【ChatGPT】使用大型语言模型 (LLM) 进行特定领域语言(DSL)生成

使用大型语言模型 (LLM) 进行特定领域语言(DSL)生成,markdown格式,10000字左右。大纲如下:背景介绍,LLM的核心能力,DSL的本质特征,怎样 使用LLM 结合外部知识和领域特定约束,通过 Backus-Naur Form(BNF) 表示进行学习,实现 DSL 的生成。给出具体的实验实例。

文章目录

  • 使用大型语言模型 (LLM) 进行特定领域语言(DSL)生成
    • 1. 背景介绍
    • 2. LLM的核心能力
    • 3. DSL的本质特征
    • 4. 如何使用LLM结合外部知识和领域特定约束
    • 5. 通过Backus-Naur Form(BNF)表示进行学习
    • 6. 实现DSL的生成
      • Tips: LLM Prompt
    • 7. 具体实验实例
      • Prompt1: 假设我们要使用LLM生成一个数据产品的前端查询 DSL,通过这个DSL 后端可以解析成 SQL。用Golang来设计DSL数据结构如下:
      • Prompt2: 使用上面的DSL,数据表是t_product, 字段名是:(商品ID:product_id, 成交金额:pay_amt),生成:圈选出成交金额大于100的商品ID 的DSL 。
      • Prompt3: 生成:圈选出成交金额大于100的商品ID 的DSL 对应的 json 。
    • 扩展阅读
      • [Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.19234)

使用大型语言模型 (LLM) 进行特定领域语言(DSL)生成

1. 背景介绍

随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,大型语言模型(LLM)已经在各种任务中取得了显著的成果。这些模型通过学习大量的文本数据,能够理解和生成复杂的自然语言。在这篇文章中,我们将探讨如何使用LLM进行特定领域语言(DSL)的生成,以及如何利用Backus-Naur Form(BNF)表示进行学习。

2. LLM的核心能力

大型语言模型具有以下核心能力:

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