Cortex pré -frontal ChatGPT
Inspirado neste artigo
Quando li, eu estava pensando 'ok, com certeza, mas isso parece um problema inibitório', então decidi dar ao Chatgpt uma voz interior para lembrá -lo quando está se comportando mal.
Essa implementação específica fornecerá apenas uma oportunidade para o modelo principal revisar sua mensagem, com base no feedback do modelo inibidor; É claro que isso pode ser reprojetado para diferentes resultados.
Trabalhe em andamento!
Como funciona:
Configurar:
Variáveis Env (por exemplo, em um arquivo .env se estiver usando o vscode)
- "Key", para sua chave de API do OpenAi
- "Prompt_system" é onde você define a personalidade padrão do seu chatbot (por exemplo, especialista útil na área X); Há também onde você pode querer soletrar o papel do modelo de inibidor, para que o modelo principal saiba o que fazer com ele
- Instruções padrão "Prompt_inHibitor" para o modelo de inibidor (ou seja, o que procurar, formatando o feedback em JSON etc.
Meu código está esperando as respostas do inibidor no seguinte formato:
{"Decision": "Pass", "Explication": ""}
{"Decision": "Inibit", "Explicação": ""}
Então, você precisa projetar seu prompt de acordo.
Além disso, você precisa educar o inibidor sobre o apetite do seu risco, caso contrário, ele poderá reclamar de todas as coisas menores.
Questões conhecidas:
- A interface do usuário funcionará apenas em ambientes Jupyter que lidam com o iPywidgets corretamente (por exemplo, Jupyter, por exemplo, Jupyter não, o VSCODE é marginal)
- Se estiver usando o VSCode, lembre -se:
- Digite e Shift-In na janela de entrada são capturados pelo VSCode, use o botão Enviar em vez disso
- No vscode, a ligação padrão para transformar uma célula em marcha
