Experimentos de ajuste de modelo numérico no contexto GPT-3
Este é um repositório para meus experimentos sobre a capacidade do GPT-3 de ajustar modelos numéricos ao contexto. Veja a postagem Lesswrong associada.
Breves descrições dos arquivos neste repositório:
| Cadernos | |
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| classificação_playground.ipynb | Plotagem de cenário de classificação e precisão de cálculo |
| iris_análise.ipynb | Cálculo da precisão de GPT-3 e kNN/log. registro. no conjunto de dados Iris |
| Scripts Python | |
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| geradores.py | Funções para gerar experimentos de classificação/regressão |
| gerar_experiment.py | Script no qual chamei as funções mencionadas |
| run_all_experiments.py | Executa todos os experimentos ainda não executados e salva seus resultados |
| iris_test.py | Executa testes no conjunto de dados Iris e salva os resultados |
| número_sense_test.py | Experimente em que letras substituem números |
| número_sense_test_spaced.py | Igual ao anterior, apenas com espaços entre as letras |
| text_freq_classifier.py | Testa um classificador de frequência de texto codificado manualmente |
| par_odd_test.py | Teste se o GPT-3 pode aprender que o segundo dígito é par |
| utilitários.py | Apenas uma única função utilitária |
| Roteiro R | |
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| visualizações.R | Visualize coisas em resultados/em ggplot2 |
| JSON | |
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| experimentos_log.json | Metadados, resultados brutos de todos os experimentos |
