llms as method actors

방법 행위자로서 LLM의 공식 리포지토리

방법 행위자로서 종이 LLM에 대한 공식 구현 : 코드, 프롬프트 및 샘플 출력을 통한 신속한 엔지니어링 및 아키텍처 모델.

설정

1. API 키를 설정하십시오

환경 변수 OPENAI_API_KEY 에 OpenAI API 키를 저장하십시오. (OpenAI API 키 설정에 대한 자세한 내용은이 링크를 따르십시오). 안트로 픽 또는 쌍둥이 자리 모델을 사용하려면이 키를 환경 변수에 ANTHROPIC_API_KEY 및 GEMINI_API_KEY 저장하십시오.

2. 필요한 패키지를 설치하십시오

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 에 나열된 모든 종속성을 설치합니다.

튜토리얼

Jupyter Notebook Tutorial.ipynb는 모든 연결 퍼즐에서 종이에서 각 접근 방식을 실행하는 방법을 안내 할 수 있습니다.

샘플 출력

각 접근 방식의 샘플 출력은 "Sample_outputs"폴더에서 마크 다운 파일로 제공됩니다. 보다 복잡한 접근 방식의 경우, 고려 된 각 추측에 대한 중개 진행 상황을 추적하는 Markdown 파일이 포함되어 있습니다. "Summary"및 "Summary_Detailed"라는 마크 다운 파일은 전체 결과와 중개 단계의 결과를 요약합니다.

샘플 출력은 2024 년 11 월 11 일 Arxiv.org에서 발표 된 날부터 연결 퍼즐에서 Python 스크립트를 실행하여 만들어졌습니다.

결과는 다음과 같습니다.

접근하다	성공?	# 수정 추측	# 잘못된 추측
바닐라	아니요	0	4
생각의 사슬	아니요	1	4
생각의 사슬 (스크립트)	예	4	3
배우	예	4	0
배우 2	예	4	1
Oneshot-O1	아니요	2	2
바닐라 -O1	예	4	0
배우 -O1	예	4	0

인용

흥미 롭거나 유용하다고 생각되면 종이를 인용 하고이 저장소를 별장으로 표시하십시오. 궁금한 점이 있으면 [email protected]에게 문의하십시오.

 @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 }
}