Implementasi resmi untuk LLMS Paper sebagai Metode Aktor: Model untuk Teknik Prompt dan Arsitektur dengan Kode, Prompt, dan Output Sampel.
Simpan Kunci API OpenAI Anda di Variabel Lingkungan OPENAI_API_KEY . (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang menyiapkan kunci API OpenAI, ikuti tautan ini). Jika Anda ingin menggunakan model Anthropic atau Gemini, simpan kunci -kunci tersebut dalam variabel lingkungan ANTHROPIC_API_KEY dan GEMINI_API_KEY .
pip install -r requirements.txt Ini akan menginstal semua dependensi yang tercantum dalam requirements.txt .
Tutorial Jupyter Notebook.IPYNB dapat memandu Anda melalui cara menjalankan masing -masing pendekatan dari kertas pada teka -teki koneksi apa pun.
Output sampel untuk masing -masing pendekatan tersedia di folder "Sample_Outputs" sebagai file Markdown. Untuk pendekatan yang lebih rumit, file markdown disertakan yang melacak kemajuan perantara untuk setiap tebakan yang dipertimbangkan. File -file Markdown bernama "Ringkasan" dan "Ringkasan_Detailed" merangkum hasil keseluruhan dan hasil langkah perantara.
Output sampel dibuat dengan menjalankan skrip Python pada teka -teki koneksi sejak hari kertas itu diumumkan di arxiv.org, 11 November 2024.
Hasilnya adalah sebagai berikut:
| Mendekati | Kesuksesan? | # Tebakan yang benar | # Tebakan yang salah |
|---|---|---|---|
| Vanila | TIDAK | 0 | 4 |
| Rantai-dipikirkan | TIDAK | 1 | 4 |
| Rantai-dipikirkan (skrip) | Ya | 4 | 3 |
| Aktor | Ya | 4 | 0 |
| Aktor-2 | Ya | 4 | 1 |
| OneShot-O1 | TIDAK | 2 | 2 |
| Vanilla-O1 | Ya | 4 | 0 |
| Actor-O1 | Ya | 4 | 0 |
Harap kutip kertas dan bintang repo ini jika Anda menganggapnya menarik atau bermanfaat. Jangan ragu untuk menghubungi [email protected] jika Anda memiliki pertanyaan.
@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 }
}