AutoPrompt
Auto Prompt est un cadre d'optimisation de prompt conçu pour améliorer et perfectionner les prompts pour des cas d'utilisation réels. Il génère automatiquement des prompts détaillés de haute qualité adaptés aux intentions de l'utilisateur, réduisant ainsi l'effort manuel dans l'ingénierie des prompts et traitant des problèmes courants tels que la sensibilité et l'ambiguïté des prompts.
Listé dans les catégories:
GitHubOutils de développementIntelligence artificielle
Description
Auto Prompt est un cadre d'optimisation de prompt conçu pour améliorer et perfectionner vos prompts pour des cas d'utilisation réels. Le cadre génère automatiquement des prompts détaillés de haute qualité adaptés aux intentions des utilisateurs.
Comment utiliser AutoPrompt?
Pour utiliser Auto Prompt, suivez les étapes suivantes : 1. Téléchargez le projet depuis GitHub. 2. Installez les dépendances en utilisant Conda, pip ou pipenv. 3. Configurez votre LLM et votre Annotator. 4. Exécutez le pipeline en spécifiant le prompt et la description de la tâche. Suivez les instructions pour suivre l'optimisation et obtenir des résultats de prompts calibrés.
Fonctionnalités principales de AutoPrompt:
1️⃣
Génération automatique de prompts de haute qualité
2️⃣
Calibration itérative des prompts
3️⃣
Optimisation des prompts pour réduire la sensibilité et l'ambiguïté
4️⃣
Intégration modulaire avec des outils open source populaires
5️⃣
Génération de données synthétiques pour l'optimisation des prompts
Pourquoi pourrait-il être utilisé AutoPrompt?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Classification des critiques de films | ✅ | |
| # 2 | Génération de contenu | ✅ | |
| # 3 | Modération de chat | ✅ | |
Tarification de AutoPrompt:
Plan de base
Gratuit
Offre des fonctionnalités de base pour commencer à utiliser le cadre Auto Prompt.
Plan Premium
À déterminer
Offre des fonctionnalités avancées et un support personnalisé pour une utilisation professionnelle.
Développé par AutoPrompt?
Auto Prompt a été développé par Elad Levi, Eli Brosh et Matan Friedmann. Leur objectif est d'habiliter les utilisateurs à produire des prompts robustes et de haute qualité en utilisant la puissance des grands modèles de langage (LLMs).