GPT-3 インコンテキスト数値モデルフィッティング実験
これは、コンテキスト内で数値モデルを適合させる GPT-3 の機能に関する私の実験のリポジトリです。関連する Lesswrong の投稿を参照してください。
このリポジトリ内のファイルの簡単な説明:
| ノートブック | |
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| 分類_遊び場.ipynb | 分類シナリオのプロットと計算精度 |
| iris_analysis.ipynb | GPT-3とkNN/logの精度を計算します。登録アイリスデータセットについて |
| Python スクリプト | |
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| ジェネレーター.py | 分類/回帰実験を生成する関数 |
| 生成_実験.py | 前述の関数を呼び出したスクリプト |
| run_all_experiments.py | まだ実行されていない実験をすべて実行し、結果を保存します |
| iris_test.py | Iris データセットに対してテストを実行し、結果を保存します |
| ナンバーセンス_テスト.py | 数字を文字に置き換える実験 |
| number_sense_test_spaced.py | 文字間にスペースがあるだけで上記と同じ |
| text_freq_classifier.py | 手動でコーディングされたテキスト頻度分類器をテストします |
| Even_odd_test.py | GPT-3 が 2 桁目が偶数であることを学習できるかどうかをテストする |
| utils.py | たった 1 つのユーティリティ関数 |
| Rスクリプト | |
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| 視覚化.R | ggplot2 の結果や内容を視覚化する |
| ジソン | |
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| 実験ログ.json | メタデータ、すべての実験の生の結果 |
