Mari kita bincangkan tentang cara mereka bentuk apl peringatan yang hebat?

Dalam panduan ini, kami akan merangkumi beberapa cara lanjutan dan menarik yang boleh kami gunakan kejuruteraan segera untuk melaksanakan tugas yang berguna dan lebih maju.

Sila ambil perhatian bahawa bahagian ini sedang dalam pembangunan yang berat. Topik:

• Menjana data
• Model bahasa berbantukan program
• Buku nota Python

1 > LLM mempunyai keupayaan penjanaan teks yang berkuasa. Menggunakan strategi dorongan yang berkesan boleh membimbing model untuk menghasilkan respons yang lebih baik, lebih konsisten dan lebih fakta. LLM juga amat berguna untuk menjana data yang berguna untuk menjalankan pelbagai eksperimen. Sebagai contoh, kita boleh menggunakannya untuk menjana sampel pantas bagi pengelas sentimen seperti ini:

Swift:

Output:

Produce 10 exemplars for sentiment analysis. Examples are categorized as either positive or negative. Produce 2 negative examples and 8 positive examples. Use this format for the examples:
Q: <sentence>
A: <sentiment>

Ini sangat berguna . Kami menggunakan contoh ini untuk ujian yang berbeza di bahagian lain panduan.

Q: 我刚得到了有史以来最好的消息！
A: 积极的

Q: 我们刚刚在工作中得到了加薪！
A: 积极的

Q: 我为今天所取得的成就感到非常自豪。
A: 积极的

Q: 我度过了有史以来最好的一天！
A: 积极的

Q: 我非常期待周末的到来。
A: 积极的

Q: 我刚收到了有史以来最好的礼物！
A: 积极的

Q: 我现在非常开心。
A: 积极的

Q: 我很幸运有这么一支了不起的家庭。
A: 积极的

Q: 外面的天气很阴暗。
A: 消极的

Q: 我刚得到了一些可怕的消息。
A: 消极的

2. PAL (Program-Assisted Language Model)

Gao et al (2022) mencadangkan kaedah untuk menggunakan LLM untuk membaca soalan bahasa semula jadi dan menjana program sebagai langkah penaakulan perantaraan. Model bahasa bantuan program (PAL) yang dicipta berbeza daripada gesaan rantaian pemikiran kerana bukannya menggunakan teks bentuk bebas untuk mendapatkan penyelesaian, ia memuatkan langkah penyelesaian kepada masa jalan pengaturcaraan, seperti penterjemah Python.

Mari kita lihat GPT-3 menggunakan LangChain dan OpenAI Contoh. Kami berminat untuk membangunkan aplikasi mudah yang mampu mentafsir soalan yang ditanya dan memberikan jawapan dengan memanfaatkan penterjemah Python.

Secara khusus, kami berminat untuk mencipta fungsi yang membolehkan menggunakan LLM untuk menjawab soalan yang memerlukan pemahaman tarikh. Kami akan memberikan petua untuk LLM, termasuk beberapa contoh yang diambil dari sini.

Ini adalah import yang kami perlukan:

Mari kita konfigurasikan sesuatu dahulu:

import openai
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import os
from langchain.llms import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

Konfigurasi API

load_dotenv()

untuk LangChain

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Sediakan contoh model:

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Sediakan gesaan+soalan:

llm = OpenAI(model_name='text-davinci-003', temperature=0)

question = "Today is 27 February 2023. I was born exactly 25 years ago. What is the date I was born in MM/DD/YYYY?"

DATE_UNDERSTANDING_PROMPT = """
# Q: 2015 is coming in 36 hours. What is the date one week from today in MM/DD/YYYY?

# If 2015 is coming in 36 hours, then today is 36 hours before.

today = datetime(2015, 1, 1) - relativedelta(hours=36)

# One week from today,

one_week_from_today = today + relativedelta(weeks=1)

# The answer formatted with %m/%d/%Y is

one_week_from_today.strftime('%m/%d/%Y')

# Q: The first day of 2019 is a Tuesday, and today is the first Monday of 2019. What is the date today in MM/DD/YYYY?

# If the first day of 2019 is a Tuesday, and today is the first Monday of 2019, then today is 6 days later.

today = datetime(2019, 1, 1) + relativedelta(days=6)

# The answer formatted with %m/%d/%Y is

today.strftime('%m/%d/%Y')

# Q: The concert was scheduled to be on 06/01/1943, but was delayed by one day to today. What is the date 10 days ago in MM/DD/YYYY?

# If the concert was scheduled to be on 06/01/1943, but was delayed by one day to today, then today is one day later.

today = datetime(1943, 6, 1) + relativedelta(days=1)

# 10 days ago,

ten_days_ago = today - relativedelta(days=10)

# The answer formatted with %m/%d/%Y is

ten_days_ago.strftime('%m/%d/%Y')

# Q: It is 4/19/1969 today. What is the date 24 hours later in MM/DD/YYYY?

# It is 4/19/1969 today.

today = datetime(1969, 4, 19)

# 24 hours later,

later = today + relativedelta(hours=24)

# The answer formatted with %m/%d/%Y is

today.strftime('%m/%d/%Y')
# Q: Jane thought today is 3/11/2002, but today is in fact Mar 12, which is 1 day later. What is the date 24 hours later in MM/DD/YYYY?

# If Jane thought today is 3/11/2002, but today is in fact Mar 12, then today is 3/1/2002.

today = datetime(2002, 3, 12)

# 24 hours later,

later = today + relativedelta(hours=24)

# The answer formatted with %m/%d/%Y is

later.strftime('%m/%d/%Y')

# Q: Jane was born on the last day of Feburary in 2001. Today is her 16-year-old birthday. What is the date yesterday in MM/DD/YYYY?

# If Jane was born on the last day of Feburary in 2001 and today is her 16-year-old birthday, then today is 16 years later.

today = datetime(2001, 2, 28) + relativedelta(years=16)

# Yesterday,

yesterday = today - relativedelta(days=1)

# The answer formatted with %m/%d/%Y is

yesterday.strftime('%m/%d/%Y')

# Q: {question}

""".strip() + 'n'

llm_out = llm(DATE_UNDERSTANDING_PROMPT.format(question=question))
print(llm_out)

Ini akan mengeluarkan yang berikut : 02/27/1998

exec(llm_out)
print(born)

Atas ialah kandungan terperinci Mari kita bincangkan tentang cara mereka bentuk apl peringatan yang hebat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!