Prompt Recommender

及時推薦（actasgpt）

ACTASGPT是一個創新的項目，該項目利用Cosine_sibilarity（v1.0）和變壓器（v2.0）技術來增強及時的預測。主要目標是開發一個能夠準確預測用戶高效提示的模型，超過當前數據庫的局限性。作為三年級項目計劃的一部分，變壓器模型被完善並無縫整合。要啟動此項目，您需要做的就是合併自己的生成模型和GPT-API密鑰。

目錄

• 數據集
• 回購結構
• 技術
• 網站界面
• 改進的結果
• 結論

數據集

該項目利用了出色的CHETGPT提示數據集：

• 很棒的chatgpt提示

數據集包含兩個列：輸入列，該列充當提示和輸出列。

回購結構

該項目由以下文件夾和文件組成：

• IMGS：包含README文件的圖像。
• 模型：包含變壓器模型，使用的數據集以及用於培訓程序的最新版本和初始版本的筆記本。
• app.py：管理網站界面。
• utils.py：為網站提供後端，包括基本功能和API調用。

使用的技術

• matplotlib＆WordCloud用於數據visiulization
• 用於數據預處理的NLP
• Transformers微調和Sklearn餘弦在兩個版本中的模型相似性
• GPT-API
• 簡化UI
• 亞馬遜EC2用於雲託管

網站界面

該網站擁有一個用戶友好和直觀的界面，允許用戶輸入提示，並為滿足其特定需求的最合適的預測提供預測。變壓器模型準確地預測了最佳提示，在提交之前，用戶可以方便地修改。提交後，服務器與GPT-API服務器建立了連接，提供了三個不同的結果，為用戶提供了對提示的輸出和有效性的全面概述。

舊版：

改進的結果

在初始版本中，該模型利用餘弦相似性，限制了其預測與現有數據庫中相似的提示的能力，從而使其無效實時任務。為了解決這個問題，我們微調了一個主要由Merve開發的變壓器模型，以迎合我們的特定任務。此外，使用AWS將模型上傳到雲。

結論

該項目成功改善了用戶輸入提示，為用戶提供了在將生成提示提交給GPT-API服務器之前修改生成提示的機會。然後顯示結果提示輸出，從而增強及時選擇過程。

執照

根據GNU許可分發。有關更多信息，請參見LICENSE 。