Cortex prefrontal de chatgpt
Inspirado en este artículo
Cuando lo leí, estaba pensando 'Ok Claro, pero esto suena como un problema inhibitorio', así que me propuse darle a Chatgpt una voz interior para recordarle cuando se está portando mal.
Esta implementación en particular solo proporcionará una oportunidad para que el modelo principal revise su mensaje, basado en los comentarios del modelo inhibidor; Por supuesto, esto puede ser rediseñado para diferentes resultados.
¡Trabajo en progreso!
Cómo funciona:
Configuración:
Variables Env (por ejemplo, en un archivo .env si usa VScode)
- "Clave", para su tecla API de OpenAI
- "Pront_system" Aquí es donde establece la personalidad predeterminada de su chatbot (por ejemplo, experto útil en el área X); También está donde es posible que desee explicar el papel del modelo inhibidor, para que el modelo principal sepa qué hacer con él.
- Instrucciones predeterminadas de "Pront_inhibitor" al modelo de inhibidor (es decir, qué buscar, formatear los comentarios en JSON, etc.)
Mi código espera las respuestas del inhibidor en el siguiente formato:
{"decisión": "pasar", "explicación": ""}
{"decisión": "inhibir", "explicación": ""}
Por lo tanto, debe diseñar su aviso en consecuencia.
Además, debe educar al inhibidor sobre su apetito de riesgo, de lo contrario podría quejarse de cada cosa menor.
Problemas conocidos:
- La interfaz de usuario solo funcionará en entornos Jupyter que manejan iPyWidgets correctamente (por ejemplo, Jupyter de Databricks no, VScode es marginal)
- Si usa VScode, tenga en cuenta:
- Ingrese y cambiar en la ventana de entrada es capturado por VScode, use el botón Enviar en su lugar
- En VScode, la clave de la clave predeterminada para convertir una celda en markdown es "M", debe volver a sujetarlo en la configuración como VScode lo captura durante la escritura
