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I just cloned the "Research" repository, git clone https://github.com/PaddlePaddle/Research.git but not found "Research/NLP/conversational-recommendation-BASELINE/" directory, while in github page, this directory does exist. Could you tell me how to fix it?
> 哈哈哈哈 加油💪🏻 顺便把这个当做一个学习的机会呢
torch 2.1.0 cuda 12.1 g++ 10.2.1 执行： apt-get update && apt-get install -y g++ pip install packaging pip install ninja pip install flash-attn --no-build-isolation 报错如下： Building wheels for collected packages:...
**Incorrect evidence in dev set.** 在 california_schools/frpm.csv 中，eligible free rate = Free Meal Count / Enrollment，同时 column 【Percent (%) Eligible Free (K-12)】确实是 【Free Meal Count (K-12)】 / 【Enrollment (K-12)】。 但是在...
decomposer 和 refiner 的训练数据 是调用 GPT-4 生成的，然后进行了筛选，保留了那些最终结果正确的数据。
我刚才修复了 evaluate_spider 里的问题，卡住是因为 exec_eval.py 中 ``` _, preds = get_all_preds_for_execution(g_str, p_str) ``` 这行代码会产生大量可能的pred变体，如果数量非常多，就会卡在这里，只要控制数量及时 break 出去即可。一般是错误的 SQL 导致 代码执行时间超时，很多条这样的，就会卡住很久。我加了 max_try = 50 （exec_eval.py line 213） ，表示最多尝试50种变体，你可以看具体情况改改。
请问您这次结果用的是其中哪个模型？ ['gpt-4-1106-preview', 'gpt-4-32k', 'gpt-4', 'gpt-35-turbo-16k'] GPT-4 和 GPT-3.5-turbo 的结果会存在一定差距，另外请查看模型的具体日期版本，我实验中使用的是 0613 版本。
论文中标出的最优结果是基于 GPT-4-32k 跑出来的，后续因为 GPT-4-32k 成本太高，因此在代码中将默认模型改成了 gpt-4-1106-preview (即 GPT-4-turbo) ，GPT-4-32k 总体上会比 GPT-4-Turbo 的更优一些。
It is also possible to use open-source local models, and the corresponding prompt must be modified to ensure compatibility.
理论上上可以的，需要适配一下数据格式。