YiVal
v0.1.0a10
2.2 Clone le référentiel
git clone https://github.com/YiVal/YiVal.git
cd YiVal Configuration avec poésie : Initialisez l'environnement virtuel Python et installez les dépendances à l'aide de la poésie. Assurez-vous d'exécuter le répertoire CMD dans /YiVal ci-dessous:
poetry install --syncAprès la configuration, vous pouvez rapidement démarrer avec Yival en générant des ensembles de données de noms commerciaux de démarrage de technologies aléatoires.
Accédez au répertoire Yival :
cd /YiVal/src/yival Définissez la touche API OpenAI : Remplacez $YOUR_OPENAI_API_KEY par votre touche API OpenAI réelle.
Sur les systèmes macOS ou Linux,
export OPENAI_API_KEY= $YOUR_OPENAI_API_KEYSur les systèmes Windows,
setx OPENAI_API_KEY $YOUR_OPENAI_API_KEY Définir la configuration de Yival : Créez un fichier de configuration nommé config_data_generation.yml pour la génération de jeu de données de test automatisé avec le contenu suivant:
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 Exécuter Yival : Exécutez la commande suivante à partir du répertoire /YiVal/src/yival :
yival run config_data_generation.yml Vérifiez l'ensemble de données généré : l'ensemble de données de test généré sera stocké dans generated_examples.csv .
Veuillez vous référer à la page des documents Yival pour plus de détails sur Yival!
| Demo de cas d'utilisation | Fonctionnalités prises en charge | Lien github | Lien de démonstration vidéo |
|---|---|---|---|
| ? Créez votre histoire IA avec Chatgpt et MidJourney | Support multimodal : concevez un récit alimenté par AI utilisant la prise en charge multimodale de Yival de texte et d'images sivales. Il soutient l'apprentissage du renforcement indigène et sans couture de la rétroaction humaine (RLHF) et l'apprentissage du renforcement de la rétroaction de l'IA (RLAIF). Veuillez regarder la vidéo ci-dessus pour ce cas d'utilisation. | ||
| ? Évaluez les performances de plusieurs LLM avec votre propre ensemble de données de test de questions / réponses | Évaluez et comparez facilement les performances de votre modèle de choix avec plus de 100 modèles, grâce à Litellm. Analyser les références de performances du modèle adaptées à vos données de test personnalisées ou à vos cas d'utilisation. | ||
| Bot de génération de bot de génération de sociétés de startup | Rationalisez la génération de titres pour votre startup avec la création automatisée des données de test, l'artisanat rapide, l'évaluation des résultats et l'amélioration des performances via GPT-4. | ||
| ? Construire un bot de guide de voyage personnalisé | Levier des invites automatisées inspirées par les suggestions les plus populaires de la communauté des voyages, telles que celles des impressionnantes-chatpt-prospts. | ||
| Construisez un traducteur moins cher: utilisez GPT-3.5 pour enseigner à Llama2 pour créer un traducteur avec un coût d'inférence inférieur | En utilisant les données de test de Replicate et GPT-3.5, vous pouvez affiner le bot de traduction de Llama2. Bénéficier de l'épargne 18x tout en n'éprouvant qu'une diminution des performances de 6%. | ||
| ? ️ discuter avec vos personnages préférés - Dantan Ji de jusqu'à la fin de la lune | Mettez vie à vos personnages préférés grâce à la création automatisée et à la récupération du script de personnage . | ||
| ? Évaluez les performances de Guar-Rudrails dans la génération de sorties Python (.py) | Guarteaux: Où sont mes garde-corps? ? <br> Yival: Je suis ici. ️ <br><br> l'expérience d'évaluation intégrée est effectuée avec 80 problèmes decode LeetCode dans le CSV, en utilisant le garde-corps et en utilisant uniquement GPT-4. La précision passe de 0,625 à 0,55 avec garde-corps, la latence augmente de 44% et le coût augmente de 140%. Le garde-corps a encore un long chemin à parcourir de la démo à la production. | ||
| ? Visualisez différents aliments dans le monde !? | Donnez simplement l'endroit où appartient la nourriture et la meilleure saison pour la goûter, et vous pouvez obtenir une vidéo de la nourriture spécifique à la saison !? | ||
| ? Résumé de l'article d'actualités avec COD | En intégrant la méthode "chaîne de densité", évaluez la capacité de l'activateur en résumé de texte.? En utilisant 3 points d'articles générés par GPT-4 pour l'évaluation, le score cohérent a augmenté de 20,03% , le score attributif a augmenté de 25,18%! , l'utilisation moyenne des jetons de 2054,6 -> 1473,4 (-28,3%) . | ||
| ? Bot de génération de titres tiktok automatisé | Avec seulement deux lignes d'entrée, vous pouvez facilement créer des titres vidéo tiktok concis et polis basés sur les résumés de contenu cible et de contenu vidéo souhaités. Ceci est présenté par notre fonctionnalité automatique : le processus est automatisé, vous pouvez donc saisir vos besoins et profiter des résultats sans tracas! |
Si vous souhaitez contribuer à Yival, assurez-vous de revoir les directives de contribution. Nous utilisons des problèmes GitHub pour le suivi des demandes et des bogues. Veuillez rejoindre la chaîne Discord de Yival pour les questions générales et les discussions. Rejoignez notre communauté collaborative où votre expertise unique en tant que chercheurs et ingénieurs logiciels est très appréciée! Contribuer à notre projet et faire partie d'un espace innovant où chaque ligne de code et de recherche alimentaire alimente activement les progrès technologiques, favorisant un avenir qui est intelligemment connecté et universellement accessible.
? Yival accueille vos contributions! ?
? Merci beaucoup à tous nos incroyables contributeurs?
| Papier | Auteur | Sujets | Contributeur | Générateur de données | Générateur de variation | Évaluateur | Sélecteur | Exhausteur | Configurer |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Les modèles de grands langues sont des ingénieurs rapides au niveau humain | Yongchao Zhou, Andrei Ioan Muresanu, Ziwen Han | Yival Evolver, Prépression automatique | OpenaipRompptDatagenerator | OpenaipRomptVariationGenerator | OpenaipRompteValuator, OpenAieloevaluator | Ahpselector | OpenaipRompptbaséCoumbinationenhancer | configurer | |
| Bertscore: évaluation de la génération de texte avec Bert | Tianyi Zhang, Varsha Kishore, Felix Wu | Évaluateur yival, Bertscore, Rouge | @crazynth | - | - | Bertscoreevaluator | - | - | - |
| Alpacaval | Xuechen Li, Tianyi Zhang, Yann Dubois et. al | Évaluateur yival | - | - | Alpacaevalevaluator | - | - | configurer | |
| Chaîne de densité | Griffin Adams Alexander R. Fabbri et. al | Ingénierie rapide | - | GÉNÉRATEUR DE LA DENSITÉ DE LA | - | - | - | configurer | |
| Modèles de grande langue comme optimisateurs | CHENGRUN YANG XUEZHI WANG ET. al | Ingénierie rapide | @crazynth | - | - | - | - | optimiser_by_prompt_enhancer | configurer |
| LORA: Adaptation de faible rang des modèles de grandes langues | Edward J. Hu Yelong Shen et. al | LLM Finetune | @crazynth | - | - | - | - | sft_trainer | configurer |
