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Binder

在符号语言中实现语言模型绑定的方法

Binder项目展示了在符号语言中实现语言模型绑定的方法,提供代码和演示页面,通过少量程序注释即可达到优越性能。项目支持OpenAI系列模型,并随更新不断优化。用户可在项目页面和演示页面体验其功能。

Binder 项目简介

Binder 项目是一个名为「符号语言中的绑定语言模型」的研究成果,这个项目的核心旨在通过符号语言绑定来提升语言模型的性能。该项目已在多个示范页面上展示出色的表现,甚至仅需少量(大约10个)的程序注释即可达到当前最先进的(state-of-the-art, sota)或相似的性能。

项目更新

Binder 项目持续更新以支持最新的技术和模型:

  • 2023年8月25日:更新支持 OpenAI 的对话系列模型,例如 gpt-3.5-xxxgpt-4-xxx。代码将继续重构以支持更多模型。
  • 2023年3月23日:由于 OpenAI 不再支持 Codex 系列模型,项目团队计划更新引擎至 gpt-3.5-turbo
  • 2023年1月22日:该项目被 ICLR 2023 接收,并获得 Spotlight。
  • 2022年12月4日:由于 OpenAI 新的请求限制政策,项目计划加入新功能以实现多次调用,从而达到同样的使用效果。
  • 2022年10月6日:Binder 项目的代码、示范页面以及项目主页已正式发布。

项目依赖

要开始使用 Binder 项目,需创建项目运行环境。操作步骤如下:

conda env create -f py3.7binder.yaml
pip install records==0.5.3

以上指令将创建一个名为 binder 的环境。

使用指南

环境设置

首先,通过以下指令激活环境:

conda activate binder

添加 API 密钥

OpenAI API 获取 API 密钥(如 sk-xxxx 格式),并将其保存至 key.txt 文件中。确保你有权限访问本项目中需要使用的模型(如 code-davinci-002)。

运行

具体的运行命令请参阅 run.py 文件。

项目引用

如果您发现这个项目有帮助,建议您按照以下格式引用相关论文:

@article{Binder,
  title={Binding Language Models in Symbolic Languages},
  author={Zhoujun Cheng and Tianbao Xie and Peng Shi et al.},
  journal={ICLR},
  year={2023},
  volume={abs/2210.02875}
}

贡献者

Binder 项目由众多开发者共同贡献,以下是一些主要贡献者的 GitHub 头像:

贡献者头像
贡献者头像
贡献者头像
贡献者头像
贡献者头像
贡献者头像

Binder 项目在符号语言领域展现了其独特的创新性和实用性,为语言模型的绑定技术带来了新的视角和方法。

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