llms as method actors

ريبو رسمي من LLMS كممثلين طريقة

التنفيذ الرسمي لـ Paper LLMs كممثلين للأسلوب: نموذج للهندسة المهمة والهندسة المعمارية مع التعليمات البرمجية والمطالبات والمخرجات العينة.

يثبت

1. قم بإعداد مفتاح API الخاص بك

قم بتخزين مفتاح API Openai في البيئة OPENAI_API_KEY . (لمعرفة المزيد حول إعداد مفتاح Openai API ، اتبع هذا الرابط). إذا كنت ترغب في استخدام نماذج الأنثروبور أو الجوزاء ، فقم بتخزين تلك المفاتيح في المتغيرات البيئية ANTHROPIC_API_KEY و GEMINI_API_KEY .

2. تثبيت الحزم اللازمة

pip install -r requirements.txt

سيؤدي ذلك إلى تثبيت جميع التبعيات المدرجة في requirements.txt .

دروس

يمكن لـ Jupyter Notebook التعليمي.

عينة مخرجات

تتوفر عينة مخرجات لكل من الأساليب في مجلد "sample_outputs" كملفات تخفيض. بالنسبة للنهج الأكثر تعقيدًا ، يتم تضمين ملفات Markdown التي تتبع التقدم الوسيط لكل تخمين تم النظر فيه. تلخص ملفات Markdown المسمى "Summary" و "Summary_Detailed" النتيجة الإجمالية ونتائج الخطوات الوسيطة.

تم إنشاء مخرجات العينة عن طريق تشغيل البرامج النصية Python على لغز Connections من اليوم الذي تم فيه الإعلان عن الورقة على Arxiv.org ، 11 نوفمبر 2024.

كانت النتائج على النحو التالي:

يقترب	نجاح؟	# التخمينات الصحيحة	# تخمينات غير صحيحة
الفانيليا	لا	0	4
سلسلة من الأفكار	لا	1	4
سلسلة الأفكار (النصية)	نعم	4	3
ممثل	نعم	4	0
الممثل 2	نعم	4	1
oneshot-O1	لا	2	2
الفانيليا-O1	نعم	4	0
الممثل-O1	نعم	4	0

الاستشهادات

يرجى الاستشهاد بالورقة وربط هذا الريبو إذا وجدت أنها مثيرة للاهتمام أو مفيدة. لا تتردد في الاتصال بـ [email protected] إذا كان لديك أي أسئلة.

 @misc { doyle2024method ,
      title = { LLMs as Method Actors: A Model for Prompt Engineering and Architecture } , 
      author = { Colin Doyle } ,
      year = { 2024 } ,
      eprint = { 2411.05778 } ,
      archivePrefix = { arXiv } ,
      primaryClass = { cs.CL }
}