PromptAgent 使用教程

PromptAgent 使用教程

项目介绍

PromptAgent 是一个新颖的自动提示优化方法，能够自主地创造出与专家手工制作的提示同等质量的提示，即专家级别的提示。该项目通过语言模型的战略规划，实现了专家级别的提示优化。PromptAgent 通过统一提示采样和奖励使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，来解决现有提示优化技术中存在的问题。

项目快速启动

以下是快速启动 PromptAgent 的步骤：

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/XinyuanWangCS/PromptAgent.git
   cd PromptAgent
   

2. 创建并激活 Conda 环境

   conda create -n prompt_agent python=3.8
   conda activate prompt_agent
   

3. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt
   

4. 运行 PromptAgent

   python run_prompt_agent.py --task penguins_in_a_table
   

应用案例和最佳实践

应用案例

PromptAgent 可以应用于各种大型语言模型（LLMs）的任务中，例如 BIG-bench 任务 penguins_in_a_table。通过自动优化提示，PromptAgent 能够提高任务的执行效率和准确性。

最佳实践

• 参数调整：根据具体任务调整 PromptAgent 的参数，以达到最佳性能。
• 模型选择：支持不同的模型（如 OpenAI、PaLM、HuggingFace 模型），根据需求选择合适的模型。
• 错误分析：利用 PromptAgent 的错误分析功能，不断优化提示策略。

典型生态项目

LLM Reasoners 库

LLM Reasoners 库已经集成了 PromptAgent，可以通过该库来进一步扩展 PromptAgent 的功能和应用场景。

其他相关项目

• VLLM LLMs：PromptAgent 支持 VLLM LLMs，加速本地推理过程。
• ICLR 2024：PromptAgent 已被 ICLR 2024 接受，展示了其在学术界的认可和应用潜力。

通过以上模块的介绍，您可以快速了解并开始使用 PromptAgent 项目。希望本教程对您有所帮助！