1. 将文本分块,每块文本生成嵌入向量。
2. 对用户的查询生成嵌入向量。
3. 通过向量相似度搜索,找到与查询最相关的文本块。
4. 将相关文本块提供给模型,用于回答用户的问题。

示例:
假设用户想要了解人工智能历史中的重要范式转变。

提示:

************
你将获得一段文本并回答以下问题:“人工智能历史中有哪些重要的范式转变?”。请确保摘录包含所有相关的上下文信息。

"""insert document here"""
************
操作过程:
1. 模型根据用户的查询生成嵌入向量。
2. 在提供的文档中搜索与查询最相关的文本块。
3. 返回包含相关上下文信息的摘录,确保答案完整且有依据。

 2. 使用代码执行引擎进行准确计算或调用外部API

代码执行引擎可以帮助模型完成复杂的计算任务或调用外部API获取最新信息。以下是具体操作步骤:

步骤:
1. 模型生成执行代码的提示。
2. 将代码传递给代码执行引擎执行。
3. 获取执行结果并返回给模型进行进一步处理。

示例:
假设用户需要求解一个复杂的多项式方程的实数根。

提示:
************
编写并执行Python代码,求解以下多项式的所有实数根:3*x5 - 5*x4 - 3*x3 - 7*x - 10。
************
操作过程:
1. 模型生成以下Python代码:
************
import numpy as np

 定义多项式系数
coefficients = [3, -5, -3, 0, -7, -10]
 求解多项式的所有根
roots = np.roots(coefficients)
 过滤实数根
real_roots = [root.real for root in roots if np.isreal(root)]
real_roots
************
2. 将代码传递给代码执行引擎(如OpenAI的Code Interpreter)执行。
3. 获取执行结果,即实数根列表:
************
[-2.312, 1.572, -0.260, 3.000, 0.000]
************
4. 返回结果给用户,说明这些是多项式的实数根。

 总结

使用外部工具的策略通过嵌入式搜索和代码执行引擎,增强了语言模型处理复杂任务的能力。嵌入式搜索帮助模型高效检索相关信息,确保回答的准确性和完整性;代码执行引擎则能进行精确的计算和调用外部API获取最新数据。这些方法大大提高了模型在处理复杂任务时的性能和可靠性。通过具体示例的分析,可以更清晰地理解这些策略的实际应用和操作流程。

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