

Aflow
紹介 :
AFlowは、エージェントワークフローの自動生成と最適化のためのフレームワークです。モンテカルロ木探索を用いて、コードで表現されたワークフロースペース内で効率的なワークフローを探し出し、手動開発に代わるものです。様々なタスクにおいて、手動で作成されたワークフローを凌駕する可能性を示しています。AFlowの主な利点は、開発効率の向上、人件費の削減、そして様々なタスクニーズへの適応性です。
ターゲットユーザー :
ワークフローの自動生成と最適化を必要とする開発者、データサイエンティスト、機械学習エンジニアが対象です。手動による介入を減らすことで、ユーザーは戦略策定や結果分析といった、より価値のあるタスクに集中できます。
使用シナリオ
HumanEvalデータセット上でワークフローを自動生成および最適化し、タスク実行効率を向上させます。
MATHデータセットを用いた実験を行い、AFlowの数値問題解決への適用効果を検証します。
GSM8Kデータセットを用いて、AFlowの科学問題解決における性能と精度をテストします。
製品特徴
- ノード(Node):LLM呼び出しの基本単位。LLM、温度、フォーマット、プロンプトを制御するインターフェースを提供します。
- オペレーター(Operator):定義済みのノードの組み合わせ。探索効率の向上と一般的な操作のカプセル化を実現します。
- ワークフロー(Workflow):LLM呼び出しノードのシーケンス。グラフ、ニューラルネットワーク、またはコードとして表現できます。
- オプティマイザー(Optimizer):モンテカルロ木探索のバリアントを用いて、LLMによってワークフローを探求し、改良します。
- エバリュエーター(Evaluator):ワークフローのパフォーマンスを評価し、最適化プロセスを導くフィードバックを提供します。
- 特定のデータセットやタスクに適応できるよう、カスタムオペレーターとワークフローをサポートしています。
- 実験用データセットとカスタムデータセットの両方をサポートしており、ユーザーは容易に実験と評価を行うことができます。
使用チュートリアル
1. データセットの種類、サンプル数、最適化結果の保存パスなど、最適化パラメータを設定します。
2. config/config2.yamlでLLMパラメータを設定します。examples/aflow/config2.example.yamlを参照してください。
3. optimize.pyとoptimized_path/template/operator.py、operator.jsonでオペレーターを設定します。
4. 初めて使用する場合は、examples/aflow/optimize.pyでdownload(['datasets', 'initial_rounds'])を実行して、データセットと初期ラウンドをダウンロードします。
5. (オプション)カスタムデータセットと対応する評価関数を追加します。
6. (オプション)部分的な検証データを使用する必要がある場合は、examples/aflow/evaluator.pyでva_listを設定します。
7. デフォルトパラメータまたはカスタムパラメータを使用して最適化を実行します。
おすすめAI製品

Pseudoeditor
PseudoEditorは無料で使用できるオンライン擬似コードエディタです。構文の強調表示や自動補完などの機能を備えており、擬似コードの作成を容易にします。さらに、内蔵の擬似コードコンパイラ機能でテストすることも可能です。ダウンロード不要ですぐにご利用いただけます。
開発とツール
3.8M

Coze
Cozeは、次世代AIチャットボット構築プラットフォームです。AIチャットボットアプリケーションの迅速な作成、デバッグ、最適化が可能です。コーディング不要で、チャットボットを簡単に作成し、様々なプラットフォームに公開できます。豊富なプラグインも提供しており、データとの連携、アイデアをボットスキルへの変換、長期記憶の装備、会話の開始など、ボットの機能を拡張できます。
開発とツール
3.7M