Smarty GPT
1.1.0
Ein Wrapper von LLMs, der sein Verhalten mithilfe von Eingabeaufforderungen und Kontexten auf transparente Weise für den Endbenutzer beeinflusst.
sh install.sh
text-davinci-003
Flan-T5 powered by Google.
ChatGPT und GPT4 über kostenpflichtige API.
Wir unterstützen derzeit drei Arten von Eingabeaufforderungen:
Manuelle Eingabeaufforderungen : Diese Eingabeaufforderungen sind fest codiert und waren die ersten, die in dieses Projekt aufgenommen wurden.
Tolle Chat-GPT-Eingabeaufforderungen : Unser System unterstützt auch diesen riesigen HF-Datensatz auf transparente Weise.
Benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen : Jeder Benutzer kann über eine Datei benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen hinzufügen.
(In Bearbeitung) Unterstützung für awesome-gpt4- Eingabeaufforderungen.
Benutzer sollten eine config.txt- Datei wie die folgende erstellen, um Open AI Bearer zu lesen:
[auth.] api_key = xxxxxxxxxxxxxxxxxx
from smartygpt import SmartyGPT, Modelsif __name__=="__main__":s = SmartyGPT(prompt="DoctorAdvice", config_file="/home/user/config.txt") result = s.wrapper("Kann Vitamin D COVID-19 heilen ?")drucken(Ergebnis)Weitere Beispiele und Funktionen finden Sie im Colab- oder Testordner
Der Hauptzweck dieses Projekts besteht darin, alle mit LLMs verbundenen Ressourcen (Modelle, Eingabeaufforderungen, APIs usw.) in einer einzigen Umgebung zusammenzuführen .
Darüber hinaus denken wir auch aus der Endbenutzerperspektive . Es ist höchst unwahrscheinlich, dass ein Benutzer einen komplexen Kontext in eine Abfrage einfügt, um eine Modellantwort zu beeinflussen. Diese Bibliothek versucht, dieses Problem zu lösen, indem sie den Endbenutzern die Implementierungsdetails verheimlicht.
Weitere Funktionen/Modelle folgen in Kürze! Fühlen Sie sich frei, eine PR zu machen, ein Problem zu eröffnen oder mich unter [email protected] zu kontaktieren
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