Wie wir strukturierte Ausgaben von Großen Sprachmodellen benötigen: Nutzer-zentrierte Einschränkungen für die Ausgabe von Großen Sprachmodellen

Core Concepts

Große Sprachmodelle müssen in der Lage sein, ihre Ausgabe an benutzerdefinierten Formaten und Richtlinien auszurichten, um in bestehende Entwicklungsworkflows und Anwendungen integriert werden zu können.

Abstract

Die Studie untersucht, welche Szenarien und Motivationen Entwickler und Endnutzer dazu treiben, die Ausgabe von Großen Sprachmodellen (LLMs) einzuschränken. Basierend auf einer Umfrage unter 51 Branchenprofis identifizierten die Autoren 134 konkrete Anwendungsfälle für Ausgabeeinschränkungen auf zwei Ebenen:
Niedrige Ebene: Sicherstellen, dass die Ausgabe einem strukturierten Format und einer angemessenen Länge folgt.
Hohe Ebene: Erfordern, dass die Ausgabe semantischen und stilistischen Richtlinien ohne Halluzination folgt.
Die Autoren argumentieren, dass die Anwendung von Ausgabeeinschränkungen nicht nur den aktuell repetitiven Prozess der Entwicklung, Testung und Integration von LLM-Prompts für Entwickler vereinfachen, sondern auch die Nutzererfahrung von LLM-gesteuerten Funktionen und Anwendungen verbessern könnte. Abschließend diskutieren sie die Präferenzen und Bedürfnisse der Nutzer bei der Formulierung beabsichtigter Einschränkungen für LLMs sowie einen ersten Entwurf eines Prototyping-Tools für Einschränkungen.

Stats

"Zusammenfassungen sollten strikt weniger als 20 Wörter lang sein."
"Die Ausgabe muss ein gültiges JSON sein, das von Python verarbeitet werden kann."
"Die Ausgabe sollte nur 'links-händig', 'rechts-händig' oder 'beidhändig' enthalten."

Quotes

"Es ist eine viel angenehmere Erfahrung, wenn es (das Formatieren der Ausgabe in Aufzählungszeichen) 'einfach funktioniert', ohne dass man zusätzliche Infrastruktur implementieren muss."
"Halluzinationen bei Daten sind leicht zu erkennen und im Allgemeinen werden Nutzer Werkzeuge nicht weiter nutzen, die nicht genau sind."

Key Insights Distilled From

"We Need Structured Output"

by Michael Xiey... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07362.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Einschränkungen über verschiedene LLM-Modelle hinweg kanonisiert werden, um den Aufwand für Prompt-Engineering nach Modellwechseln zu reduzieren?

Um Einschränkungen über verschiedene LLM-Modelle hinweg zu kanonisieren und den Aufwand für Prompt-Engineering nach Modellwechseln zu reduzieren, ist es wichtig, ein einheitliches Format oder eine einheitliche Struktur für die Einschränkungen zu definieren. Dies könnte durch die Entwicklung eines standardisierten Formats oder einer Notation erfolgen, die unabhängig vom spezifischen LLM-Modell angewendet werden kann.
Eine Möglichkeit besteht darin, eine Bibliothek von vorgefertigten Constraints oder Constraint-Primitiven zu erstellen, die von verschiedenen LLM-Modellen verwendet werden können. Diese Constraints könnten dann in einem zentralen Repository gespeichert und verwaltet werden, um eine konsistente Anwendung über verschiedene Modelle hinweg zu gewährleisten.
Darüber hinaus könnte die Einführung von automatischen Tools oder Algorithmen, die die Konvertierung von Constraints zwischen verschiedenen Modellen erleichtern, den Prozess der Kanonisierung von Einschränkungen weiter verbessern. Durch die Implementierung von Mechanismen zur automatischen Anpassung von Constraints an die spezifischen Anforderungen verschiedener LLM-Modelle könnte der Aufwand für das Anpassen von Constraints nach einem Modellwechsel erheblich reduziert werden.

Wie können Einschränkungen effektiv mit bestehenden Entwicklungspipelines und Arbeitsabläufen integriert werden, ohne den Entwicklungsfluss zu stören?

Um Einschränkungen effektiv mit bestehenden Entwicklungspipelines und Arbeitsabläufen zu integrieren, ohne den Entwicklungsfluss zu stören, ist es wichtig, eine nahtlose Integration von Constraint-Management-Tools in den Entwicklungsprozess zu gewährleisten. Dies könnte durch die Entwicklung von Plugins oder Erweiterungen für gängige Entwicklungsumgebungen oder Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD)-Tools erfolgen.
Darüber hinaus ist es entscheidend, klare Richtlinien und Best Practices für die Verwaltung von Constraints in Entwicklungspipelines festzulegen. Dies könnte die Einrichtung von automatisierten Tests und Validierungsmechanismen umfassen, um sicherzustellen, dass die LLM-Outputs den definierten Einschränkungen entsprechen.
Die Schulung von Entwicklern und Teammitgliedern im Umgang mit Constraints und die Bereitstellung von Schulungsmaterialien und Ressourcen zur effektiven Nutzung von Constraint-Management-Tools können ebenfalls dazu beitragen, die Integration von Einschränkungen in den Entwicklungsprozess zu erleichtern, ohne den Entwicklungsfluss zu beeinträchtigen.

Wie können Einschränkungen genutzt werden, um die Sicherheit und Privatsphäre von Endnutzern bei der Verwendung von LLM-gesteuerten Anwendungen zu verbessern?

Einschränkungen können effektiv genutzt werden, um die Sicherheit und Privatsphäre von Endnutzern bei der Verwendung von LLM-gesteuerten Anwendungen zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass sensible Informationen oder personenbezogene Daten nicht in den generierten Outputs enthalten sind.
Durch die Implementierung von Constraints, die das Vorhandensein oder die Vermeidung bestimmter Begriffe, Phrasen oder Aktionen in den LLM-Outputs vorschreiben, können Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsstandards eingehalten werden. Dies könnte beispielsweise die Verhinderung von PII (persönlich identifizierbaren Informationen) oder die Einschränkung der Verwendung von bestimmten sensiblen Begriffen in den generierten Outputs umfassen.
Darüber hinaus können Einschränkungen dazu beitragen, die Qualität und Integrität der generierten Daten zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass die Outputs den definierten Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien entsprechen. Dies trägt dazu bei, das Vertrauen der Endnutzer in die LLM-gesteuerten Anwendungen zu stärken und die Akzeptanz und Zufriedenheit der Nutzer zu erhöhen.