Chatgpt Präfrontaler Kortex
Inspiriert von diesem Artikel
Als ich es las, dachte ich: „OK sicher, aber das klingt nach einem hemmenden Problem“, also machte ich mich daran, Chatgpt eine innere Stimme zu geben, um es zu erinnern, wenn es sich schlecht benimmt.
Diese spezielle Implementierung bietet dem Hauptmodell nur die Möglichkeit, seine Nachricht zu überprüfen, basierend auf dem Feedback des Inhibitormodells. Dies kann natürlich für verschiedene Ergebnisse überarbeitet werden.
Arbeiten in Arbeit!
Wie es funktioniert:
Aufstellen:
Env Variablen (zB in einer .env -Datei, wenn VSCODE verwendet)
- "Schlüssel", für Ihre OpenAI -API -Schlüssel
- "Prompt_system" hier setzen Sie die standardmäßige Persönlichkeit Ihres Chatbots (zB hilfreiche Experte in Bereich X). Es gibt auch dort, wo Sie die Rolle des Inhibitormodells erforschen möchten. Daher weiß das Hauptmodell, was Sie damit anfangen sollen
- Standardanweisungen für das Inhibitormodell (dh worauf Sie suchen können, formatieren Sie das Feedback in JSON usw.) Standardanweisungen für das Inhibitor -Modell.
Mein Code erwartet die Antworten des Inhibitors im folgenden Format:
{"Entscheidung": "Pass", "Erklärung": ""}
{"Entscheidung": "Inhibit", "Erklärung": ""}
Sie müssen also Ihre Eingabeaufforderung entsprechend konstruieren.
Außerdem müssen Sie den Inhibitor über Ihren Risiko -Appetit informieren, sonst kann es sich über alle kleinen Dingen beschweren.
Bekannte Probleme:
- Die Benutzeroberfläche funktioniert nur in Jupyter -Umgebungen, die iPyWidgets ordnungsgemäß verarbeiten
- Wenn Sie VSCODE verwenden, denken Sie daran:
- Geben Sie ein und schalten Sie in das Eingangsfenster ein und werden von VSCODE erfasst. Verwenden Sie stattdessen die Schaltfläche Senden
- In VSCODE die Standardschlüsselbindung, um eine Zelle in Markdown zu verwandeln
