프롬프트와 컨텍스트를 사용하여 최종 사용자에게 투명한 방식으로 동작을 편향시키는 LLM 래퍼입니다.
sh 설치.sh
텍스트-davinci-003
Google이 제공하는 Flan-T5 .
유료 API를 통한 ChatGPT 및 GPT4 .
지금부터 세 가지 유형의 프롬프트를 지원합니다.
수동 프롬프트 : 이 프롬프트는 하드 코딩되어 있으며 이 프로젝트에 처음 포함되었습니다.
Awesome Chat GPT 프롬프트 : 우리 시스템은 이 거대한 HF 데이터세트도 투명한 방식으로 지원합니다.
사용자 정의 프롬프트 : 모든 사용자는 파일을 통해 사용자 정의 프롬프트를 추가할 수 있습니다.
(진행 중) awesome-gpt4 프롬프트를 지원합니다.
Open AI Bearer를 읽으려면 사용자는 다음과 같은 config.txt 파일을 생성해야 합니다.
[인증] api_key = xxxxxxxxxxxxxxxxxx
from smartygpt import SmartyGPT, Modelsif __name__=="__main__":s = SmartyGPT(prompt="DoctorAdvice", config_file="/home/user/config.txt") result = s.wrapper("비타민 D가 코로나19를 치료할 수 있습니까? ?")인쇄(결과)
더 많은 예시와 기능을 보려면 Colab 또는 테스트 폴더를 확인하세요.
이 프로젝트의 주요 목적은 LLM과 관련된 모든 리소스(모델, 프롬프트, API 등)를 단일 환경에 결합하는 것 입니다.
또한 우리는 최종 사용자의 관점에서도 생각합니다. 사용자가 모델 응답을 편향시키기 위해 쿼리에 복잡한 컨텍스트를 도입할 가능성은 거의 없습니다. 이 라이브러리는 구현 세부 사항을 최종 사용자에게 숨기면서 이 문제를 해결하려고 합니다.
더 많은 기능/모델이 곧 출시될 예정입니다! 자유롭게 PR을 하거나 이슈를 열거나 [email protected]로 저에게 연락해 주세요.
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