Promptify

Promotificar

Engenharia rápida, resolva problemas de PNL com LLMs e geram facilmente diferentes prompts de tarefas de PNL para modelos generativos populares como GPT, Palm e muito mais com o Promotfy

Instalação

Com pip

Este repositório é testado no Python 3.7+, OpenAI 0.25+.

Você deve instalar o Promotfy usando o comando pip

pip3 install promptify

ou

pip3 install git+https://github.com/promptslab/Promptify.git

Tour rápido

Para usar imediatamente um modelo LLM para sua tarefa de PNL, fornecemos a API Pipeline .

 from promptify import Prompter , OpenAI , Pipeline

sentence     =  """The patient is a 93-year-old female with a medical  				 
                history of chronic right hip pain, osteoporosis,					
                hypertension, depression, and chronic atrial						
                fibrillation admitted for evaluation and management				
                of severe nausea and vomiting and urinary tract				
                infection"""

model        = OpenAI ( api_key ) # or `HubModel()` for Huggingface-based inference or 'Azure' etc
prompter     = Prompter ( 'ner.jinja' ) # select a template or provide custom template
pipe         = Pipeline ( prompter , model )


result = pipe . fit ( sentence , domain = "medical" , labels = None )


### Output

[
    { "E" : "93-year-old" , "T" : "Age" },
    { "E" : "chronic right hip pain" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "osteoporosis" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "hypertension" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "depression" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "chronic atrial fibrillation" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "severe nausea and vomiting" , "T" : "Symptom" },
    { "E" : "urinary tract infection" , "T" : "Medical Condition" },
    { "Branch" : "Internal Medicine" , "Group" : "Geriatrics" },
]
 

Exemplo GPT-3 com tarefa de geração de perguntas NER, multilabel

Características ?

• Executar tarefas de PNL (como NER e classificação) em apenas 2 linhas de código, sem dados de treinamento necessários
• Adicione facilmente um tiro, dois tiro ou poucos exemplos ao prompt
• Lidar com previsão fora dos limites da LLMS (GPT, T5, etc.)
• Saída sempre fornecida como um objeto Python (por exemplo, Lista, Dicionário) para facilitar a análise e a filtragem. Essa é uma grande vantagem sobre a saída gerada por LLMs, cuja saída não estruturada e bruta dificulta o uso de negócios ou outros aplicativos.
• Exemplos e amostras personalizados podem ser facilmente adicionados ao prompt
• ? Execute a inferência em qualquer modelo armazenado no HUGGINGFACE HUB (consulte o Guia do Notebook).
• Promotos otimizados para reduzir os custos de token OpenAi (em breve)

Apoiando ampla gama de tarefas de PNL baseadas em imediato:

Nome da tarefa	Caderno de Colab	Status
Reconhecimento de entidade nomeado	Exemplos NER com GPT-3	✅
Classificação de texto com vários rótulos	Exemplos de classificação com GPT-3	✅
Classificação de texto de várias classes	Exemplos de classificação com GPT-3	✅
Classificação de texto binário	Exemplos de classificação com GPT-3	✅
Pergunta-resposta	Exemplos de tarefas de controle de qualidade com GPT-3	✅
Geração de perguntas e respostas	Exemplos de tarefas de controle de qualidade com GPT-3	✅
Exigação de relação	Exemplos de Exigação de Relacionamento com GPT-3	✅
Resumo	Exemplos de tarefas de resumo com GPT-3	✅
Explicação	Exemplos de tarefas de explicação com GPT-3	✅
Escritor SQL	Exemplo de escritor SQL com GPT-3	✅
Dados tabulares
Dados da imagem
Mais prompts

Documentos

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Comunidade

Se você estiver interessado em Engineering, LLMS, ChatGPT e outras últimas discussões de pesquisa, considere ingressar no Promptslab

@misc{Promptify2022,
  title = {Promptify: Structured Output from LLMs},
  author = {Pal, Ankit},
  year = {2022},
  howpublished = {url{https://github.com/promptslab/Promptify}},
  note = {Prompt-Engineering components for NLP tasks in Python}
}

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