LML DAP

LML & DAP

Языковая модель Изучение набора данных для прогнозирования данных с данными.

Альтернатива машинного обучения с использованием LLMS

Примечание

Пожалуйста, снимайте репозиторий, чтобы показать вашу поддержку.

Почему LML & DAP:

• Задачи классификации обычно обрабатываются с использованием моделей машинного обучения (ML), которые не имеют баланса между точностью и интерпретацией.
• Этот проект представляет новый подход к использованию крупных языковых моделей (LLMS) для классификационных задач объяснимым образом.
• В отличие от моделей ML, которые в значительной степени полагаются на очистку данных и инженерию функций, этот метод оптимизирует процесс с использованием LLMS.

LML -процесс :

Процесс DAP :

Результат :

Создан Праниет Вадлапати (@Prane-eth)

? Исследовательская работа

Предварительная программа исследовательской работы доступна на Arxiv

? Цитирование

Чтобы использовать мою статью для справки, пожалуйста, цитируйте ее, как показано ниже:

 @misc { vadlapati2024lmldap ,
	title = { {LML-DAP: Language Model Learning a Dataset for Data-Augmented Prediction} } ,
	author = { {Praneeth Vadlapati} } ,
	year = { 2024 } ,
	eprint = { 2409.18957 } ,
	archivePrefix = { arXiv } ,
	primaryClass = { cs.CL } ,
	url = { https://arxiv.org/abs/2409.18957 }
}

Быстрый старт

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

Теперь отредактируйте файл .env и добавьте свои значения.
Запустите файл experiment-lml.ipynb

Больше проектов

Для получения дополнительных проектов откройте профиль: @Pro Genai

Внося

Взносы приветствуются! Не стесняйтесь создавать проблему для любых отчетов об ошибках или предложениях.
Чтобы внести свой вклад, пожалуйста, снимайте репозиторий и создайте проблему. Если я не смогу решить это, я позволю кому -нибудь создать запрос на притяжение.

? Лицензия

Copyright © 2024 Praneeth Vadlapati
Пожалуйста, обратитесь к файлу лицензии для получения дополнительной информации.
Чтобы запросить разрешение на использование моей работы, пожалуйста, свяжитесь со мной, используя ссылку ниже.

️ Отказ от ответственности

Код не предназначен для использования в производственных средах. Этот код предназначен только для образовательных и исследовательских целей. Ни один автор не несет ответственности за любое неправильное использование или ущерб, причиненный этим кодом. Используйте его на свой собственный риск. Кодекс предоставляется как есть без каких -либо гарантий или гарантии.

Благодарности

• Особая благодарность Groq (https://groq.com/) за быстрый вывод LLM, который сэкономил мне время для этого исследовательского проекта.
• Кредиты изображения:
  • База данных: https://pixabay.com/vectors/database-data-storage-cylinder-149760/
  • Сводка данных: https://pixabay.com/vectors/documents-paper-text-icon-149799/
  • Данные тестирования: https://pixabay.com/vectors/flask-test-boundation-icon-medical-5817899/
  • ЧЕКАКА: https://pixabay.com/vectors/confirmation-symbol-icon-green-1152155/

? Контакт

Для личных запросов, пожалуйста, найдите мои контактные данные здесь: linktr.ee/prane.eth