Lmql

LMQL ist eine Programmiersprache, die speziell für die Arbeit mit Large Language Models (LLMs) entwickelt wurde. Sie bietet eine robuste und modulare Möglichkeit, LLMs zu prompten, indem sie Typen, Templates, Constraints und eine optimierende Laufzeitumgebung verwendet.

Hauptmerkmale

• Robuste und modulare LLM-Prompting: LMQL ermöglicht es, komplexe Anweisungen für LLMs zu erstellen, indem es Typen, Templates und Constraints verwendet.
• Optimierende Laufzeitumgebung: Die Laufzeitumgebung von LMQL optimiert die Ausführung von LLM-Anweisungen, um die Leistung zu verbessern.
• Python-Syntax: LMQL verwendet eine Python-ähnliche Syntax, die es einfach macht, Programme zu schreiben und zu lesen.
• Unterstützung für verschiedene Backends: LMQL unterstützt mehrere Backends, darunter LLaMA, OpenAI und Transformers.
• Modulare und wiederverwendbare Prompt-Komponenten: LMQL ermöglicht es, Prompt-Komponenten zu erstellen und wiederverwendbar zu machen.

Beispiele

Ein einfaches Beispiel für eine LMQL-Anweisung könnte wie folgt aussehen: python @lmql.query def meaning_of_life(): '''lmql "Q: What is the answer to life, the universe and everything?" "A: [ANSWER]" where len(ANSWER) < 120 and STOPS_AT(ANSWER, ".") print("LLM returned", ANSWER) "The answer is [NUM: int]" return NUM Dieses Beispiel zeigt, wie eine LMQL-Anweisung verwendet werden kann, um eine Frage an ein LLM zu stellen und die Antwort zu verarbeiten.

Weitere Funktionen

LMQL bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter:

• Nested Queries: LMQL unterstützt verschachtelte Anweisungen, die es ermöglichen, modulare und wiederverwendbare Prompt-Komponenten zu erstellen.
• EXECUTION TRACE: LMQL bietet eine Funktion zur Verfolgung der Ausführung von Anweisungen, die es ermöglicht, die Ausführung von LLM-Anweisungen zu debuggen.
• Packing List: LMQL bietet eine Funktion zum Erstellen von Packing-Listen, die es ermöglicht, komplexe Anweisungen zu erstellen.
• Constrained LLMs: LMQL unterstützt die Verwendung von Constraints, um die Ausgabe von LLMs zu steuern.

Community und Entwicklung

LMQL wird von der SRI Lab @ ETH Zurich und weiteren Beitragenden entwickelt. Die Community um LMQL ist aktiv und bietet eine Vielzahl von Ressourcen, darunter eine Dokumentation, ein Playground und eine Diskussionsplattform.

Fazit

LMQL ist eine leistungsfähige Programmiersprache, die es ermöglicht, komplexe Anweisungen für Large Language Models zu erstellen. Ihre robuste und modulare Architektur macht sie zu einer idealen Wahl für die Arbeit mit LLMs.