Un wrapper de LLM qui biaise son comportement en utilisant des invites et des contextes de manière transparente pour les utilisateurs finaux.
sh install.sh
texte-davinci-003
Flan-T5 alimenté par Google.
ChatGPT et GPT4 via API payante.
Nous prenons en charge trois types d'invites à partir du moment :
Invites manuelles : ces invites sont codées en dur et ont été les premières incluses dans ce projet.
Invites géniales de Chat GPT : notre système prend également en charge cet énorme ensemble de données HF de manière transparente.
Invites personnalisées : tout utilisateur peut ajouter des invites personnalisées via un fichier.
(En cours) Prise en charge des invites Awesome-gpt4 .
Les utilisateurs doivent créer un fichier config.txt comme celui-ci pour lire le support Open AI :
[authentifié] api_key = xxxxxxxxxxxxxxxxxx
from smartygpt import SmartyGPT, Modelsif __name__=="__main__":s = SmartyGPT(prompt="DoctorAdvice", config_file="/home/user/config.txt") result = s.wrapper("La vitamine D peut-elle guérir le COVID-19 ?")imprimer(résultat)
Consultez le dossier Colab ou test pour plus d'exemples et de fonctionnalités
L'objectif principal de ce projet est de réunir dans un seul environnement toutes les ressources (modèles, invites, API, etc.) liées aux LLM.
De plus, nous pensons également du point de vue de l’utilisateur final . Il est très peu probable qu'un utilisateur introduise un contexte complexe dans une requête pour biaiser la réponse d'un modèle. Cette bibliothèque tente de résoudre ce problème en cachant les détails d'implémentation aux utilisateurs finaux.
D'autres fonctionnalités/modèles sont sur le point d'arriver ! N'hésitez pas à faire un PR, ouvrir un numéro ou à me contacter à [email protected]
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