Les LLM peuvent générer des retours sur leur travail, les utiliser pour améliorer la sortie et répéter ce processus de manière itérative.
Générez des retours sur les sorties textuelles et améliorez-les de manière itérative en utilisant l'outil Self-Refine pour les modèles de langage.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentLes LLM peuvent générer des retours sur leur travail, les utiliser pour améliorer la sortie et répéter ce processus de manière itérative.
self-refine compte 814 étoiles sur GitHub. Il a été forké 70 fois. self-refine est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. self-refine est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : chatgpt, few-shot-learning, gpt-35, gpt-4.
Les LLM peuvent générer des retours sur leur travail, les utiliser pour améliorer la sortie et répéter ce processus de manière itérative.
self-refine est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. self-refine est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
self-refine est disponible sous licence Apache-2.0.
self-refine est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/madaan-self-refine.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.