YiVal
v0.1.0a10
2.2 استنساخ المستودع
git clone https://github.com/YiVal/YiVal.git
cd YiVal الإعداد مع الشعر : تهيئة البيئة الظاهرية Python وتثبيت التبعيات باستخدام الشعر. تأكد من تشغيل دليل CMD في /YiVal :
poetry install --syncبعد الإعداد ، يمكنك البدء بسرعة في Yival عن طريق إنشاء مجموعات بيانات من أسماء أعمال بدء التشغيل العشوائي.
انتقل إلى دليل Yival :
cd /YiVal/src/yival قم بتعيين مفتاح Openai API : استبدل $YOUR_OPENAI_API_KEY بمفتاح Openai API الفعلي.
على MacOS أو Linux أنظمة ،
export OPENAI_API_KEY= $YOUR_OPENAI_API_KEYعلى أنظمة Windows ،
setx OPENAI_API_KEY $YOUR_OPENAI_API_KEY تحديد تكوين yival : قم بإنشاء ملف تكوين اسمه config_data_generation.yml لتوليد مجموعة بيانات الاختبار الآلية مع المحتوى التالي:
description : Generate test data
dataset :
data_generators :
openai_prompt_data_generator :
chunk_size : 100000
diversify : true
model_name : gpt-4
input_function :
description : # Description of the function
Given a tech startup business, generate a corresponding landing
page headline
name : headline_generation_for_business
parameters :
tech_startup_business : str # Parameter name and type
number_of_examples : 3
output_csv_path : generated_examples.csv
source_type : machine_generated تنفيذ yival : قم بتشغيل الأمر التالي من داخل دليل /YiVal/src/yival :
yival run config_data_generation.yml تحقق من مجموعة البيانات التي تم إنشاؤها : سيتم تخزين مجموعة بيانات الاختبار التي تم إنشاؤها في generated_examples.csv .
يرجى الرجوع إلى صفحة مستندات Yival لمزيد من التفاصيل حول Yival!
| استخدام حالة العرض | الميزات المدعومة | رابط جيثب | رابط عرض الفيديو |
|---|---|---|---|
| ؟ صاغ قصة الذكاء الاصطناعى مع Chatgpt و Midjourney | الدعم متعدد الوسائط : صمم سردًا يعمل بنيو ذكاء الذكاءير باستخدام الدعم متعدد الوسائط من Yival للنص والصور المتزامنة. وهو يدعم التعلم المعزز الأصلي والسلس من التعليقات البشرية (RLHF) والتعلم التعزيز من ملاحظات الذكاء الاصطناعي (RLAIF). يرجى مشاهدة الفيديو أعلاه لحالة الاستخدام هذه. | ||
| ؟ تقييم أداء LLMs المتعددة مع مجموعة بيانات اختبار الأسئلة والأجوبة الخاصة بك | قم بتقييم ومقارنة أداء نموذجك المفضل ضد أكثر من 100 نموذج ، وذلك بفضل Litellm. تحليل معايير أداء النموذج المصممة خصيصًا لبيانات الاختبار المخصصة أو حالة الاستخدام. | ||
| شركة بدء التشغيل BOT العنوان الرئيسي | تدفق توليد العناوين الرئيسية لبدء التشغيل الخاص بك مع إنشاء بيانات الاختبار الآلي ، وصياغة موجهة ، وتقييم النتائج ، وتعزيز الأداء عبر GPT-4. | ||
| ؟ بناء روبوت دليل السفر مخصص | الاستفادة من المطالبات الآلية المستوحاة من أكثر الاقتراحات شعبية لمجتمع السفر ، مثل تلك التي تنطلق من عروض الدردشة الرائعة. | ||
| بناء مترجم أرخص: استخدم GPT-3.5 لتعليم LLAMA2 لإنشاء مترجم بتكلفة استنتاج أقل | باستخدام بيانات اختبار Replicate و GPT-3.5 ، يمكنك ضبط روبوت الترجمة LLAMA2. الاستفادة من المدخرات 18x مع تجربة انخفاض أداء 6 ٪ فقط. | ||
| ️ الدردشة مع شخصياتك المفضلة - دانتان جي من حتى نهاية القمر | اجعل شخصياتك المفضلة في الحياة من خلال إنشاء موجه آلي واسترجاع نصيب الرسائل . | ||
