Un contenedor de LLM que sesga su comportamiento utilizando indicaciones y contextos de manera transparente para los usuarios finales.
sh instalar.sh
texto-davinci-003
Flan-T5 impulsado por Google.
ChatGPT y GPT4 a través de API paga.
Admitimos tres tipos de avisos desde el momento:
Mensajes manuales : estos mensajes están codificados y fueron los primeros incluidos en este proyecto.
Impresionantes indicaciones de Chat GPT : nuestro sistema también admite este enorme conjunto de datos HF de manera transparente.
Avisos personalizados : cualquier usuario puede agregar avisos personalizados a través de un archivo.
(En progreso) Soporte para mensajes awesome-gpt4 .
Los usuarios deben crear un archivo config.txt como el siguiente para leer el portador de Open AI:
[autenticación] api_key = xxxxxxxxxxxxxxxxxx
from smartygpt import SmartyGPT, Modelsif __name__=="__main__":s = SmartyGPT(prompt="DoctorAdvice", config_file="/home/user/config.txt") result = s.wrapper("¿Puede la vitamina D curar el COVID-19? ?")imprimir(resultado)
Consulte la carpeta Colab o de prueba para obtener más ejemplos y funcionalidades.
El objetivo principal de este proyecto es unir en un único entorno todos los recursos (modelos, avisos, API, etc.) relacionados con los LLM.
Además, también pensamos desde la perspectiva del usuario final . Es muy poco probable que un usuario introduzca un contexto complejo en una consulta para sesgar la respuesta del modelo. Esta biblioteca intenta resolver este problema ocultando los detalles de implementación a los usuarios finales.
¡Más características/modelos están por llegar! No dudes en hacer un PR, abrir un número o contactarme en [email protected]
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