使用场景

在'24点游戏'中通过BoT提升解题准确率

利用BoT在'Checkmate-in-One'任务中快速找到解决方案

通过BoT进行'Word Sorting'任务以优化单词排序逻辑

产品特色

通过元缓冲区存储和检索问题解决过程中的思考模板

适应性地实例化思考模板以进行高效推理

动态更新元缓冲区以增强问题解决能力

在多个推理密集型任务上实现显著的性能提升

与GPT-4、Llama3-70B等不同LLMs兼容

提供了易于使用的命令行接口进行快速测试和验证

使用教程

首先，克隆或下载Buffer of Thoughts的代码库到本地

设置环境，进入项目目录并创建Python虚拟环境，安装依赖

选择一个任务，例如'gameof24'，并准备相应的API密钥和模型ID

通过命令行接口运行BoT，输入必要的参数，如任务名、API密钥和模型ID

在/benchmarks目录下查看任务数据

实验结果将存储在/test_results目录中

使用validate_results.py脚本来验证测试结果并打印出准确率