语言模型提问策略：Ask Me Anything 指南

语言模型提问策略：Ask Me Anything 指南

ama_prompting Ask Me Anything language model prompting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/ama_prompting

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项目介绍

Ask Me Anything (AMA) 是一个基于HazyResearch的创新项目，旨在简化语言模型的提示策略。本项目通过递归地利用语言模型转换任务格式和提示，并结合弱监督来聚合来自多个提示的预测。它包括两大部分：端到端的AMA策略实现及其背后的弱监督逻辑。通过此项目，开发者可以探索如何更高效地利用现有语言模型执行各种自然语言处理任务。

项目快速启动

要开始使用ama_prompting项目，请按以下步骤操作：

环境准备

首先，确保安装好Python 3.8及以上版本，然后创建并激活一个新的conda环境：

conda create --name ama python=3.8
conda activate ama

接着，依次克隆必要的仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/HazyResearch/ama_prompting.git
cd ama_prompting
pip install -r requirements.txt

cd metal-ama
git submodule init
git submodule update
pip install -e .

git clone https://github.com/HazyResearch/manifest.git
cd manifest
pip install -e .

设置数据存储路径（默认为/home/data）：

export AMA_DATA=<自定义路径>

下载所需数据集，如P3数据集和其它基准测试数据。

运行示例

以运行RTE（Recognizing Textual Entailment）任务为例，您需先加载模型并通过Manifest工具进行推断：

python3 manifest/manifest/api/app.py \
    --model_type huggingface \
    --model_name_or_path EleutherAI/gpt-j-6B \
    --device 0

随后，执行具体任务脚本：

python3 tasks/RTE_final.py \
    --run_zeroshot 1 \
    --run_fewshot 1 \
    --run_decomp 1 \
    --num_boost 5 \
    --k_shot 3 \
    ...

这将执行零样本、少量样本及AMA基线，并保存结果。

应用案例与最佳实践

在实际应用中，AMA策略可广泛应用于文本蕴含、分类、问答等场景。例如，对于文本蕴含任务，通过配置不同的--num_boost值和--k_shot值，可以在不同级别的上下文引导下优化模型表现。最佳实践建议从基本的零样本测试开始，逐步增加少量样例，直到找到提升性能的最佳参数组合。

典型生态项目

本项目紧密集成Snorkel MeTaL框架用于弱监督，同时也依赖于特定的数据集如P3，这些构成了其生态系统的关键部分。开发者可以通过定制化任务脚本，结合P3这样的大型预训练语料库，探索多样的NLP应用。此外，通过Manifest项目轻松管理模型加载和推理过程，提升了开发效率和模型实验的便利性。

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以上就是关于ama_prompting项目的简介、快速启动指南以及一些应用和生态说明，帮助开发者迅速上手并利用这个强大的工具箱。

ama_prompting Ask Me Anything language model prompting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/ama_prompting