TAPO

Tapo: adaptação referenciada por tarefas para otimização imediata

[ICASSP'2025] O código de implementação oficial do TAPO.

Tente agora!

Fornecemos um arquivo ipynb na pasta 'demonstração' para usar facilmente o TAPO.

Para executar os trechos de código fornecidos, você precisa fornecer credenciais de acesso específicas. Aqui está um colapso do que você precisa:

1. Abraçando o token de acesso ao hub de rosto :

   • Você precisa obter um token de acesso de abraçar o hub de rosto.
   • Substitua 'YOUR_ACCESS_TOKEN' pelo seu token real na função login :

      from huggingface_hub import login
     login ( 'YOUR_ACCESS_TOKEN' , add_to_git_credential = True )

   • Este token é usado para autenticar e acessar os recursos disponíveis no rosto de abraçar.

2. Chave da API OpenAI :

   • Você precisa de uma chave da API do OpenAI para usar seus serviços.
   • Substitua 'YOUR_API_KEY' pela sua chave de API real na configuração do cliente OpenAI :

      from openai import OpenAI
     client = OpenAI ( api_key = 'YOUR_API_KEY' )

3. ID do modelo :

   • Especifique o ID do modelo que você pretende usar no OpenAI.
   • Substitua 'YOUR_MODEL_ID' pelo ID do modelo específico:

      model_id = 'YOUR_MODEL_ID'

Verifique se essas credenciais são configuradas em seu ambiente para autenticar e executar o código com sucesso.

Código de esturção

• Dados |- DataSet |- gsm.py |- mutation_prompts.py |- thinking_styles.py |- types.py
• Tapo_main.ipynb: Notebook demonstrando tapa

Descrição do formato do conjunto de dados

Nesta base de código, cada registro no conjunto de dados é armazenado no formato JSON e contém dois campos principais: question e answer . Abaixo está uma descrição detalhada do formato:

{
  "question" : "A robe takes 2 bolts of blue fiber and half that much white fiber. How many bolts in total does it take?" ,
  "answer" : "It takes 2/2=<<2/2=1>>1 bolt of white fiber n So the total amount of fabric is 2+1=<<2+1=3>>3 bolts of fabric n #### 3"
}