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APPLの紹介: LLM統合のための新しい言語

APPLは直感的でPythonみたいな文法を使って、大規模言語モデルを使った開発を簡素化するよ。

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APPL:APPL:AIコーディングの効率化めにデザインされた新しい言語。プログラミングで効率的にAIを統合するた
目次

この論文では、APPLというプロンプトプログラミング言語を紹介してるよ。これは伝統的なプログラミングと大規模言語モデル(LLM)のプロンプトをつなげるためにデザインされたんだ。目的は、開発者がLLMを使ったワークフローを簡単に作成・管理できるようにしつつ、明確さと効率を保つことだよ。

APPLを使うと、ユーザーはプロンプトをPythonの関数に組み込んだり、その逆もできるんだ。シンプルな構文でPythonに合わせているから、多くの開発者にとって使いやすいよ。さらに、APPLはプロセスを並行して実行するから、LLMの呼び出しを非同期で管理してタスクのスピードを上げるんだ。これでユーザーは同期処理を自分で扱わなくていいから、実装が簡単になるよ。

言語にはトレースやデバッグのツールも含まれていて、問題を特定したりタスクを再実行するのが楽になるんだ。実験では、APPLが独立したLLM呼び出しを使うプログラムのパフォーマンスを大幅に改善できることがわかったよ。

論文では、LLMがますます強力になってきていて、さまざまなアプリケーションの新しいプラットフォームとして見られていることについても触れられてる。でも、これらのモデルを伝統的なプログラミングと統合するのは複雑なんだ。APPLはその複雑さに対処するためのデザイン機能を備えていて、可読性や保守性を重視しているよ。

APPLの主な機能は次の通り:

  1. 可読性と柔軟性:APPLは自然言語プロンプトの可読性を保ちながら、Pythonの機能を活用してる。
  2. 自動並列化:LLMの呼び出しは非同期でスケジュールされて、ユーザーが追加のコードを書くことなくパフォーマンスを最適化してる。
  3. データ型間のスムーズな移行:プログラムオブジェクトをプロンプトに変換するのが簡単で、出力が指定されたフォーマットに合うようにしてる。

APPLは、LLMを使った高度なアプリケーションの開発を簡素化しつつ、既存のPythonツールやライブラリと互換性があることを目指してる。今後の作業では、この言語やランタイムをさらに洗練させて、AI駆動の開発を向上させる予定だよ。

論文では、さまざまな研究者の貢献や、この研究を可能にした資金提供にも感謝の意を表してる。AIアプリケーションの限界を押し広げるために、協力やさらなる発展を呼びかけてるんだ。

オリジナルソース

タイトル: APPL: A Prompt Programming Language for Harmonious Integration of Programs and Large Language Model Prompts

概要: Large Language Models (LLMs) have become increasingly capable of handling diverse tasks with the aid of well-crafted prompts and integration of external tools, but as task complexity rises, the workflow involving LLMs can be complicated and thus challenging to implement and maintain. To address this challenge, we propose APPL, A Prompt Programming Language that acts as a bridge between computer programs and LLMs, allowing seamless embedding of prompts into Python functions, and vice versa. APPL provides an intuitive and Python-native syntax, an efficient parallelized runtime with asynchronous semantics, and a tracing module supporting effective failure diagnosis and replaying without extra costs. We demonstrate that APPL programs are intuitive, concise, and efficient through three representative scenarios: Chain-of-Thought with self-consistency (CoT-SC), ReAct tool use agent, and multi-agent chat. Experiments on three parallelizable workflows further show that APPL can effectively parallelize independent LLM calls, with a significant speedup ratio that almost matches the estimation.

著者: Honghua Dong, Qidong Su, Yubo Gao, Zhaoyu Li, Yangjun Ruan, Gennady Pekhimenko, Chris J. Maddison, Xujie Si

最終更新: 2024-06-18 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2406.13161

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2406.13161

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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