self-adaptive-llms

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SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架,旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型(LLMs)以适应未见任务:首先,调度系统识别任务属性;然后,使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合,以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发,目前在GitHub上开源,拥有195颗星和12次分叉。

需求人群:

"目标受众是需要处理多样化任务的开发者和研究人员,他们可以利用该框架提高模型的适应性和效率,适用于需要实时任务处理和优化模型性能的场景。"

使用场景示例:

自然语言处理任务中的文本分类和情感分析。

多语言翻译任务,根据不同语言对模型进行实时调整。

智能客服系统中根据不同客户问题调整回答策略。

产品特色:

实时任务适应:能够快速识别并适应未见任务。

两步推理机制:先识别任务属性,再动态混合专家向量。

强化学习训练:使用强化学习优化任务特定的专家向量。

开源框架:在GitHub上开源,方便开发者使用和贡献。

多任务处理:适用于多种不同的任务和应用场景。

高效计算:相比传统方法,计算更加高效,节省资源。

使用教程:

1. 克隆仓库:git clone https://github.com/SakanaAI/self-adaptive-llms 并进入目录。

2. 安装依赖库:创建conda环境并安装requirements.txt中列出的库。

3. 安装任务评估器:进入evaluation/fishfarm目录并执行pip install -e .。

4. 训练模型:运行scripts/train_task_expert.sh脚本进行模型训练。

5. 评估模型:根据需要选择prompt-based或few-shots评估方式,运行相应的脚本。

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