2.2 Clon el repositorio
git clone https://github.com/YiVal/YiVal.git
cd YiVal
Configuración con poesía : inicialice el entorno virtual de Python e instale dependencias utilizando poesía. Asegúrese de ejecutar el siguiente directorio CMD In /YiVal
:
poetry install --sync
Después de configurar, puede comenzar rápidamente con Yival generando conjuntos de datos de nombres comerciales de inicio de tecnología aleatoria.
Navegue al directorio de Yival :
cd /YiVal/src/yival
Establezca la tecla API de OpenAI : reemplace $YOUR_OPENAI_API_KEY
con su tecla API OpenAI real.
En sistemas macOS o Linux,
export OPENAI_API_KEY= $YOUR_OPENAI_API_KEY
En los sistemas de Windows,
setx OPENAI_API_KEY $YOUR_OPENAI_API_KEY
Define la configuración de Yival : cree un archivo de configuración llamado config_data_generation.yml
para la generación de conjuntos de datos de prueba automatizados con el siguiente contenido:
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
Ejecutar Yival : ejecute el siguiente comando desde el directorio /YiVal/src/yival
:
yival run config_data_generation.yml
Verifique el conjunto de datos generado : el conjunto de datos de prueba generado se almacenará en generated_examples.csv
.
¡Consulte la página de Yival Docs para obtener más detalles sobre Yival!
Demo del caso de uso | Características compatibles | Enlace Github | Enlace de demostración de video |
---|---|---|---|
? Crea tu historia de IA con Chatgpt y MidJourney | Soporte multimodal : diseñe una narrativa con AI utilizando el soporte multimodal de texto e imágenes simultáneas de Yival. Apoya el aprendizaje de refuerzo nativo y sin problemas de la retroalimentación humana (RLHF) y el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación de IA (RLAIF). Mire el video de arriba para este caso de uso. | ||
? Evaluar el rendimiento de múltiples LLM con su propio conjunto de datos de prueba de preguntas y respuestas | Evalúe y compare convenientemente el rendimiento de su modelo de elección contra más de 100 modelos, gracias a Litellm. Analice los puntos de referencia de rendimiento del modelo adaptados a sus datos de prueba o caso de uso personalizados . | ||
Bot de generación de titulares de la empresa de inicio | Aligue la generación de titulares para su inicio con la creación de datos de prueba automatizada, la elaboración de información, evaluación de resultados y mejora del rendimiento a través de GPT-4. | ||
? Construir una guía de viaje personalizada bot bot | Aproveche las indicaciones automatizadas inspiradas en las sugerencias más populares de la comunidad de viajes, como las de Awesome-CHATGPT-ProMPTS. | ||
Construya un traductor más barato: use GPT-3.5 para enseñar LLAMA2 para crear un traductor con menor costo de inferencia | Usando datos de prueba de Replicate y GPT-3.5, puede ajustar el bot de traducción de Llama2. Beneficiarse de los ahorros de 18x mientras experimenta solo una disminución del rendimiento del 6%. | ||
? ️ Chatear con tus personajes favoritos - Dantan Ji de hasta el final de la luna | Da vida a tus personajes favoritos a través de la creación automatizada y la recuperación de guiones de personajes . | ||
Evaluar el rendimiento de GuardRails en la generación de salidas de Python (.py) | Guardarrails: ¿Dónde están mis barandillas? ? <br> Yival: Estoy aquí. ️ <br><br> El experimento de evaluación integrado se lleva a cabo con 80 problemas de CSV en CSV, usando GuardRail y usando solo GPT-4. La precisión cae de 0.625 a 0.55 con barandilla, la latencia aumenta en un 44%y el costo aumenta en un 140%. Guardrail todavía tiene un largo camino por recorrer de demostración a producción. | ||
¿Visualizar diferentes alimentos en todo el mundo? | ¡Simplemente dé el lugar donde pertenece la comida y la mejor temporada para probarlo, y puede obtener un video de la comida específica de la temporada? | ||
? Resumen del artículo de noticias con bacalao | Al integrar el método de "cadena de densidad", evalúe la capacidad del potenciador en el resumen del texto. Usando 3 puntos de artículos generados por GPT-4 para la evaluación, la puntuación coherente aumentó en un 20.03% , ¡la puntuación atributiva aumentó en un 25.18%! , el uso promedio de tokens de 2054.6 -> 1473.4 (-28.3%) . | ||
? Bot de generación de títulos de Tiktok automatizado | Con solo dos líneas de entrada, puede crear fácilmente títulos de video de Tiktok concisos y pulidos basados en su público objetivo deseado y resúmenes de contenido de video. Esto es presentado por nuestra función Auto-Prompt : el proceso está automatizado, por lo que puede ingresar sus requisitos y disfrutar de los resultados sin problemas. |
Si desea contribuir a Yival, asegúrese de revisar las pautas de contribución. Utilizamos problemas de GitHub para rastrear solicitudes y errores. Únase al canal Discord de Yival para preguntas generales y discusión. ¡Únase a nuestra comunidad colaborativa, donde su experiencia única como investigadores e ingenieros de software es muy valorada! Contribuir a nuestro proyecto y ser parte de un espacio innovador donde cada línea de código e investigación de información alimenta activamente los avances en tecnología, fomentando un futuro que está de manera inteligente y accesible universalmente.
? ¡Yival da la bienvenida a sus contribuciones! ?
? ¿Muchas gracias a todos nuestros increíbles contribuyentes?
Papel | Autor | Temas | Colaborador de Yival | Generador de datos | Generador de variaciones | Evaluador | Selector | Potenciador | Configuración |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Los modelos de idiomas grandes son ingenieros de inmediato a nivel humano | Yongchao Zhou, Andrei Ioan Muresanu, Ziwen Han | Yival Evolver, Prompting automático | OpenAipromptDatagenerator | OpenAiprompptVariationGenerator | OpenAiprompptEvaluator, OpenAielovaluator | Ahpelector | OpenAipromptBasedCombinationenHancer | configuración | |
Bertscore: Evaluación de la generación de texto con Bert | Tianyi Zhang, Varsha Kishore, Felix Wu | Evaluador de Yival, Bertscore, Rouge | @CrazyCth | - | - | Bertscoreevaluator | - | - | - |
Alpacaeval | Xuechen Li, Tianyi Zhang, Yann Dubois et. Alabama | Evaluador de Yival | - | - | Alpacaevalevaluator | - | - | configuración | |
Cadena de densidad | Griffin Adams Alexander R. Fabbri et. Alabama | Ingeniería rápida | - | Grayofdensitygenerator | - | - | - | configuración | |
Modelos de idiomas grandes como optimizadores | Chengrun Yang Xuezhi Wang et. Alabama | Ingeniería rápida | @CrazyCth | - | - | - | - | optimize_by_promppt_enhancer | configuración |
Lora: adaptación de bajo rango de modelos de idiomas grandes | Edward J. Hu Yelong Shen et. Alabama | LLM Finetune | @CrazyCth | - | - | - | - | sft_trainer | configuración |