Pesquisadores da ETH Zurich criaram LMQL (Linguagem de Consulta para Modelos de Linguagem), um lenguagem de programação de código aberto que oferece uma interação mais segura e controlada com grandes modelos de linguagem como ChatGPT.
Esta plataforma combina o poder do lenguagem natural e da programação para interagir com modelos de linguagem, permitindo estabelecer limites de segurança para evitar resultados indesejados. Além disso, LMQL é acessível a todos os tipos de usuários, incluindo aqueles menos experientes em programação. A transparência e a segurança fornecidas pela LMQL são fundamentais para garantir que os modelos de linguagem sejam usados de forma ética e responsável.
Ao combinar lenguagem natural e programação, LMQL permite uma comunicação mais eficaz e precisa entre os usuários e os modelos de linguagem, o que resulta em resultados mais rápidos e precisos. A plataforma oferece uma forma mais concisa e econômica de interagir com modelos de linguagem, o que reduz o custo da interação. Além disso, LMQL aumenta as chances de obtenção do resultado desejado e, em alguns casos, permite obter um resultado que não poderia ser alcançado de outra forma.
Um dos principais problemas dos grandes modelos de linguagem é que eles se baseiam em grandes conjuntos de dados que os usuários não podem controlar ou entender internamente. Isso pode levar a resultados inesperados ou controversos. Com LMQL, os usuários podem estabelecer limites de segurança para guiar o modelo de linguagem e evitar resultados indesejados. Embora não seja possível garantir completamente a prevenção de comportamentos inadequados, LMQL é um passo na direção certa.
LMQL é uma plataforma de código aberto que oferece transparência, acessibilidade e adaptabilidade aos usuários. Muitas empresas desenvolvem seus próprios modelos de linguagem de forma fechada, o que dificulta a transparência e a compreensão do raciocínio por trás dos resultados obtidos. LMQL é uma ferramenta de código aberto que oferece transparência e acessibilidade, permitindo que os usuários compreendam melhor o raciocínio por trás dos resultados obtidos e desenvolvam suas próprias aplicações para interagir com modelos de linguagem.
O desenvolvimento de LMQL mostra a importância da colaboração entre a academia e a indústria para criar ferramentas mais acessíveis e transparentes para os usuários. LMQL é um exemplo de como as ferramentas de código aberto podem ajudar a garantir que os grandes modelos de linguagem sejam usados de forma ética e responsável.
