RepBelief
1.0.0
يوفر هذا المستودع رمز الورقة "نماذج اللغة تمثل معتقدات الذات وغيرها". إنه يدل على أن LLMs تمثل معتقدات نفسها داخليًا وعوامل أخرى ، وأن معالجة هذه العروض يمكن أن يؤثر بشكل كبير على نظرية قدراتهم العقل.
conda create -n lm python=3.8 anaconda
conda activate lm
# Please install PyTorch (<2.4) according to your CUDA version.
conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt
ثم قم بتنزيل نماذج اللغة (على سبيل المثال MISTRAL-7B-instruct-V0.2 ، Deepseek-LLM-7B-Chat) إلى models/ . يمكنك أيضًا تحديد مسارات الملف في lm_paths.json .
sh scripts/save_reps.sh 0_forward belief
sh scripts/save_reps.sh 0_forward action
sh scripts/save_reps.sh 0_backward beliefثنائي:
python probe.py --belief=protagonist --dynamic=0_forward --variable belief
python probe.py --belief=oracle --dynamic=0_forward --variable belief
python probe.py --belief=protagonist --dynamic=0_forward --variable action
python probe.py --belief=oracle --dynamic=0_forward --variable action
python probe.py --belief=protagonist --dynamic=0_backward --variable belief
python probe.py --belief=oracle --dynamic=0_backward --variable beliefمتعدد الحدود:
python probe_multinomial.py --dynamic=0_forward --variable belief
python probe_multinomial.py --dynamic=0_forward --variable action
python probe_multinomial.py --dynamic=0_backward --variable beliefsh scripts/0_forward_belief.sh
sh scripts/0_forward_action.sh
sh scripts/0_backward_belief.shالتدخل لمهمة الاعتقاد إلى الأمام :
sh scripts/0_forward_belief_interv_oracle.sh
sh scripts/0_forward_belief_interv_protagonist.sh
sh scripts/0_forward_belief_interv_o0p1.shتدخل المهام المتقاطعة:
sh scripts/cross_0_forward_belief_to_forward_action_interv_o0p1.sh
sh scripts/cross_0_forward_belief_to_backward_belief_interv_o0p1.sh @inproceedings { zhu2024language ,
title = { Language Models Represent Beliefs of Self and Others } ,
author = { Zhu, Wentao and Zhang, Zhining and Wang, Yizhou } ,
booktitle = { Forty-first International Conference on Machine Learning } ,
year = { 2024 }
}