开源项目安装与配置指南

开源项目安装与配置指南

prompt-tuning-playbook A playbook for effectively prompting post-trained LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-tuning-playbook

1. 项目基础介绍

本项目名为“LLM Prompt Tuning Playbook”，是由Varun Godbole和Ellie Pavlick共同编写的开源文档。该文档旨在帮助用户更好地理解和掌握如何对大型语言模型（LLM）进行后训练提示（prompting）的技巧。项目以Gemini模型为例，介绍了后训练的概念、提示的策略，并提供了一系列实用的指导和建议。

主要编程语言：该项目的文档主要以Markdown编写，不涉及特定的编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：项目主要围绕大型语言模型的后训练提示技术展开，涉及机器学习和自然语言处理领域。

框架：文档本身使用Markdown格式编写，以便于在GitHub等平台上进行分享和协作。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保您的计算机上已经安装了Git。
• 安装Markdown编辑器（可选，用于本地查看文档）。

安装步骤

1. 克隆项目到本地计算机：

   git clone https://github.com/varungodbole/prompt-tuning-playbook.git
   

2. 进入项目目录：

   cd prompt-tuning-playbook
   

3. 查看项目文档：

   如果您已经安装了Markdown编辑器，可以直接使用编辑器打开README.md文件查看文档内容。如果没有安装Markdown编辑器，可以使用命令行工具（如cat README.md）在终端中查看。

4. 贡献代码：

   如果您希望为项目贡献代码或文档，请先创建一个分支，并在分支上进行更改：

   git checkout -b feature/your-feature-name
   

   在完成更改后，提交您的更改并推送分支到远程仓库：

   git commit -m "描述您的更改"
   git push origin feature/your-feature-name
   

   然后可以创建一个Pull Request以将您的更改合并到主分支。

以上就是本项目的基本介绍和安装配置指南。希望这份指南能帮助您顺利地使用和了解“LLM Prompt Tuning Playbook”项目。

prompt-tuning-playbook A playbook for effectively prompting post-trained LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-tuning-playbook