如何提高 LLM 可靠性和稳定性?开源项目 guidance 分享

在复杂的 LLM 应用开发中,特别涉及流程编排和多次 LLM 调用时,每次的 Prompt 设计都取决于前一个步骤的大模型输出。如何避免大语言模型的”胡说八道”,以提高大语言模型输出的可靠性和稳定性,成为一个具有挑战性的问题。在开发应用的过程中,我发现了微软推出的开源项目 guidance,能够很好地解决这一繁琐问题,本篇文章对此进行详细说明。

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LangChain编程从入门到实践

场景说明

首先分享下实际遇到的问题,我在做一个科普类视频内容纠正小工具,大概流程就是从视频中提取关键概念,并调用维基百科进行交叉验证:

  1. 解析科普视频字幕内容
  2. 让 LLM 分析是否存在错误科普片段
  3. 从错误科普片段上下文中提取相关概念
  4. 调用维基百科做纠正
  5. 生成一篇纠正性文章

下面是我一部分的 Prompt(提示词)设计示例:

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Please act as an encyclopaedic expert covering the fields of physics, mathematics, chemistry and biology. The captioned content of a science video will be provided below. Please ensure that you fully understand the content of the video and then correct any scientific errors in it from a professional point of view. The content of the subtoc: true
titles of the video to be analysed is as follows:```{context}```
Your return must be in the specified json format, with the special character backslash \ escaped, always make sure that the json format cannot be wrong, and the content must be in English, like the following:
{
"Misconception 1": "Relevant context error content 1",
"Misconception 2": "Relevant context error content 1",
...
}

针对语言模型返回的内容,首先进行 json 解析,如果出错,再次请求(重复 3 次);如果解析正常,转换为字典进行遍历,将维基百科搜索的内容结合错误片段组成 Prompt,让大语言模型生成一篇纠正性文章。

发现问题

即使在 Prompt 中强调了语言模型返回 json 格式,但是实际调用过程中还会有 20 %的概率返回的不是 json 格式,只能通过重试规避,但是重试会再次大量消耗 token,肯定不是一个可行的方案。所以我在想是否可以做一个类似的工具,将上述过程(检查返回结果+生成错误信息)进行封装,且发生错误时只将解析错误的部分内容告知 LLM(节省 token),进行下一次的生成,不断重复直到符合要求,然后发现了 guidance,完美契合了我的需求,这篇文章将详细介绍这个工具。

guidance

guidance 是一个 Python 库,相比提示词方式或链式调用方式,可以更有效地控制和利用大型语言模型(如 GPT、BART 等)。 简单直观的语法,基于 Handlebars 模板,丰富的输出结构,具有函数调用、逻辑判断、控制流等功能,它的主要作用和优点包括:

  1. 简化输出结构设计
  • 通过模板语法可以设计各种输出结构逻辑:

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    {{#if}}...{{else}}...{{/if}}
    {{#each}}...{{/each}}
  • 插入生成文本(遇到 gen 关键字,请求 LLM,获得响应后,继续解析语法树):

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    {{gen "变量名"}}
  • 选择最佳选项:

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    {{#select "变量名"}}选项1{{or}}选项2{{/select}}
  1. 推理加速

    与单次生成相比,guidance 可以自动把已经生成过的结果缓存起来,提升速度。

  2. 支持聊天对话

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    {{#user}}...{{/user}}
    {{#assistant}}...{{/assistant}}
  1. 保证特定语法格式

    guidance 可以通过正则表达式指导语言模型生成保证语法正确的文本,例如生成 JSON 对象:

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    {
    "name": "{{gen "name"}}",
    "age": "{{gen "age"}}"
    }
  2. 消除 token 边界效应

    所谓 token 边界效应会导致语言模型在生成文本时产生非预期的停止,guidance 通过一种叫“token healing”的方法可以消除这种效应,使用{{gen token_healing=True}}即可开启。

  3. 集成 Transformer

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    from guidance.llms import Transformers

    llm = Transformers("gpt2")
    guidance(llm=llm)

实时流式传输

guidance 具有明确定义的线性执行顺序,该顺序直接对应于大语言模型处理 token 的顺序。在执行过程中的任何时候,大语言模型都可用于生成文本(当调用到{{gen}}命令时,便会触发 LLM 的生成操作)或做出逻辑控制流决策,允许进行精确的输出结构设计,从而产生清晰可解析的结果。

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import guidance
guidance.llm = guidance.llms.OpenAI("text-davinci-003")

program = guidance("""Tweak this proverb to apply to model instructions instead.

