Prompt Recommender

迅速な推奨者（actasgpt）

Actasgptは、迅速な予測を強化するために、Cosine_similarity（v1.0）およびTransformers（v2.0）技術を活用する革新的なプロジェクトです。主な目標は、ユーザーにとって非常に効果的なプロンプトを正確に予測できるモデルを開発し、現在のデータベースの制限を超えることです。 3年目のプロジェクトイニシアチブの一環として、トランスモデルは洗練され、シームレスに統合されています。このプロジェクトを開始するには、独自の生成モデルとGPT-APIキーを組み込むだけです。

目次

• データセット
• レポ構造
• テクノロジー
• ウェブサイトインターフェイス
• 結果が改善されました
• 結論

データセット

このプロジェクトは、注目すべきchatgptプロンプトデータセットを利用しています。

• 素晴らしいchatgptプロンプト

データセットは、プロンプトとして機能する入力列と出力列の2つの列で構成されています。

レポ構造

プロジェクトは、次のフォルダーとファイルで構成されています。

• IMGS：READMEファイルの画像が含まれています。
• モデル：変圧器モデル、使用されたデータセット、およびプログラムの最近のバージョンと初期バージョンの両方をトレーニングするために使用されるノートブックを収容しています。
• App.py：Webサイトインターフェイスを管理します。
• utils.py：ウェブサイトのバックエンドを提供し、必須関数とAPI呼び出しを網羅しています。

使用されたテクノロジー

• データの視聴のためのMatplotlib＆wordcloud
• データ処理のためのNLP
• トランスは両方のバージョンでモデル構築のための微調整とsklearnコサインの類似性
• GPT-API
• UI用の流線
• クラウドホスティング用のAmazon EC2

ウェブサイトインターフェイス

このウェブサイトは、ユーザーフレンドリーで直感的なインターフェイスを誇っています。これにより、ユーザーはプロンプトを入力して、特定のニーズに応える最も適切なものの予測を受け取ることができます。トランスモデルは、ユーザーが送信する前に便利に変更できる最適なプロンプトを正確に予測します。提出されると、サーバーはGPT-APIサーバーとの接続を確立し、プロンプトの出力と有効性の包括的な概要をユーザーに提供する3つの異なる結果を提供します。

古いバージョン：

結果が改善されました

初期バージョンでは、モデルはコサインの類似性を利用して、既存のデータベースのプロンプトと同様のプロンプトを予測する能力を制限し、リアルタイムのタスクには非効率的になりました。これに対処するために、主にMerveによって開発されたトランスモデルを微調整して、特定のタスクに応えました。さらに、モデルはAWSを使用してクラウドにアップロードされました。

結論

このプロジェクトは、ユーザーの入力プロンプトを正常に改善し、GPT-APIサーバーに送信する前に生成されたプロンプトを変更する機会をユーザーに提供します。その後、結果のプロンプト出力が表示され、プロンプト選択プロセスが強化されます。

ライセンス

GNUライセンスの下で配布されます。詳細については、 LICENSE参照してください。