这个部分负责生成x10的新premises并保存。
把两个输入文件放在合适的位置，改好cr_generate.py开头大写的参数，然后运行cr_generate.py即可

MODEL_ID  # HuggingFace的模型标签，应该是meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"
HUGGINGFACE_TOKEN  # HuggingFace网站上的access token，以验证访问llama3模型的权限
GENERATED_ARCHIVE_DIR  # 输出文件的路径，可以命名为gc_x10_typedNE_factual_llama3-70b.json
LOAD_GENERATION_CACHE  # 这段代码可以分多次执行，比如可以先跑200行，下次再跑时如果这个flag为True，就会读取已经跑过的行并跳过。如果不需要就置为False
TESTSET_DIR  # test_ordered.txt的路径
TYPED_TESTSET_DIR  # test_ordered_typed的路径