Chameleon-LLM入门学习资料 - 插拔式大语言模型组合推理框架

Chameleon-LLM:插拔式大语言模型组合推理框架

Chameleon是一个灵活的插拔式组合推理框架,可以增强大语言模型的能力。本文汇总了Chameleon-LLM项目的相关学习资料,帮助读者快速了解和上手这个有趣的项目。

项目简介

Chameleon是一个基于大语言模型的插拔式组合推理框架。它可以综合利用各种工具,包括LLM模型、现成的视觉模型、网络搜索引擎、Python函数和基于规则的模块等,来完成复杂的推理任务。Chameleon的核心是一个基于LLM的自然语言规划器,它可以推断出合适的工具序列并执行,从而生成最终的响应。

主要特点

• 插拔式架构,可以灵活组合各种工具
• 基于LLM的自然语言规划器
• 在ScienceQA和TabMWP等任务上取得了显著提升
• 开源代码,方便研究人员使用和扩展

学习资源

1. 项目主页: Chameleon-LLM GitHub

2. 论文: Chameleon: Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models

3. 项目演示网站: Chameleon-LLM Demo

4. YouTube视频介绍: Chameleon: Plug-and-Play Compositional Reasoning with GPT-4

5. 演示幻灯片: Google Brain演讲slides

快速上手

1. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt

2. 配置API密钥:

• OpenAI API密钥(必需)
• Bing搜索API密钥(可选)

3. 运行ScienceQA任务示例:

cd run_scienceqa
python run.py --model chameleon --label chameleon_gpt4 --policy_engine gpt-4 --kr_engine gpt-4 --qg_engine gpt-4 --sg_engine gpt-4 --test_split test --test_number -1

4. 运行TabMWP任务示例:

cd run_tabmwp
python run.py --model chameleon --label chameleon_gpt4 --test_split test --policy_engine gpt-4 --rl_engine gpt-4 --cl_engine gpt-4 --tv_engine gpt-4 --kr_engine gpt-4 --sg_engine gpt-4 --pg_engine gpt-4 --test_number -1 --rl_cell_threshold 18 --cl_cell_threshold 18

相关文章

• MarkTechPost介绍文章
• DAIR.AI推荐

总结

Chameleon-LLM是一个非常有前景的项目,它为增强大语言模型的能力提供了一种灵活的方法。通过学习本文提供的资源,相信读者可以快速了解这个项目并开始尝试使用。欢迎感兴趣的读者进一步探索Chameleon的可能性!