{{proverb}}
- {{book}} {{chapter}}:{{verse}}

UPDATED
Where there is no guidance{{gen 'rewrite' stop="\\n-"}}
- GPT {{#select 'chapter'}}9{{or}}10{{or}}11{{/select}}:{{gen 'verse'}}""")

executed_program = program(
proverb="Where there is no guidance, a people falls,\nbut in an abundance of counselors there is safety.",
book="Proverbs",
chapter=11,
verse=14
)

实时流式传输

程序执行后,所有生成的变量都可以轻松访问:

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>> executed_program["rewrite"]
>> ', a model fails,\nbut in an abundance of instructions there is safety.'

聊天对话模式

通过基于角色标记(如 {{#system}}...{{/system}} )的统一 API,guidance 支持 GPT-4 等基于 API 的聊天模型,以及 Vicuna 等开源聊天模型。

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gpt4 = guidance.llms.OpenAI("gpt-4")
# vicuna = guidance.llms.transformers.Vicuna("your_path/vicuna_13B", device_map="auto")
experts = guidance('''
{{#system~}}
You are a helpful and terse assistant.
{{~/system}}

{{#user~}}
I want a response to the following question:
{{query}}
Name 3 world-class experts (past or present) who would be great at answering this?
Don't answer the question yet.
{{~/user}}

{{#assistant~}}
{{gen 'expert_names' temperature=0 max_tokens=300}}
{{~/assistant}}

{{#user~}}
Great, now please answer the question as if these experts had collaborated in writing a joint anonymous answer.
{{~/user}}

{{#assistant~}}
{{gen 'answer' temperature=0 max_tokens=500}}
{{~/assistant}}
''', llm=gpt4)

experts(query='How can I be more productive?')

聊天对话模式

加速推理

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# we use LLaMA here, but any GPT-style model will do
llama = guidance.llms.Transformers("your_path/llama-7b", device=0)

# we can pre-define valid option sets
valid_weapons = ["sword", "axe", "mace", "spear", "bow", "crossbow"]

# define the prompt
character_maker = guidance("""The following is a character profile for an RPG game in JSON format.
```json
{
"id": "{{id}}",
"description": "{{description}}",
"name": "{{gen 'name'}}",
"age": {{gen 'age' pattern='[0-9]+' stop=','}},
"armor": "{{#select 'armor'}}leather{{or}}chainmail{{or}}plate{{/select}}",
"weapon": "{{select 'weapon' options=valid_weapons}}",
"class": "{{gen 'class'}}",
"mantra": "{{gen 'mantra' temperature=0.7}}",
"strength": {{gen 'strength' pattern='[0-9]+' stop=','}},
"items": [{{#geneach 'items' num_iterations=5 join=', '}}"{{gen 'this' temperature=0.7}}"{{/geneach}}]
}```""")

# generate a character
character_maker(
id="e1f491f7-7ab8-4dac-8c20-c92b5e7d883d",
description="A quick and nimble fighter.",
valid_weapons=valid_weapons,
llm=llama
)

img

按照我之前的做法整个 json 都需要由 LLM 来生成,guidance 的思路是,既然 json 的结构是预先定义的,那么字段声明,花括号等等,其实都不需要 LLM 来生成。这个示例中,蓝色部分是传入的变量,只有绿色部分才是真正调用了 LLM 来生成的。这样一方面保证了生成的 json 结构可控,不会出现格式错误,字段缺失等,一方面通过 LLM 生成的 token 数量减少了,节省成本,加速推理。

回顾

guidance 本质上是一种用于处理大语言模型交互的领域特定语言 (DSL),和大语言模型查询语言一样,旨在降低 LLM 交互的成本。guidance 可以加快推理速度,又可以确保生成的 json 始终有效,有效的提高了 LLM (大语言模型)输出的可靠性和稳定性。

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如何提高 LLM 可靠性和稳定性?开源项目 guidance 分享

https://liduos.com/how-to-control-llm-controllable-generation.html

作者

莫尔索

发布于

2023-08-29

更新于

2024-05-24

许可协议

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