Algorithm Of Thoughts

알고리즘

"생각의 알고리즘 : 대형 언어 모델에서 아이디어 탐색 강화"의 오픈 소스 구현 "사고의 나무보다 거의 80% 또는 10% 더 많은 모델 추론을 증가시키는 오픈 소스!

생각의 알고리즘 : 큰 언어 모델에서 아이디어 탐색 강화

설치

pip install aot-x

용법

 from aot . main import AoT

task = """

Use numbers and basic arithmetic operations (+ - * /) to obtain 24. When
considering the next steps, do not choose operations that will result in a
negative or fractional number. In order to help with the calculations, the
numbers in the parenthesis represent the numbers that are left after the
operations and they are in descending order.
Another thing we do is when there are only two numbers left in the parenthesis, we
check whether we can arrive at 24 only by using basic arithmetic operations
(+ - * /). Some examples regarding this idea:
(21 2) no
since 21 + 2 = 23, 21 - 2 = 19, 21 * 2 = 42, 21 / 2 = 10.5, none of which is equal
to 24.
(30 6) 30 - 6 = 24 yes
(8 3) 8 * 3 = 24 yes
(12 8) no
(48 2) 48 / 2 = 24 yes
Most importantly, do not give up, all the numbers that will be given has indeed a
solution.

14 8 8 2

OBJECTIVE
#########
5 10 5 2
"""


dfs = AoT (
    num_thoughts = 2 ,
    max_steps = 10 , 
    value_threshold = 1 ,
    initial_prompt = task ,
    openai_api_key = "ENETER IN YOUR API KEY"
)

result = dfs . solve ()
print ( result )

TODO

• 0.5 이상의 모든 생각은 캐시 또는 장기 벡터 스토어에 추가됩니다.
• DFS는 생각의 알고리즘에 대해 동시에 검색합니다
• 솔루션 기능을 제안하십시오
• 가장 가까운 성공적인 주로 역 추적
• [0.0, 1.0]으로 TOT에 비슷한 평가 전략 구현
• 작업 작업 데모 : 검색을 수행 한 다음 상태를 통해 역 추적을 수행하고 Visuals Green Text 제공
• 간소 데모

소환

 @misc{2308.10379,
Author = {Bilgehan Sel and Ahmad Al-Tawaha and Vanshaj Khattar and Lu Wang and Ruoxi Jia and Ming Jin},
Title = {Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models},
Year = {2023},