cocktail DyG prompting

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데이터 준비

n, p 및 t 매개 변수가 graph_data/graph_generator.py , text_data/text_generator.py 및 text_data/text_filter.py 에서 일관되게 보장하십시오. 이 파일의 경로를 자신의 스토리지 경로로 업데이트하십시오.

1 단계 : 그래프 생성기

python graph_data/graph_generator.py 실행하여 그래프를 생성합니다.

2 단계 : 텍스트 생성기

1 단계의 그래프를 기반으로 작업을 생성하려면 python text_data/text_generator.py 실행하십시오.

3 단계 : 텍스트 필터

python text_data/text_filter.py 실행하여 2 단계의 텍스트를 사용하여 데이터를 필터링하고 답변이 있거나없는 동일한 수의 작업을 얻습니다.

격려

1 단계 : 자신의 LLM 클래스를 구현하십시오

api_LLM.py 및 api.py 의 것과 유사한 자신의 LLM 클래스를 구현하십시오. 구현을 통해 대화와 대화 기록을 지우기 위해 llm() 사용하고 clear_history() 사용할 수 있는지 확인하십시오.

2 단계 : 추론

다른 프롬프트 템플릿을 사용하려면 아래 명령을 실행하십시오. COT 매개 변수는 다른 프롬프트에 해당합니다.

python infer.py --model_name Llama3.1 --COT NO --api_key your_api_key

3 단계 : 평가

정확도를 얻으려면 아래 명령을 실행하십시오.

python acc.py --model_name Llama3.1 --COT NO