Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Velkommen til dette medrivende blogindlæg om Auto-GPT, et ufærdigt eksperimentelt program, der fungerer som et fascinerende eksempel på, hvordan Language Model AI (LLM)-systemer som GPT-4 er i stand til at skabe og fuldføre en lang række jobs på egen hånd.
Talrige opgaver kan automatiseres med et højt niveau af præcision og effektivitet takket være den vidunderlige teknologi kendt som Auto-GPT. Den gør brug af GPT-4's kraftfulde naturlige sprogbehandlingsfunktioner.
Denne udvikling indikerer, hvordan LLM'er, et stort skridt fremad for AI, har potentialet til markant at ændre, hvordan vi ser jobautomatisering.
Vi vil undersøge, hvad Auto-GPT er, hvordan det virker, og den slags opgaver, det kan udføre i dette indlæg. Betydningen af Auto-GPT i forhold til opgaveautomatisering og fremtiden for LLM'er vil også blive dækket.
Vi vil også behandle bekymringer vedrørende de potentielle farer og negative virkninger ved at bruge LLM'er og Auto-GPT og fremhæve betydningen af ansvarlig og etisk brug.
Du får et bedre kendskab til Auto-GPT og potentialet for LLM'er til at revolutionere opgaveautomatisering ved afslutningen af denne artikel.
Så lad os komme i gang!
Hvad er AutoGPT?
Auto-GPT er et banebrydende program, der transformerer opgaveautomatiseringens verden. Det er et open source-program, der anvender de stærke kræfter fra LLM'er som GPT-4 til selvstændigt at skabe og håndtere en række jobs.
Ved at bruge Auto-GPT kan organisationer og enkeltpersoner strømline processer som rapportforfattelse, oprettelse af indhold og dataanalyse for at spare tid og skære ned på fejl.
Den banebrydende teknologi skaber sammenhængende og relevant indhold ved at lære af enorme mængder data. Tekst, der blev produceret som en konsekvens, er i det væsentlige menneskeskreven tekst.
Auto-GPT er en game-changer inden for opgaveautomatisering, der giver organisationer og enkeltpersoner mulighed for at koncentrere sig om andre afgørende opgaver, mens de overlader gentagne og underlige job til programmet.
Vi kan forvente at se stadig mere kraftfuld software som Auto-GPT, der er i stand til at udføre stadigt mere komplekse opgaver, efterhånden som LLM'er fortsætter med at udvikle sig.
AutoGPT er et banebrydende autonomt AI-program, der viser, hvordan GPT-4 kan bruges til at udføre en række opgaver. Brugere kan bruge kunstig intelligens til at udføre opgaver som forskning, kodning og kreativ skrivning ved at tildele roller og mål og bruge dens muligheder.
Med hensyn til, hvordan AI-drevet teknologi vil ændre, hvordan vi opererer og engagerer os i AI-systemer i fremtiden, giver AutoGPT et glimt.
Men hvordan virker det?
Auto-GPT bruger den seneste udvikling inden for LLM'er, især GPT-4, til automatisk at producere indhold, der er sammenhængende og relevant. Programmet lærer af enorme mængder data, som gør det i stand til at genkende mønstre og sammenhænge mellem ord og sætninger.
Ved hjælp af disse oplysninger producerer Auto-GPT derefter tekst som svar på en prompt eller input. Dette input kan komme i form af et direktiv, en opgave eller et sæt retningslinjer.
Auto-GPT skaber indhold, der er kontekstuelt passende og logisk konsistent ved hjælp af dets avancerede algoritmer og naturlige sprogbehandlingsfærdigheder efter at modtage input. Auto-GPT er en vigtig ressource for organisationer og mennesker, der ønsker at automatisere processer og spare tid, fordi den tekst, den producerer, praktisk talt ikke kan skelnes fra menneskeskrevne sprog.
Auto-GPT's styrke ligger i dens evne til at lære af enorme mængder data og producere tekst, der er både relevant og logisk, hvilket gør det til et afgørende værktøj inden for jobautomatisering.
Kort sagt, AutoGPT itererer på sine egne prompter, evaluerer dem kritisk og bygger videre på dem i hver iteration. Det udnytter derefter GPT-4 og GPT-3.5 gennem API til at producere hele projekter. Det har evnen til at læse og skrive filer, få adgang til internettet og undersøge svarene på sine egne prompter. Den kan også kombinere resultaterne med historikken for de relevante spørgsmål.
Opgaver, som Auto-GPT kan udføre
Et fleksibelt program, Auto-GPT, kan bruges til en række aktiviteter, herunder oprettelse af rapporter og dataanalyse. I denne del vil vi se på nogle få af de funktioner, som Auto-GPT kan udføre, og hvordan den automatiserer dem.
Content Creation
Indhold til websteder, blogs og opslag på sociale medier kan oprettes med Auto-GPT. Auto-GPT kan producere relevant, og interessant materiale af høj kvalitet, hvis du giver det et emne eller et sæt retningslinjer.
