llms as method actors
1.0.0
Официальная реализация для Paper LLMS в качестве участников методов: модель для быстрого разработки и архитектуры с кодом, подсказками и выборами.
Храните свой ключ API OpenAI в переменной среды OPENAI_API_KEY . (Чтобы узнать больше о настройке ключа API OpenAI, перейдите по этой ссылке). Если вы хотите использовать антропные или Близнечные модели, храните эти ключи в переменных окружающей среды ANTHROPIC_API_KEY и GEMINI_API_KEY .
pip install -r requirements.txt Это установит все зависимости, перечисленные в requirements.txt .
The Jupyter Notebook Tutorial.ipynb может провести вас через то, как запустить каждый из подходов из бумаги на любой головоломке соединений.
Выходные выходы для каждого из подходов доступны в папке «sample_outputs» в качестве файлов разметки. Для более сложных подходов включаются файлы разметки, которые отслеживают посредничный прогресс для каждого предположения, которое было рассмотрено. Файлы Markdown с именем «Summary» и «Summary_Detailed» обобщают общий результат и результаты посредников.
Выходные выходы были созданы путем запуска сценариев Python на головоломке соединений со дня, когда газета была объявлена на arxiv.org, 11 ноября 2024 года.
Результаты были следующими:
| Подход | Успех? | # Правильные предположения | # Неправильные предположения |
|---|---|---|---|
| Ваниль | Нет | 0 | 4 |
| Цепочка мыслей | Нет | 1 | 4 |
| Цепочка мыслей (сценарий) | Да | 4 | 3 |
| Актер | Да | 4 | 0 |
| Актер-2 | Да | 4 | 1 |
| OneShot-O1 | Нет | 2 | 2 |
| Ваниль-O1 | Да | 4 | 0 |
| Актер-O1 | Да | 4 | 0 |
Пожалуйста, цитируйте газету и смотрите в этот репо, если вы найдете ее интересным или полезным. Не стесняйтесь обращаться к [email protected], если у вас есть какие -либо вопросы.
@misc { doyle2024method ,
title = { LLMs as Method Actors: A Model for Prompt Engineering and Architecture } ,
author = { Colin Doyle } ,
year = { 2024 } ,
eprint = { 2411.05778 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.CL }
}
