lost_in_conversation：项目核心功能/场景

lost_in_conversation：项目核心功能/场景

lost_in_conversation Code that accompanies the public release of the paper Lost in Conversation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lost_in_conversation

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项目介绍

在当今自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。然而，这些模型在多轮对话任务中的表现如何，一直是研究者和开发者的关注焦点。lost_in_conversation 是一个开源代码仓库，旨在帮助研究者评估 LLMs 在多轮任务完成方面的性能，并复现相关实验结果。该项目的核心是模拟 LLMs 在多轮对话中的行为，特别是当它们执行特定任务时的表现。

项目技术分析

lost_in_conversation 项目的技术基础是模拟多轮对话，并评估 LLMs 在执行特定任务时的表现。项目包括以下技术组件：

• run_experiments.py：运行实验以验证论文中的发现。
• simulator_*.py：用于模拟单轮和多云对话的代码。
• tasks/：定义所有任务特定逻辑的代码，以运行和评估七项任务（代码、数据库、动作、数学、数据转文本、摘要、翻译）的模拟。
• app_conv_viewer.py：基于 streamlit 的应用，用于查看模拟的对话。
• prompts/：包含在模拟或分片过程中使用的所有提示内容。
• data/sharded_instructions_600.json：包含用于模拟对话的600个分片指令。

项目及技术应用场景

lost_in_conversation 项目的应用场景主要针对以下几方面：

1. 学术研究：帮助研究者评估 LLMs 在多轮对话中的性能，并复现论文中的实验结果。
2. 技术评估：开发者和工程师可以使用该项目来评估他们在对话系统中的 LLMs 的性能。
3. 教学工具：作为教学工具，向学生展示 LLMs 在实际应用中的表现和局限性。

项目特点

lost_in_conversation 项目具有以下显著特点：

• 任务多样性：支持多种任务类型，包括编程、数据库查询、函数调用、数学问题、数据转文本、摘要和翻译。
• 易于扩展：用户可以轻松添加新任务，只需创建一个新文件夹并定义任务逻辑即可。
• 复现性：提供了详尽的设置细节和数据集，确保实验结果的复现性。
• 安全性和公平性：项目强调在商业或现实世界应用中的安全性和公平性问题，提醒用户在使用时需谨慎。

总结

lost_in_conversation 是一个强大的工具，旨在评估 LLMs 在多轮对话任务中的性能。通过模拟对话和执行任务，该项目为研究者提供了一个平台，以深入理解 LLMs 在多轮交互中的行为和局限性。无论是学术研究还是技术评估，lost_in_conversation 都是一个宝贵的资源，值得广大开发者和使用者关注和使用。

注意：在使用 lost_in_conversation 项目的过程中，应确保遵守相关法律法规，并在合理范围内使用。

lost_in_conversation Code that accompanies the public release of the paper Lost in Conversation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lost_in_conversation