Oversættelse
Du kan udføre oversættelsesaktiviteter med Auto-GPT. Tekst kan oversættes til et andet sprog ved hjælp af Auto-GPT ved at indtaste det på ét sprog. Virksomheder, der opererer i forskellige lande og kræver en hurtig dokument- eller kommunikationsoversættelse, kan finde denne evne til at være yderst nyttig.
Kundeservice
Kundesupportopgaver som at svare på hyppige forespørgsler og løse problemer kan potentielt automatiseres med Auto-GPT. Auto-GPT kan forstå kundeforespørgsler og levere relevante løsninger ved at bruge naturlig sprogbehandling.
Dataanalyse
Dataanalyseaktiviteter kan udføres med Auto-GPT. Datainput giver Auto-GPT mulighed for at analysere informationen og producere indsigt, der kan anvendes til at træffe beslutninger.
Skrive rapporter
Virksomheder og forskere kan drage fordel af at bruge Auto-GPT, da det kan bruges til at producere rapporter afhængigt af datainput. Ved at indtaste data kan Auto-GPT analysere informationen og producere resultater, der er nøjagtige og lærerige.
Kodning
Auto-GPT kan bruges til at generere komplette programmer eller kodestykker til kodningsjob. Auto-GPT kan generere kode, der er effektiv og effektiv ved at tage hensyn til programmeringsparametre eller behov. Udviklere, der har brug for at skrive kode præcist og hurtigt, vil finde denne evne meget nyttig.
Jeg har lige nævnt et par opgaver; når alt kommer til alt, er det kun din fantasi, der sætter grænser.
Hvordan installeres AutoGPT på din Mac?
Du kan nemt bruge kraften i GPT-4 ved at bruge AutoGPT til at udføre en række aktiviteter, herunder forskning, kodning og narrativ forbedring.
Der er et par krav, du skal installere på din computer, før vi starter installationsprocessen:
- Git
- Python 3.10 eller nyere
- OpenAI API nøgle
Bemærk venligst: Jeg bruger MacOS med den nyeste version.
Opsætning af AutoGPT
Trin 1: Klon AutoGPT-lager
Opret en separat mappe på din Mac som dit første skridt. Brug Git Bash og skriv følgende kommando for at klone projektet:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
Trin 2: Installer afhængigheder
I dette trin installerer vi alle de afhængigheder, der er nødvendige for at køre AutoGPT. Her er kommandoen:
pip3 install -r requirements.txt
Derefter skal du omdøbe.env.template til.env og udfylde felterne med dine OpenAI- og PineCone API-nøgler.
Din OpenAI API-nøgle kan erhverves her.
Til sidst skal du placere disse API'er i .env-filen.
Trin 3: Kør hovedfilen
Åbn en terminal for at udføre scriptet nedenfor:
python3 -m autogpt
Tillykke, din AutoGPT er installeret på din Mac.
Brug af AutoGPT
Definition af AI-rolle
Nu skal vi bare give rollen til AI, og den sætter automatisk målet for sig selv og producerer resultater baseret på det.
jeg har brugt "Udvikl et SaaS-produkt, der udnytter AI til at automatisere gentagne opgaver, forbedre beslutningstagningen og øge produktiviteten. Eksempler inkluderer chatbots, anbefalingsmotorer og forudsigelige analyseværktøjer. Husk, at for at tjene millioner på dit SaaS-produkt skal det være innovativt, skalerbart, brugervenligt og give betydelig værdi til kunderne. Udfør markedsundersøgelser, analyser kundebehov, og hold dig på forkant med nye tendenser for at sikre, at dit produkt forbliver foran kurven."
Nu vil du se, at den automatisk sætter mål for sig selv.
Du kan også se, at AI bruger en surferbrowser for at give dig bedre og seneste resultater.
Baseret på de tidligere resultater foreslår den automatisk, hvor du skal hen.
På denne måde kan du bruge AutoGPT og tilpasse den til dine behov.
Tilføjede plugins
Udviklere har for nylig udgivet plugins, der giver dig mulighed for at tilpasse AutoGPT til dine unikke krav. Plugins er computerprogrammer, der forbedrer en platforms eller softwareprograms muligheder med en bestemt funktion.
De kræver ikke større ændringer af den primære applikations kernekode, fordi de er lavet for at udvide eller forbedre dens muligheder.
Tredjeparts og førsteparts plugins er også muligheder.
Listen over plugins er som følger:
- Twitter plugin
- E-mail plugin
- Telegram plugin
- Google Analytics plugin
- Youtube plugin og mange flere.
Fremtiden for Auto-GPT og LLM'er
Det er umuligt at understrege, hvordan LLM'er ligesom GPT-4 har potentialet til at revolutionere jobautomatisering.
Som demonstreret af Auto-GPT og ChatGPT, kan LLM'er læres at lære af enorme mængder data og selvstændigt udføre en bred vifte af aktiviteter, fra indholdsproduktion til kodning. Kapaciteten til at automatisere driften har magten til at ændre brancher fuldstændigt og hvordan vi opererer.