| ؟ تقييم أداء الدرابزين في توليد مخرجات Python (.py) | الدرابزين: أين هي الدرابزين الخاصة بي؟ ؟ <br> yival: أنا هنا. ️ <br><br> يتم تنفيذ تجربة التقييم المتكاملة مع 80 مشكلات Leetcode في CSV ، باستخدام الدرابزين واستخدام GPT-4 فقط. تنخفض الدقة من 0.625 إلى 0.55 مع الدرابزين ، يزداد الكمون بنسبة 44 ٪ ، وزيادة التكلفة بنسبة 140 ٪. لا يزال أمام الدرابزين طريق طويل للذهاب من العرض التوضيحي إلى الإنتاج. | ||
| ؟ تصور الأطعمة المختلفة في جميع أنحاء العالم!؟ | ما عليك سوى إعطاء المكان الذي ينتمي إليه الطعام وأفضل موسم لتذوقه ، ويمكنك الحصول على فيديو للطعام الخاص بالموسم!؟ | ||
| ملخص المقال الإخباري مع COD | من خلال دمج طريقة "سلسلة الكثافة" ، تقييم قدرة المحسن في تلخيص النص.؟ باستخدام 3 نقاط مقالات تم إنشاؤها بواسطة GPT-4 للتقييم ، زادت النتيجة المتماسكة بنسبة 20.03 ٪ ، وارتفعت درجة النسب بنسبة 25.18 ٪! ، متوسط استخدام الرمز المميز من 2054.6 -> 1473.4 (-28.3 ٪) . | ||
| ؟ بوت الآلية لتوليد العنوان Tiktok | من خلال خطين إدخال فقط ، يمكنك بسهولة إنشاء عناوين فيديو موجزة ومصقولة على أساس ملخصات المحتوى المستهدفة والمحتوى المستهدف. يتم تقديم هذا من خلال ميزة التعبير التلقائي الخاص بنا: العملية آلية ، بحيث يمكنك إدخال متطلباتك والاستمتاع بالنتائج خالية من المتاعب! |
إذا كنت ترغب في المساهمة في Yival ، فتأكد من مراجعة إرشادات المساهمة. نستخدم مشكلات GitHub لتتبع الطلبات والأخطاء. يرجى الانضمام إلى قناة Discord الخاصة بـ Yival للأسئلة العامة والمناقشة. انضم إلى مجتمعنا التعاوني حيث يتم تقدير خبرتك الفريدة كباحثين ومهندسي البرمجيات! المساهمة في مشروعنا وتكون جزءًا من مساحة مبتكرة حيث يقوم كل سطر من الكود والبصيرة البحثية بتغذية التطورات بشكل نشط في التكنولوجيا ، مما يعزز مستقبلًا متصلًا بذكاء ويمكن الوصول إليه عالميًا.
؟ yival يرحب مساهماتك! ؟
؟ شكرا جزيلا لجميع المساهمين المذهلين لدينا؟
| ورق | مؤلف | موضوعات | مساهم yival | مولد البيانات | مولد التباين | المقيِّم | المحدد | المحسن | تكوين |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| نماذج اللغة الكبيرة هي مهندسين موجهين على مستوى الإنسان | Yongchao Zhou ، Andrei Ioan Mursanu ، Ziwen Han | yival evolver ، توليتها التلقائية | OpenAipromptDatagenerator | OpenAipromptvariationGenerator | Openaipromptevaluator ، Openaieloevaluator | Ahpselector | OpenAipromptBasedCombinationEnhancer | تكوين | |
| Bertscore: تقييم توليد النص مع Bert | تيانيي تشانغ ، فارشا كيشور ، فيليكس وو | yeval almoster ، bertscore ، rouge | crazycth | - | - | Bertscoreevaluator | - | - | - |
| alpacaeval | Xuechen Li ، Tianyi Zhang ، Yann Dubois et. آل | yival المقيِّم | - | - | alpacaevalevaluator | - | - | تكوين | |
| سلسلة من الكثافة | جريفين آدمز ألكساندر ر. فاببري وآخرون. آل | الهندسة الفورية | - | سلسلة الكثافة | - | - | - | تكوين | |
| نماذج لغة كبيرة كمحسّنات | Chengrun Yang Xuezhi Wang et. آل | الهندسة الفورية | crazycth | - | - | - | - | Optimize_by_prompt_enhancer | تكوين |
| لورا: التكيف منخفض الرتبة لنماذج اللغة الكبيرة | إدوارد ج. آل | LLM Finetune | crazycth | - | - | - | - | sft_trainer | تكوين |
