llm classifier go

LLM 分類子 (Go)

導入

このプロジェクトは lamini-ai/llm-classifier からインスピレーションを受けています。私は、Go で同様のインターフェイスと、より大きな LLM サポートを備えた LLM 分類子を望んでいました。

これは、大規模言語モデル (LLM) を使用して分類タスクを実行するように設計された、再利用可能な Go ベースの LLM 分類子モジュールです。このモジュールは軽量で効率が高く、Go ベースのアプリケーションに簡単に統合できます。

データ、専門知識、コスト、またはリソースの不足により、分類用の ML モデルのトレーニングが不可能な場合に、これが使用されると予想しています。トレーニング データが利用できない、汎用的で曖昧な分類タスクに適しています。プロンプトが入力され、構造化データが出力されます。

注:このプロジェクトは進行中であり、活発に開発中です。

特徴

1. LLM 統合:さまざまな大規模な言語モデルの使用をサポートします。
2. 再利用可能でモジュール式:最小限の構成で、あらゆる Go アプリケーションに簡単に接続できます。
3. カスタマイズ可能:特定のタスクを実行するための分類モデルのカスタマイズをサポートします。
4. スケーラブル:小規模なデータセットと大規模なデータセットの両方を高スループットで処理できるように設計されています。
5. 自然言語トレーニング:自然言語プロンプトを使用して分類子をトレーニングします。これは、トレーニング データが利用できない場合や、分類に複雑な人間の推論が必要な場合に役立ちます。

例

例は、 examples/内に示されています。特定の例を実行したい場合は、 main.goでコメントを解除し、以下を使用して例を実行します。

go run main.go

テストの実行

...は、テストをチェックするときに go がすべてのサブディレクトリを含めることを意味します。

go test ./...

貢献

寄稿者は大歓迎です。私の職場のメールアドレスまでご連絡ください。あるいは、自由にリポジトリをフォークし、変更を加えて PR を送信してください。