

Self Adaptive Llms
簡介 :
SakanaAI/self-adaptive-llms是一個名為Transformer²的自適應框架,旨在解決傳統微調方法計算密集且處理多樣化任務能力靜態的挑戰。該框架能夠在推理過程中通過兩步機制即時調整大型語言模型(LLMs)以適應未見任務:首先,調度系統識別任務屬性;然後,使用強化學習訓練的任務特定'專家'向量被動態混合,以獲得針對輸入提示的目標行為。主要優點包括即時任務適應性、計算效率和靈活性。該項目由SakanaAI團隊開發,目前在GitHub上開源,擁有195顆星和12次分叉。
需求人群 :
目標受眾是需要處理多樣化任務的開發者和研究人員,他們可以利用該框架提高模型的適應性和效率,適用於需要即時任務處理和優化模型性能的場景。
使用場景
自然語言處理任務中的文本分類和情感分析。
多語言翻譯任務,根據不同語言對模型進行即時調整。
智能客服系統中根據不同客戶問題調整回答策略。
產品特色
即時任務適應:能夠快速識別並適應未見任務。
兩步推理機制:先識別任務屬性,再動態混合專家向量。
強化學習訓練:使用強化學習優化任務特定的專家向量。
開源框架:在GitHub上開源,方便開發者使用和貢獻。
多任務處理:適用於多種不同的任務和應用場景。
高效計算:相比傳統方法,計算更加高效,節省資源。
使用教程
1. 克隆倉庫:git clone https://github.com/SakanaAI/self-adaptive-llms 並進入目錄。
2. 安裝依賴庫:創建conda環境並安裝requirements.txt中列出的庫。
3. 安裝任務評估器:進入evaluation/fishfarm目錄並執行pip install -e .。
4. 訓練模型:運行scripts/train_task_expert.sh腳本進行模型訓練。
5. 評估模型:根據需要選擇prompt-based或few-shots評估方式,運行相應的腳本。
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