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Self Adaptive Llms
Self Adaptive Llms
目标受众是需要处理多样化任务的开发者和研究人员，他们可以利用该框架提高模型的适应性和效率，适用于需要实时任务处理和优化模型性能的场景。
AI模型开发与工具#人工智能#大型语言模型#自适应#强化学习#开源普通产品开源
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简介
SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架，旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型（LLMs）以适应未见任务：首先，调度系统识别任务属性；然后，使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合，以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发，目前在GitHub上开源，拥有195颗星和12次分叉。
截图
产品特色
实时任务适应：能够快速识别并适应未见任务。
两步推理机制：先识别任务属性，再动态混合专家向量。
强化学习训练：使用强化学习优化任务特定的专家向量。
开源框架：在GitHub上开源，方便开发者使用和贡献。
多任务处理：适用于多种不同的任务和应用场景。
高效计算：相比传统方法，计算更加高效，节省资源。
使用教程
1. 克隆仓库：git clone https://github.com/SakanaAI/self-adaptive-llms 并进入目录。
2. 安装依赖库：创建conda环境并安装requirements.txt中列出的库。
3. 安装任务评估器：进入evaluation/fishfarm目录并执行pip install -e .。
4. 训练模型：运行scripts/train_task_expert.sh脚本进行模型训练。
5. 评估模型：根据需要选择prompt-based或few-shots评估方式，运行相应的脚本。
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