max_tokens = 2048, temperature = 0.5) multiply_prompt = PromptTemplate(template = '请计算一下{question}是多少?', input_variables = ['question']) math_chain = LLMChain(llm
fromlangchain.chainsimportLLMMathChainfromlangchain.agentsimportToolllm_math=LLMMathChain(llm=llm)# initialize the math toolmath_tool=Tool(name='Calculator',func=llm_math.run,description='Useful for when you need to answer questions about math.')# when giving tools to LLM, we must pass as list...
from langchain.agentsimportinitialize_agent from langchain.agentsimportAgentType from langchain.llmsimportOpenAI # 模型 llm=OpenAI(temperature=0)# 获取决策者所需工具 tools=load_tools([“serpapi”,“llm-math”],llm=llm)# 初始化决策者 agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REA...
本节主要内容包括如何创建和使用代理,如何为其配备内在LangChain中的搜索引擎等不同类型的工具,让代理可以与任何数据存储,任何API和函数进行交互。 2.6.1. 预定义工具 llm-math:实际是个Chain,使用语言模型和计算器来解决数学问题。 wikipedia:维基百科工具,连接到维基百科的API,允许对维基百科进行搜索查询并返回结果。
我们在 MathVerse benchmark 上测评了 17 个现有的 MLLM,如下表所示。其中 “CoT-E” 代表使用了我们提出的 CoT 测评策略,而“w/o” 代表了直接进行二元对错的测评结果。 基于测评,我们可以得出以下结论: 1. MLLM 更依赖于文本信息去解题,而不是观察数学图像。
本节主要内容包括如何创建和使用代理,如何为其配备内在LangChain中的搜索引擎等不同类型的工具,让代理可以与任何数据存储,任何API和函数进行交互。 2.6.1. 预定义工具 llm-math:实际是个Chain,使用语言模型和计算器来解决数学问题。 wikipedia:维基百科工具,连接到维基百科的API,允许对维基百科进行搜索查询并返回结果。
= load_chain("lc://chains/llm-math/chain.json") """ > Entering new chain... ...
笔者认为 Langchain 作为一个大语言模型应用开发框架,解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 1.数据滞后,现在训练的数据是到 2021 年 9 月。 2.token 数量限制,如果让它对一个 300 页的 pdf 进行总结,直接使用则无能为力。
尽管如此,目前领域内依然缺少针对 MLLM数学解题能力的测评 benchmark。现有的少数尝试,如 GeoQA、MathVista 和 MMMU,通过深入分析,仍然存在一定的问题和偏差。鉴于此,我们推出一个全新的测评 benchmark——MathVerse,旨在深入探究MLLMs 是否真正具备解读和解答多模态数学题的能力,为未来的技术发展提供独特的见解。
MATH 的评估相对比较统一,基本上都是4-shot的结果,但是GPT-4o,GPT-4T相关结果都是0-shot的,具体也可以参考 OpenAI 的评估脚本GitHub - openai/simple-evals,此外 Claude 3 同时提供了 0-shot 和 4-shot 结果,如下图所示: 六、GPQA [2311.12022] GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark是一个...