Men for LLM'er er Auto-GPT kun begyndelsen. LLM'ernes beføjelser vil øges, efterhånden som teknologien udvikler sig yderligere. Fremtidige LLM'er vil være dygtigere til selv komplicerede opgaver og forstå kontekst og kompleksitet.
LLM opgaveautomatisering har også potentialet til at åbne nye markeder og beskæftigelsesmuligheder. Virksomheder og mennesker vil være i stand til at koncentrere sig om mere vanskelige og fantasifulde projekter, hvis de er i stand til at automatisere mange af deres hverdagslige gøremål.
Ny beskæftigelse i brancher som dataanalyse, softwareudvikling og skabelse af indhold kan skabes som et resultat af dette skift i vægt. LLM'ernes muligheder rækker meget ud over auto-GPT.
LLM'ernes kapacitet vil udvikle sig sammen med teknologien, hvilket resulterer i en arbejdsstyrke, der er mere effektiv og produktiv. Der er et enormt potentiale for LLM'er til at revolutionere jobautomatisering, og i de kommende år kan vi forudse endnu mere udvikling.
Risici, som Auto-GPT og LLMs modeller inkluderer
Selvom LLM'er som GPT-4 giver et stort løfte om at revolutionere jobautomatisering, kan der også være farer og ulemper, der skal tages i betragtning. Sandsynligheden for skævhed og fordomme i de data, der bruges til at træne modellerne, er en af de vigtigste årsager til bekymring. Hvis træningsdataene var partiske, kan der opstå urimelige og diskriminerende resultater fra forudindtaget LLM'er.
Muligheden for, at LLM'er bliver brugt forkert, såsom at udbrede falsk information eller opdigte nyheder, er et andet problem. Brug af LLM'er til at producere meget overbevisende falsk information kan have skadelige virkninger på både mennesker og samfund.
Ydermere skaber LLM'ers ekstreme autoritet og autonomi spørgsmål vedrørende pligt og ansvarlighed. Hvem er ansvarlig, hvis en LLM laver en fejl eller har et negativt resultat? Hvordan kan vi sikre, at LLM'er anvendes etisk og ansvarligt?
For at kunne bruge LLM'er som Auto-GPT ansvarligt, skal disse problemer løses. Mangfoldigheden og objektiviteten af træningsdataene skal garanteres, og LLM'er må ikke anvendes til at formidle falsk information eller producere stødende materiale. Derudover indebærer det at skabe præcise regler og forskrifter for brugen af LLM'er og gøre parterne ansvarlige for eventuelle ugunstige resultater.
Konklusion
Afslutningsvis har LLM'er og Auto-GPT et enormt socialt gavnligt potentiale. De har evnen til at øge effektiviteten, produktiviteten og innovationen på tværs af alle brancher og skabe nye beskæftigelsesmuligheder.
Det er dog vigtigt, at vi bruger LLM'er ansvarligt og med forsigtighed, og sikrer, at de bruges moralsk og til gavn for samfundet. Ved at gøre dette kan vi bruge LLM'er til at hjælpe alle med at få en bedre fremtid.
Aayush
Forslag til førstegangsbrugere:
1. Prøv pip3 install -r requirements.txt i stedet for pip install -r requirements.txt
2. For at oprette en ny mappe skal du gå til Mac Finder, oprette en ny mappe på skrivebordet og dobbeltklikke og derefter klikke på "Opret en ny terminal i mappe".
3. Sørg for at du har installeret Python 3.4 eller højere med Git.
4. Få personlig adgangstoken fra GitHub
5. Brug Sublime Text eller Atom til at åbne mappen, hvor du opretter terminalen for at få adgang til filerne som f.eks. .env
6. Hvis du får en fejl ved OpenAI API pull, kan du prøve at tilføje et kort under faktureringsoplysningerne. Især hvis du får fejlen: API Rate Limit nået. Venter 10 sekunder..
Yashir Tariq
$ python3 main.py
Traceback (seneste opkald sidst):
Fil "E:\autogpt\Auto-GPT\main.py", linje 1, i
fra autogpt import main
ImportError: kan ikke importere navnet 'main' fra 'autogpt' (E:\autogpt\Auto-GPT\autogpt\__init__.py)
hjælp mig med at løse dette
Aayush
Du burde løbe
python3 scripts/main.py
hvis filen er placeret i en mappe kaldet scripts, skal du køre kommandoen
python3 scripts/main.py
i stedet forpython3 main.py
MARTIN
Hej
Når jeg kører kommandoen: python -m autogpt svar: /usr/bin/python: Intet modul med navnet autogpt
Er det nødvendigt at installere et virtuelt miljø, eller er det nok at flytte en mappe?
TAK
enrico
python3 -m autogpt
Indstil venligst din OpenAI API nøgle i .env eller som en miljøvariabel.
Du kan få din nøgle fra https://platform.openai.com/account/api-keys
Jeg ved ikke hvorfor det giver mig denne fejl, vær venlig at hjælpe mig.
de genererede api-nøgler og læg det i filen
jeg ved ikke hvad jeg skal gøre