探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities

在AI模型的开发和调试中，了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程，识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的log probabilities。

技术背景介绍

什么是Log Probabilities？

在自然语言处理中，log probabilities是一种对token生成概率的度量。通常，这个值越高，表示生成该token的可能性越大。通过分析log probabilities，我们可以更深入地了解AI模型在生成文本时的决策过程。

相关工具：LangChain和OpenAI

LangChain是一种用于构建可组合语言模型应用的框架。通过与OpenAI的集成，LangChain可以让开发者获取详细的生成token信息，包括log probabilities。

核心原理解析

要从OpenAI的模型中获取log probabilities，我们需要在API调用中配置logprobs=True这个参数。这样返回的信息中就会包含每个token的log probabilities。

代码实现演示

为了实现这一功能，我们首先需要安装LangChain与OpenAI的整合包，并配置API密钥。

# 安装LangChain OpenAI包
%pip install -qU langchain-openai

接下来，设置API密钥：

import getpass
import os

# 在运行时输入你的OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

下面，我们使用LangChain的ChatOpenAI来获取log probabilities。

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置OpenAI模型并启用log probabilities
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125").bind(logprobs=True)

# 调用模型并输出log probabilities
msg = llm.invoke(("human", "how are you today"))
print(msg.response_metadata["logprobs"]["content"][:5]) # 输出前5个token的log probabilities

在输出中，你将看到像这样的结果：

[{'token': 'I', 'bytes': [73], 'logprob': -0.26341408, 'top_logprobs': []},
 {'token': "'m", 'bytes': [39, 109], 'logprob': -0.48584133, 'top_logprobs': []},
 {'token': ' just', 'bytes': [32, 106, 117, 115, 116], 'logprob': -0.23484154, 'top_logprobs': []},
 {'token': ' a', 'bytes': [32, 97], 'logprob': -0.0018291725, 'top_logprobs': []},
 {'token': ' computer', 'bytes': [32, 99, 111, 109, 112, 117, 116, 101, 114], 'logprob': -0.052299336, 'top_logprobs': []}]

流式获取log probabilities

我们同样可以在流式消息中获取这些数据：

ct = 0
full = None
for chunk in llm.stream(("human", "how are you today")):
    if ct < 5:
        full = chunk if full is None else full + chunk
        if "logprobs" in full.response_metadata:
            print(full.response_metadata["logprobs"]["content"])
    else:
        break
    ct += 1

应用场景分析

获取token级log probabilities可以帮助我们：

• 更好地调试和分析生成的文本内容
• 在生成式AI应用中加强内容质量控制
• 了解语言模型生成过程中的不确定性

实践建议

1. 调试AI模型：在调试阶段使用log probabilities来识别模型生成的不合理之处。
2. 质量评估：通过log probabilities评估生成文本的质量和准确度。
3. 持续监控：在生产环境中，持续追踪模型生成结果，以便及时调整和优化。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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