PromptCoder

PromptCoder

Como os modelos de idiomas (LMS) são utilizados para tarefas cada vez mais complexas, a criação de suas instruções está se tornando desafiador e pesado, especialmente quando as tarefas envolvem diretrizes complexas ou sistemas multi-LM.

O PromptCoder ( procoder ) é um pacote Python projetado para otimizar a criação de prompts LM. Este pacote amigável permite a codificação de instruções de LM modularizadas, assim como a programação com o Python, permitindo a criação de sistemas de prompt complexos e complexos com facilidade.

Os principais recursos deste pacote incluem:

• Codificação de imediato modularizado : criando prompts como módulos, que permitem a reutilização em vários contextos, modificações fáceis e manutenção de diferentes versões rápidas. Os módulos podem ser aninhados para criar um prompt mais complexo e hierárquico e serão renderizados em um formato legível por humanos.
• Interface de programação Python : os prompts são representados com o código Python, fornecendo um formato mais estruturado e sustentável que o texto bruto.
• Referência cruzada : Defina elementos em seu prompt como variáveis ​​e consulte a eles posteriormente, permitindo a fácil referência cruzada de diferentes partes do prompt. A estrutura da referência direta pode ser potencialmente mais compatível com a natureza auto-regressiva dos LMs atuais.

Ao usar o pacote procoder , desenvolvemos e mantivemos um sistema de instruções que possui no total mais de 20k tokens no projeto Toolemu, que é uma estrutura de emulação de ferramentas baseada em LM para avaliar os riscos de agentes LM.

Observe que o pacote ainda está em seus estágios iniciais e sob desenvolvimento ativo.

Instalação

git clone https://github.com/dhh1995/PromptCoder
cd PromptCoder
pip install -e . 

Uso

O exemplo a seguir mostra como usar o PromptCoder para codificar um prompt. O exemplo usa os módulos implementados no pacote procoder.prompt . O prompt de saída é mostrado abaixo do código.

 from procoder . functional import format_prompt , replaced_submodule
from procoder . prompt import *

requirements = NamedBlock (
    "Requirements" ,
    Collection (
        NamedVariable (
            refname = "input_req" ,
            name = "Input Requirement" ,
            content = "The input should be two numbers." ,
        ),
        NamedVariable (
            refname = "output_req" ,
            name = "Output Requirement" ,
            content = Single (
                "The output should be the sum of the two numbers."
            ). set_refname ( "output_req_content" ),
        ),
    ),
)
instruction = NamedBlock (
    "Instruction" ,
    "Write a function in {language} that satisfies the {input_req} and {output_req}." ,
)
prompt = (
    Collection ( requirements , instruction )
    . set_sep ( " n n " )
    . set_indexing_method ( sharp2_indexing )
)
another_prompt = replaced_submodule (
    prompt ,
    "output_req_content" ,
    Single ( "The output should be the multiplication of the two numbers." ),
)

inputs = { "language" : "python" }
print ( "First prompt:" )
print ( format_prompt ( prompt , inputs ))
print ( "" )
print ( "Second prompt:" )
print ( format_prompt ( another_prompt , inputs ))

A saída do primeiro prompt é:

 ## Requirements
1 . Input Requirement: The input should be two numbers.
2 . Output Requirement: The output should be the sum of the two numbers.

## Instruction
Write a function in python that satisfies the [ Input Requirement ] and [ Output Requirement ] .

A saída do segundo prompt é:

 ## Requirements
1 . Input Requirement: The input should be two numbers.
2 . Output Requirement: The output should be the multiplication of the two numbers.

## Instruction
Write a function in python that satisfies the [ Input Requirement ] and [ Output Requirement ] .

Para mais exemplos, consulte os avisos do Toolemu que foram desenvolvidos usando o pacote procoder .

Colaboradores

• Honghua Dong @DHH1995
• Yangjun Ruan @ryoungj