devils advocate

魔鬼的拥护者

一个简单但超级有效的LLM推理框架，用于计划和改进。

它如何工作

两种LLM型号是指有不同角色的提示

1. 发问者，又名魔鬼的拥护者
2. 说服者

鉴于要解决的任务，说服者会尽力说服发问者同意其提议解决方案。另一方面，发问者试图在说服者的提议中找到逻辑上的矛盾和漏洞，并提出详细的问题。说服者和发问者之间的聊天一直持续到与说服者“同意”。

结果，LLM最终提供了一个高度详细的计划来解决手头的任务。

如何使用它

1. 克隆存储库

2. 确保您安装了最新的OpenAI库。 pip install -U openai

3. 在devil_advocate.py代码中连接OpenAI API键。

4. 将task.txt文件修改为您的需求。当前任务.txt文件具有示例任务。

5. 使用python devil_advocate.py运行

进一步的想法

这引起了有条件的生成对抗网络和艺术自我验证范式的状态（BYOL，DINOV2等）。这些范式在经验上发现，通过针对“不对称”模型的头部进行优化提供了更细粒度，健壮的上下文表示。通过进一步的研究，我想知道LLM推理框架是否会提出相同的发现。

希望这个存储库可以扩展这个想法并做出一些超级酷的发现！

免责声明

这是正在进行的大部分工作。但是我想分享我的想法和简单的代码，以便大家尝试一下。它非常简单，但出乎意料的有效。

• 在OpenAI GPT 4和3.5涡轮增压均进行测试。