structured generation benchmark
1.0.0
หากต้องการใช้ Large Language Models (LLM) อย่างมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ จำเป็นต้องมีเทคนิคการสร้างแบบมีโครงสร้างด้วย ความสามารถในการรับเอาต์พุต เช่น นิพจน์ทั่วไป, JSON หรือโมเดลข้อมูล Pydantic ถือเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างซอฟต์แวร์ที่มีประโยชน์
แต่อะไรคือผลลัพธ์ที่แท้จริงของการใช้ไลบรารี เช่น Outlines หรือ Instructor เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้น
พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ได้รวบรวมการประเมินเพื่อตอบคำถามนี้
ความสามารถของ LLM ในการเรียกใช้ฟังก์ชัน
AST simple
การใช้ LLM เพื่อสร้างข้อมูลปลอม