Verbalized Sampling CLI工具使用教程3步完成创意写作与对话模拟【免费下载链接】verbalized-samplingVerbalized Sampling, a training-free prompting strategy to mitigate mode collapse in LLMs by requesting responses with probabilities. Achieves 2-3x diversity improvement while maintaining quality. Model-agnostic framework with CLI/API for creative writing, synthetic data generation, and dialogue simulation.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verbalized-samplingVerbalized Sampling是一个无需训练的提示策略通过请求带有概率的响应来减轻大型语言模型LLMs中的模式崩溃问题。该工具实现了2-3倍的多样性提升同时保持质量。作为一个模型无关的框架它提供CLI和API接口适用于创意写作、合成数据生成和对话模拟等场景。1️⃣ 环境准备快速安装与配置1.1 克隆项目仓库首先克隆Verbalized Sampling项目到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verbalized-sampling cd verbalized-sampling1.2 安装依赖使用pip安装所需依赖pip install -e .1.3 验证安装运行以下命令验证CLI是否安装成功verbalized-sampling --help如果安装成功将显示工具的帮助信息包括可用命令和参数说明。2️⃣ 核心功能探索任务与方法2.1 查看可用任务Verbalized Sampling提供了多种预设任务涵盖创意写作、合成数据生成、对话模拟等多个领域。运行以下命令查看所有可用任务verbalized-sampling list_tasks主要任务类型包括创意写作诗歌POEM、笑话JOKE、故事续写BOOK等合成数据生成数学问题GSM8K、AMCAndAIMEMathTask、编码问题LIVECODEBENCH等对话模拟说服对话PERSUASION_DIALOGUE安全评估有害内容拒绝率测试SAFETY2.2 了解采样方法该工具提供了多种采样方法包括基准方法和Verbalized Sampling特有的方法。运行以下命令查看所有可用方法verbalized-sampling list_methods主要方法类型基准方法直接采样DIRECT、链式思维DIRECT_COT、序列采样SEQUENCE等Verbalized Sampling方法VS-Standard带响应和概率的语言化采样、VS-CoT带链式思维的语言化采样、VS-Multi多轮/组合语言化采样2.3 方法性能对比不同采样方法在多样性和质量上表现各异。以下是两种关键参数对性能的影响分析上图展示了不同候选数量k对GPT-4.1和Gemini-2.5-Flash模型多样性和质量的影响。可以看出Verbalized SamplingVS-Standard在保持较高质量的同时显著提升了输出的多样性。上图展示了不同概率阈值对多样性的影响。通过调整阈值可以在多样性和质量之间取得平衡。3️⃣ 实战指南创意写作与对话模拟3.1 创意写作生成诗歌使用VS-Standard方法生成诗歌比较其与传统直接采样的差异verbalized-sampling run \ --task POEM \ --model openai/gpt-4.1 \ --methods DIRECT VS_STANDARD \ --num_responses 10 \ --num_samples 5 \ --output_dir poem_results参数说明--task POEM指定任务为诗歌生成--model指定使用的模型--methods指定要比较的采样方法--num_responses生成的响应数量--num_samples每个提示的样本数量--output_dir结果输出目录运行后结果将保存在poem_results目录中包括生成的诗歌和性能指标报告。3.2 对话模拟说服对话使用Verbalized Sampling进行说服对话模拟verbalized-sampling dialogue \ --persuader_model openai/gpt-4.1-mini \ --persuadee_model openai/gpt-4.1-mini \ --method VS_STANDARD \ --max_turns 10 \ --num_conversations 5 \ --evaluate True \ --output_file persuasion_results.jsonl参数说明--persuader_model说服者角色使用的模型--persuadee_model被说服者角色使用的模型--method采样方法--max_turns最大对话轮数--num_conversations模拟的对话数量--evaluate是否计算捐赠和语言指标--output_file结果输出文件运行后将生成包含对话内容和评估指标的JSONL文件。3.3 参数调优提升多样性与质量通过调整温度temperature和top-p参数可以进一步优化输出结果。以下是不同top-p值对多样性和质量的影响根据实验结果建议在创意写作任务中使用以下参数组合temperature0.7top-p0.9调整参数的命令示例verbalized-sampling run \ --task JOKE \ --model openai/gpt-4.1 \ --methods VS_STANDARD \ --temperature 0.7 \ --top_p 0.9 \ --num_responses 204️⃣ 高级应用自定义任务与批量处理4.1 自定义提示除了使用预设任务你还可以通过--prompt参数提供自定义提示verbalized-sampling run \ --task POEM \ --model openai/gpt-4.1 \ --methods VS_STANDARD \ --prompt 写一首关于人工智能的十四行诗 \ --num_samples 34.2 批量处理通过调整--num_prompts参数可以批量处理多个提示verbalized-sampling run \ --task SIMPLE_QA \ --model openai/gpt-4.1 \ --methods VS_STANDARD \ --num_prompts 10 \ --num_responses 50总结Verbalized Sampling CLI工具为创意写作和对话模拟提供了强大的支持。通过简单的三步操作你可以快速上手并体验其带来的多样性提升。无论是内容创作、数据生成还是对话研究Verbalized Sampling都能成为你的得力助手。开始探索这个强大的工具释放LLM的创造力吧如果你想深入了解更多功能可以查看项目中的示例代码和文档示例代码examples/任务定义verbalized_sampling/tasks/方法实现verbalized_sampling/methods/【免费下载链接】verbalized-samplingVerbalized Sampling, a training-free prompting strategy to mitigate mode collapse in LLMs by requesting responses with probabilities. Achieves 2-3x diversity improvement while maintaining quality. Model-agnostic framework with CLI/API for creative writing, synthetic data generation, and dialogue simulation.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verbalized-sampling创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
