Imparare le basi per il tuo prossimo progetto LangChain

'Basi per progetto LangChain'

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono entrati nel mainstream lo scorso anno come strumenti per il divertimento, e talvolta per esperimenti assolutamente sciocchi. Chi tra noi non ha sfidato ChatGPT a inventare una nuova barzelletta o a comporre un sonetto shakespeariano sui cuccioli?

Man mano che la potenza dei LLM diventava sempre più evidente, così facevano anche i loro limiti. I professionisti dell’apprendimento automatico e gli sviluppatori di app si sono rapidamente resi conto che ci sono solo limiti a ciò che è possibile fare con modelli che non possono ottenere informazioni aggiornate e rimangono ermeticamente isolati gli uni dagli altri.

Fortunatamente, abbiamo già a disposizione molteplici strumenti e piattaforme che mirano a superare queste limitazioni collegando i LLM a fonti di dati esterne e ad altri modelli, aprendoli così a nuovi e creativi casi d’uso. LangChain si è affermato come una delle principali opzioni in questo ambito e nei mesi successivi al suo lancio, gli autori di TDS hanno esplorato le sue capacità e i suoi punti critici. Troverai alcuni dei migliori lavori su questo argomento nella selezione di risorse pratiche e concrete che abbiamo raccolto questa settimana. Sei pronto a metterti all’opera?

  • Parte panoramica, parte glossario e parte introduzione pratica, il contributo di Leonie Monigatti è l’articolo di riferimento per chi sta muovendo i primi passi con LangChain. Include spiegazioni chiare di tutti i principali termini e concetti che dovrai conoscere.
  • Se sei pronto ad approfondire ancora di più, Dominik Polzer ha recentemente realizzato una guida completa che fornisce un utile contesto su come funzionano i LLM e perché era necessario un framework come LangChain per cominciare e che passa a dettagliare il processo di creazione di un’app passo dopo passo.
  • Gli sviluppatori hanno ideato numerosi modi per combinare modelli, API e piattaforme di apprendimento automatico con LangChain. Il tutorial di Wen Yang copre l’OPL, uno stack tecnico popolare che combina i modelli di OpenAI (pensa a GPT-4), Pinecone (un tool di database di vettori) e LangChain, e mostra come sfruttarlo per creare un chatbot con conoscenze specifiche di un determinato dominio.
Foto di Svetlana Gumerova su Unsplash
  • Cosa succede se hai già realizzato un proof of concept specifico del modello e ora ti senti bloccato quando cerchi di trasformarlo in un’app vera e propria? Lily Hughes-Robinson è qui per aiutarti con una spiegazione concisa del processo di ristrutturazione del tuo progetto per renderlo pronto per LangChain.
  • Se non sei ancora pronto a smettere di sperimentare, che ne dici di un altro dettagliato walkthrough di un progetto? Shuai Guo ci invita a seguire il percorso di creazione di un’app per l’apprendimento delle lingue che si basa su due chatbot che comunicano tra loro.

Alcuni di voi potrebbero aver bisogno di una pausa da tutto ciò che riguarda i LLM; lo capiamo e siamo qui per aiutarti! Ecco alcuni eccellenti articoli su altri argomenti che vale la pena esplorare:

  • Abbiamo iniziato un nuovo mese con una selezione di articoli stimolanti che si trovano all’intersezione tra scienza dei dati, apprendimento automatico e cambiamenti climatici.
  • L’audio generato dall’IA richiede tipicamente risorse di calcolo considerevoli. Il primo post di Christopher Landschoot su TDS mostra come addestrare modelli e generare suoni con la diffusione di waveform audio sul tuo laptop.
  • L’analisi di gruppi multipli può essere uno strumento potente nel campo della sanità, delle risorse umane, del marketing e in altri settori. L’ultima contribuzione di Laura Castro-Schilo è un ottimo punto di partenza per imparare a implementare MGA in scenari reali.
  • Se hai voglia di una discesa tecnica (ma accessibile), Peggy Chang offre una lettura approfondita sull’encoding degli interi e sulla compressione nel contesto del motore di ricerca open-source Lucene.
  • Se hai intenzione di ampliare il tuo set di strumenti per la visione artificiale, la serie in quattro parti di Dhruv Matani e Naresh sull’analisi di segmentazione delle immagini in PyTorch ti motiverà a smettere di procrastinare e a iniziare a scrivere codice.
  • Approcciando i modelli GPT dal punto di vista di uno scienziato dei dati che è anche uno psicologo, Maarten Grootendorst esamina da vicino “come questi modelli si comportano, come vorremmo che si comportassero e come li stiamo spingendo a comportarsi come noi”.

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Fino alla prossima Variabile,

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