Llm Router

🚀 適応型分類器

このモデルは、適応型分類器のインスタンスで、継続的な学習と動的なクラスの追加を可能にします。

🚀 クイックスタート

pip install adaptive-classifier を使用してインストールすることができます。

✨ 主な機能

• 継続的な学習が可能で、動的にクラスを追加できます。

📦 インストール

pip install adaptive-classifier

📚 ドキュメント

モデル詳細

クラス分布

HIGH: 308 サンプル (50.0%)
LOW: 308 サンプル (50.0%)

トレーニング詳細

• トレーニングステップ数: 20
• クラスごとのサンプル数: 上記の分布を参照
• プロトタイプメモリ: 有効
• ニューラル適応: 有効

制限事項

このモデルは以下の制限があります。

• クラスごとに少なくとも3つのサンプルが必要です。
• クラスごとの最大サンプル数は500です。
• 50サンプルごとにプロトタイプを更新します。

💻 使用例

基本的な使用法

from adaptive_classifier import AdaptiveClassifier

# モデルを読み込む
classifier = AdaptiveClassifier.from_pretrained("adaptive-classifier/llm-router")

# 予測を行う
text = "Your text here"
predictions = classifier.predict(text)
print(predictions)  # (ラベル, 信頼度) のタプルのリスト

# 新しいサンプルを追加する
texts = ["Example 1", "Example 2"]
labels = ["class1", "class2"]
classifier.add_examples(texts, labels)

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で公開されています。

引用

@software{adaptive_classifier,
  title = {Adaptive Classifier: Dynamic Text Classification with Continuous Learning},
  author = {Sharma, Asankhaya},
  year = {2025},
  publisher = {GitHub},
  url = {https://github.com/codelion/adaptive-classifier}
}