ExploreToM
大规模生成多样且具有挑战性的心理理论数据的框架
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- 生成故事背景：使用story_context_generator.py脚本生成故事背景。
- 执行A*搜索：通过story_structure_searcher.py脚本执行A*搜索，以产生复杂的故事结构。
- 填充生成的故事：利用story_structure_infiller.py脚本填充生成的故事。
- 统计分析：通过compute_statistics.py脚本对生成的数据进行统计分析。
- 功能测试：运行tests_belief_tracker.py和tests_story_structure_infiller.py进行功能测试。
- 模型加载：使用VLLM（大型语言模型）加载和运行模型。
产品详情
ExploreToM是由Facebook Research开发的一个框架，旨在大规模生成多样化和具有挑战性的心理理论数据，用于强化大型语言模型（LLMs）的训练和评估。该框架利用A*搜索算法在自定义的领域特定语言上生成复杂的故事结构和新颖、多样化且合理的情景，以测试LLMs的极限。
