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Exploretom
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目标受众为研究人员、开发者和教育机构，他们可以利用ExploreToM生成的数据来训练和评估心理理论推理的模型，进而提升人工智能在理解人类心理状态方面的能力。
AI模型研究工具#心理理论#数据生成#A*搜索#领域特定语言#大型语言模型普通产品开源
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简介
ExploreToM是由Facebook Research开发的一个框架，旨在大规模生成多样化和具有挑战性的心理理论数据，用于强化大型语言模型（LLMs）的训练和评估。该框架利用A*搜索算法在自定义的领域特定语言上生成复杂的故事结构和新颖、多样化且合理的情景，以测试LLMs的极限。
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产品特色
生成故事背景：使用story_context_generator.py脚本生成故事背景。
执行A*搜索：通过story_structure_searcher.py脚本执行A*搜索，以产生复杂的故事结构。
填充生成的故事：利用story_structure_infiller.py脚本填充生成的故事。
统计分析：通过compute_statistics.py脚本对生成的数据进行统计分析。
功能测试：运行tests_belief_tracker.py和tests_story_structure_infiller.py进行功能测试。
模型加载：使用VLLM（大型语言模型）加载和运行模型。
使用教程
1. 安装必要的Python环境和依赖。
2. 使用story_context_generator.py生成故事背景。
3. 通过story_structure_searcher.py执行A*搜索，生成复杂的故事结构。
4. 利用story_structure_infiller.py填充生成的故事。
5. 运行compute_statistics.py对生成的数据进行统计分析。
6. 通过tests_belief_tracker.py和tests_story_structure_infiller.py进行功能测试。
7. 根据需要加载和使用VLLM模型。
流量来源
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