llm round trip correctness
1.0.0
Este repositorio prueba la idea de un método de evaluación proxy para la tubería del modelo de texto a BPMN. La evaluación del poder implica una tubería de ida y vuelta, "texto a BPMN a texto" y calculando un texto promedio a la similitud de texto en ausencia de una verdad terrestre BPMN. Para mostrar si el método proxy es efectivo, primero debemos investigar cómo la evaluación existente de BPMN a BPMN del módulo Model_Evaluation se correlaciona con el método de texto de texto a texto. Este trabajo se inspira en esta publicación en texto para codificar la excepción de la redondeo.
Los requisitos están en este archivo pyproject.toml. Después de clonar el repositorio, ejecute:
poetry installPara ejecutar la tubería, use un comando similar a este:
screen -d -m python genai_gpt_pipeline.py --model-path ./data/pet/ground_json --text-path ./data/pet/process_descriptions --example pet --direction t2t Los archivos CSV se escriben en el directorio de resultados. Los cuadernos Jupyter se utilizan para visualizar los resultados.
No hay problema conocido.
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Si desea contribuir con código, ofrece correcciones o mejoras, envíe una solicitud de extracción. Debido a razones legales, se les pedirá a los contribuyentes que acepten un DCO cuando creen la primera solicitud de extracción a este proyecto. Esto sucede de manera automatizada durante el proceso de sumisión. SAP utiliza el texto DCO estándar de la Fundación Linux.
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