prompts royale Скачать - prompts royale Source Code скачать

prompts royale

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Подсказывает Royale

Обратная техника - это чрезвычайно итеративный процесс. Даже когда нам удастся успокоиться на подсказке, так сложно проверить его против тестовых случаев и других возможных подсказок, чтобы убедиться, что мы даем лучшие инструкции модели.

Подсказка Royale - это приложение, которое позволяет вам действительно легко создавать множество кандидатов в быстрый момент, писать свои собственные и заставлять их сражаться, пока не появится четкий победитель. Это делает процесс итерации на быстроте чувствовать себя более простым и надежным.

Вы даете описание того, что вы хотите сделать, даете ему несколько сценариев и ожидаемых результатов, а затем просто сидите и смотрите, как они сражаются за № 1.

Подсказка.royale.mp4

Что он может сделать

Автоматическое генерация приглашения: позволяет создавать кандидатов на приглашение из описания пользователя и сценариев тестового чехла. Пользователь также может ввести свои собственные.
Автоматические тестовые примеры генерация: позволяет автоматически создавать тестовые примеры из описания, чтобы дать соки течь!
Monte Carlo Matchmaking + Elo Rating: он использует метод Монте -Карло для сватовства, чтобы обеспечить столько информации с наименьшим количеством сражений, а также рейтинг ELO, чтобы надлежащим образом ранжировать кандидатов на основе их побед и с кем они выигрывают.
Все настраиваемо: страница настроек позволяет вам возиться с каждым отдельным параметром приложения
Местный и защищенный : все хранится локально, и запросы сделаны из вашего браузера в API LLMS.

Использование

Вы можете использовать его на recptsRoyale.com, или вы можете клонировать репозиторий и запустить его локально.

Требования:

Узел V16+

Клонировать репозиторий:

git clone [email protected]:meistrari/prompts-royale.git

Установите зависимости. Мы используем булочку для управления зависимостями, это потрясающе.

bun i

Запустите сервер:

bun run dev

Пример

Вот пример того, как будет выглядеть вариант использования:

Описание

 Write a prompt that creates a headline for a website.

Пример 1

Сценарий

Веб -сайт автосалона

Ожидаемый выход

Найдите машину своей мечты по лучшей цене

Пример 2

Сценарий

Веб -сайт SaaS для анализа данных

Ожидаемый выход

Ваши данные, ваше понимание, ваш путь

Пример 3

Сценарий

Веб -сайт для зоопарка

Ожидаемый выход

Животные мира, в одном месте

С учетом того, что информация задачи будет выполнена и тестовые примеры, пользователь может затем генерировать кандидатов в быстрое время , которые принимают их во внимание и выводят n кандидатов, которые будут ранжированы системой через боевую систему.

Пользователь также может написать сами кандидатов в быстрое, если у него есть конкретное представление о том, чего он хочет. Если вы имеете в виду что -то конкретное, написание ваших подсказок всегда является лучшим вариантом, чтобы соответствовать тому, что вы намереваете.

Нажмите, чтобы увидеть пример сгенерированных подсказок

Приглашение а

Создайте убедительный заголовок для отдельной категории веб -сайта. Поймите миссию веб -сайта, его предполагаемую аудиторию и решения, которые он предоставляет. Заголовок должен привлечь внимание, быть уместным и перевести основную концепцию веб -сайта в краткое утверждение. Используйте свою лингвистическую мастерство, рекламную тактику и знания, специфичные для домена, чтобы создать заманчивый заголовок ».

Подсказка б

Ваша директива состоит в том, чтобы сформулировать привлекательный заголовок для определенного вида веб -сайта. Обратите внимание на цели веб -сайта, его целевую демографию и услуги, которые он предлагает. Заголовок должен быть очаровательным, уместным и способным суммировать основное предложение веб -сайта в короткой строке. Используйте свое понимание языка, рекламные стратегии и отраслевые идеи, чтобы создать убедительный заголовок.

Как это работает

Каждая подсказка представлена как нормальное распределение с начальным средним значением $ mu $ из $ 1000 $ и стандартное отклонение $ sigma $ из $ 350 $ Полем Это распределение представляет собой оценку ELO подсказки.

Затем мы повторяем следующий цикл:

Мы используем пробоотборник Монте -Карло, чтобы сделать поединки, где каждый из 2 выбранных подсказков сражается друг с другом. Вероятность того, чтобы быть нарисованным для дуэли, пропорциональны тому, что это быстрое или в более математических терминах мы используем взвешенное распределение их плотности вероятности, чтобы определить вероятность того, что эта кривая имеет самое высокое истинное среднее значение в группе Полем

В каждом поединке оба подсказки отвечают на каждый из тестовых случаев, а отдельная подсказка оценивает, какой ответ был лучшим. Оценки ELO подсказок затем обновляются в соответствии со следующими формулами:

$$ mu_ {a} '= mu_ {a} + frac {k} {n} cdot (оценка - ожидаемый _score (a, b)) $$

$$ mu_ {b} '= mu_ {b} + frac {k} {n} cdot (1 - оценка - ожидаемый _score (b, a)) $$

$$ sigma_ {a} '= sigma_ {a} cdot lr $$

$$ sigma_ {b} '= sigma_ {b} cdot lr $$

Где:

$ Lr $ это скорость обучения. Чем ниже скорость обучения, тем быстрее «обучение». Уменьшая стандартное отклонение, вы делаете результаты более значимыми. Это означает, что система будет сходиться быстрее к победителю, но также означает, что она будет с меньшей вероятностью найдет наилучший результат. Мы рекомендуем $ 0,96 $ Полем
$ K $ это количество очков, которую на карту поставлено на карту.
$ N $ это количество тестовых случаев
$ dfrac {k} {n} $ это сумма очков, поставленные на карту на карту
- Если два подсказки с одинаковыми $ mu $ битва и одна подсказка выигрывает все раунды, которые он выиграет $ dfrac {k} {2} $ очки, а другой проиграет $ dfrac {k} {2} $ точки
$ счет $ является $ 1 $ если $ A $ выигрывает и $ 0 $ если $ B $ выигрывает,
$ wed _score (a, b) $ это ожидаемая вероятность $ A $ Победа против $ B $ учитывая их нормальные распределения. Это рассчитывается по следующей формуле: $$ ожидается _score (a, b) = frac {1} {1 + 10^{ frac { mu_ {b} - mu_ {a}} {400}}} $$

Причина, по которой мы обновляем $ sigma $ Каждое подсказку состоит в том, что мы обладаем большей уверенностью в распределении после каждого матча, поэтому оно должно иметь меньшее стандартное отклонение.