思考のバッファ(Buffer of Thoughts)
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思考のバッファ(buffer Of Thoughts)
紹介 :
思考のバッファ(BoT)は、大規模言語モデル(LLM)の精度、効率性、堅牢性を向上させるための、新しい思考増強推論手法です。様々なタスクの問題解決過程から抽出された高度な思考テンプレート(思考テンプレートと呼びます)を格納するメタバッファを導入することで実現します。各問題に対して、関連する思考テンプレートを検索し、適応的に特定の推論構造にインスタンス化することで、効率的な推論を実行します。さらに、メタバッファを動的に更新するバッファマネージャも提案しており、より多くのタスクを解決するにつれてその容量を強化します。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは大規模言語モデルを利用して複雑な問題解決を行う研究者や開発者です。BoTは思考テンプレートと動的バッファ管理を提供することで、これらのユーザーがLLMを用いた推論タスクをより効率的かつ正確に実行することを可能にし、大量のデータや複雑なロジックを処理する必要がある分野に特に適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 45.8K
使用シナリオ
'24ゲーム'においてBoTを使用して解法精度を向上
BoTを利用して'Checkmate-in-One'タスクで迅速に解決策を見つける
BoTを用いて'Word Sorting'タスクを行い、単語のソートロジックを最適化する
製品特徴
メタバッファによる問題解決過程における思考テンプレートの保存と検索
思考テンプレートの適応的なインスタンス化による効率的な推論
メタバッファの動的な更新による問題解決能力の強化
複数の推論集約型タスクにおいて顕著な性能向上を実現
GPT-4、Llama3-70Bなどの様々なLLMとの互換性
迅速なテストと検証のための使いやすいコマンドラインインターフェースを提供
使用チュートリアル
まず、思考のバッファのコードリポジトリをローカルにクローンまたはダウンロードします。
環境を設定し、プロジェクトディレクトリに移動してPython仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。
'gameof24'などのタスクを選択し、対応するAPIキーとモデルIDを用意します。
コマンドラインインターフェースを使用してBoTを実行し、タスク名、APIキー、モデルIDなどの必要なパラメータを入力します。
/benchmarksディレクトリでタスクデータを確認します。
実験結果は/test_resultsディレクトリに保存されます。
validate_results.pyスクリプトを使用してテスト結果を検証し、精度を出力します。
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