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Buffer Of Thoughts
Buffer Of Thoughts
目标受众主要是需要利用大型语言模型进行复杂问题解决的研究者和开发者。BoT通过提供思考模板和动态缓冲区管理，使得这些用户能够更高效、更准确地利用LLMs进行推理任务，特别适合于需要处理大量数据和复杂逻辑的领域。
AI模型AI模型推理训练#大型语言模型#推理增强#思考模板#动态缓冲区普通产品开源
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产品介绍
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简介
Buffer of Thoughts (BoT) 是一种新型的思考增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。通过引入一个元缓冲区来存储从各种任务的问题解决过程中提取的高级思考模板，称为思考模板。对于每个问题，检索一个相关的思考模板，并适应性地将其实例化为特定的推理结构以进行高效推理。此外，还提出了一个缓冲区管理器来动态更新元缓冲区，从而随着解决更多任务而增强其容量。
截图
产品特色
通过元缓冲区存储和检索问题解决过程中的思考模板
适应性地实例化思考模板以进行高效推理
动态更新元缓冲区以增强问题解决能力
在多个推理密集型任务上实现显著的性能提升
与GPT-4、Llama3-70B等不同LLMs兼容
提供了易于使用的命令行接口进行快速测试和验证
使用教程
首先，克隆或下载Buffer of Thoughts的代码库到本地
设置环境，进入项目目录并创建Python虚拟环境，安装依赖
选择一个任务，例如'gameof24'，并准备相应的API密钥和模型ID
通过命令行接口运行BoT，输入必要的参数，如任务名、API密钥和模型ID
在/benchmarks目录下查看任务数据
实验结果将存储在/test_results目录中
使用validate_results.py脚本来验证测试结果并打印出准确率
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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