开源大型语言模型 (LLMs) 现已达到一种性能水平,使它们适合作为推动智能体工作流的推理引擎:Mixtral甚至在我们的基准测试中超过了 GPT-3.5,并且通过微调,其性能可以轻易的得到进一步增强。 引言 针对因果语言建模训练的大型语言模型 (LLMs) 可以处理广泛的任务,但它们经常在逻辑、计算和搜索等基本任务上遇到困难。最...
太长不看版 开源 LLM 现已达到一定的性能水平,可堪作为智能体工作流的推理引擎。在我们的测试基准上,Mixtral 甚至已超越 GPT-3.5,而且我们还可以通过微调轻松地进一步提高其性能。 引言 经由因果语言建模任务训练出的大语言模型(LLM)可以处理很多任务,但在逻辑、计算
输出:", # 输入变量 input_variables=["value"], ) value = "学生" # 模版生成内容 final_prompt = similar_prompt.format(value=value) print("输入内容::", final_prompt) print("LLM输出:", llm(final_prompt))
template=" Please help me to find a new name for my company that makes {product}?", ) chain =LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)print(chain.run("super phone"))
为了克服这一弱点,方法之一就是将 LLM 集成到一个含有若干可调用工具的系统中,我们称这样的系统为 LLM 智能体(agent)。 本文,我们首先解释了 ReAct 智能体的内在工作原理,然后展示了如何使用最近集成到 LangChain 中的ChatHuggingFace接口来构建自己的智能体。最后,我们把几个开源 LLM 与 GPT-3.5 和 GPT-4 一起...
llm=HuggingFaceHub(repo_id="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",task="text-generation",)chat_model=ChatHuggingFace(llm=llm) 你可以通过为其提供 ReAct 风格的提示词和工具,将转化为一个智能体: fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,load_toolsfromlangchain.agents.format_scratchpadimportform...
为了便于阅读,已生成gitbook:https://liaokong.gitbook.io/llm-kai-fa-jiao-cheng/ github地址:https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 因为langchain库一直在飞速更新迭代,但该文档写与4月初,并且我个人精力有限,所以colab里面的代码有可能有些已经过时。如果有运行失败的可以先搜...
refine: 这种方式会先总结第一个 document,然后在将第一个 document 总结出的内容和第二个 document 一起发给 llm 模型在进行总结,以此类推。这种方式的好处就是在总结后一个 document 的时候,会带着前一个的 document 进行总结,给需要总结的 document 添加了上下文,增加了总结内容的连贯性。 map_rerank: 这种...
llm=HuggingFaceHub(repo_id="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",task="text-generation",)chat_model=ChatHuggingFace(llm=llm) 你可以通过给chat_model提供 ReAct 风格的提示和工具,将其变成智能体: fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,load_toolsfromlangchain.agents.format_scratchpadimportfor...
from langchain.llms import OpenAI from langchain import PromptTemplate import os openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] # 使用 openAi 模型 llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=openai_api_key) # 模版格式 template = "我像吃{value}。我应该怎么做出来?" # 构建...