विषय - सूची[छिपाना][प्रदर्शन]
ऑटो-जीपीटी पर इस मनोरंजक ब्लॉग पोस्ट में आपका स्वागत है, एक अधूरा प्रायोगिक कार्यक्रम जो इस बात का एक आकर्षक उदाहरण है कि जीपीटी-4 जैसे भाषा मॉडल एआई (एलएलएम) सिस्टम कैसे अपने दम पर नौकरियों की एक विस्तृत श्रृंखला बनाने और पूरा करने में सक्षम हैं।
ऑटो-जीपीटी के रूप में जानी जाने वाली अद्भुत तकनीक की बदौलत कई कार्यों को उच्च स्तर की सटीकता और दक्षता के साथ स्वचालित किया जा सकता है। यह GPT-4 की शक्तिशाली प्राकृतिक भाषा संसाधन सुविधाओं का उपयोग करता है।
यह विकास इंगित करता है कि कैसे एलएलएम, एआई के लिए एक बड़ा कदम है, हम जॉब ऑटोमेशन को देखने के तरीके को महत्वपूर्ण रूप से बदलने की क्षमता रखते हैं।
हम इस पोस्ट में जांच करेंगे कि Auto-GPT क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह किस प्रकार के कार्य कर सकता है। टास्क ऑटोमेशन और एलएलएम के भविष्य के संबंध में ऑटो-जीपीटी के महत्व को भी कवर किया जाएगा।
हम जिम्मेदार और नैतिक उपयोग के महत्व पर प्रकाश डालते हुए एलएलएम और ऑटो-जीपीटी के उपयोग के संभावित खतरों और नकारात्मक प्रभावों के बारे में चिंताओं को दूर करेंगे।
इस लेख के निष्कर्ष से आपको ऑटो-जीपीटी का बेहतर ज्ञान होगा और एलएलएम के लिए कार्य स्वचालन में क्रांति लाने की क्षमता होगी।
तो चलो शुरू करते है!
एचएमबी क्या है? ऑटोजीपीटी?
Auto-GPT एक अत्याधुनिक प्रोग्राम है जो टास्क ऑटोमेशन की दुनिया को बदल रहा है। यह एक ओपन-सोर्स प्रोग्राम है जो विभिन्न प्रकार की नौकरियों को स्वायत्तता से बनाने और संभालने के लिए GPT-4 जैसी एलएलएम की शक्तिशाली शक्तियों को नियोजित करता है।
ऑटो-जीपीटी के उपयोग के माध्यम से, संगठन और व्यक्ति समय बचाने और गलतियों को कम करने के लिए रिपोर्ट संलेखन, सामग्री निर्माण और डेटा विश्लेषण जैसी प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर सकते हैं।
अत्याधुनिक तकनीक भारी मात्रा में डेटा से सीखकर सुसंगत और प्रासंगिक सामग्री बनाती है। परिणाम के रूप में निर्मित पाठ अनिवार्य रूप से मानव-लिखित पाठ है।
Auto-GPT टास्क ऑटोमेशन में एक गेम-चेंजर है, जो संगठनों और व्यक्तियों को कार्यक्रम के लिए दोहराए जाने वाले और मामूली नौकरियों को छोड़ते हुए अन्य महत्वपूर्ण कर्तव्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
हम ऑटो-जीपीटी जैसे अधिक शक्तिशाली सॉफ़्टवेयर देखने की उम्मीद कर सकते हैं जो एलएलएम के विकसित होने के साथ-साथ अधिक-जटिल कार्यों को पूरा करने में सक्षम है।
AutoGPT एक क्रांतिकारी स्वायत्त AI प्रोग्राम है जो दिखाता है कि विभिन्न प्रकार के कार्यों को पूरा करने के लिए GPT-4 का उपयोग कैसे किया जा सकता है। उपयोगकर्ता भूमिका और लक्ष्यों को निर्दिष्ट करके और इसकी क्षमता का उपयोग करके अनुसंधान, कोडिंग और रचनात्मक लेखन जैसे कार्यों को पूरा करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं।
भविष्य में एआई-संचालित तकनीक कैसे बदलेगी कि हम कैसे काम करते हैं और एआई सिस्टम के साथ जुड़ते हैं, ऑटोजीपीटी एक झलक प्रदान करता है।
लेकिन ये कैसे काम करता है?
ऑटो-जीपीटी एलएलएम में सबसे हालिया विकास का उपयोग करता है, विशेष रूप से जीपीटी-4, स्वचालित रूप से ऐसी सामग्री का उत्पादन करने के लिए जो सामंजस्यपूर्ण और प्रासंगिक है। कार्यक्रम भारी मात्रा में डेटा से सीखता है, जो इसे शब्दों और वाक्यों के बीच पैटर्न और कनेक्शन को पहचानने में सक्षम बनाता है।
इस जानकारी का उपयोग करते हुए, ऑटो-जीपीटी फिर एक संकेत या इनपुट के जवाब में टेक्स्ट तैयार करता है। यह इनपुट निर्देश, कार्य या दिशानिर्देशों के सेट के रूप में आ सकता है।
Auto-GPT अपने अत्याधुनिक एल्गोरिदम और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कौशल का उपयोग करने के बाद प्रासंगिक रूप से उपयुक्त और तार्किक रूप से सुसंगत सामग्री बनाता है। इनपुट प्राप्त करना. ऑटो-जीपीटी प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और समय बचाने के इच्छुक संगठनों और लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन है क्योंकि यह जो पाठ उत्पन्न करता है वह मानव-लिखित भाषा से वस्तुतः अप्रभेद्य है।
ऑटो-जीपीटी की ताकत बड़ी मात्रा में डेटा से सीखने और प्रासंगिक और तार्किक दोनों तरह के टेक्स्ट तैयार करने की क्षमता में निहित है, जो इसे जॉब ऑटोमेशन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उपकरण बनाता है।
संक्षेप में, AutoGPT अपने स्वयं के संकेतों पर पुनरावृत्ति करता है, गंभीर रूप से उनका मूल्यांकन करता है, और प्रत्येक पुनरावृत्ति में उनका निर्माण करता है। इसके बाद यह संपूर्ण परियोजनाओं का निर्माण करने के लिए एपीआई के माध्यम से जीपीटी-4 और जीपीटी-3.5 का लाभ उठाता है। इसमें फ़ाइलों को पढ़ने और लिखने, इंटरनेट का उपयोग करने और अपने स्वयं के संकेतों की प्रतिक्रियाओं की जांच करने की क्षमता है। यह प्रासंगिक प्रश्नों के इतिहास के साथ निष्कर्षों को भी जोड़ सकता है।
कार्य जो ऑटो-जीपीटी कर सकते हैं
एक लचीला कार्यक्रम, ऑटो-जीपीटी का उपयोग रिपोर्ट बनाने और डेटा विश्लेषण सहित विभिन्न प्रकार की गतिविधियों के लिए किया जा सकता है। इस भाग में, हम कुछ कार्यों को देखेंगे जो ऑटो-जीपीटी कर सकते हैं और यह उन्हें कैसे स्वचालित करता है।
निर्माण सामग्री
ऑटो-जीपीटी के साथ वेबसाइटों, ब्लॉगों और सोशल मीडिया पोस्टिंग के लिए सामग्री बनाई जा सकती है। यदि आप इसे एक विषय या दिशानिर्देशों का एक सेट देते हैं तो ऑटो-जीपीटी उच्च-गुणवत्ता, प्रासंगिक और दिलचस्प सामग्री का उत्पादन कर सकता है।
अनुवाद करें
आप ऑटो-जीपीटी के साथ अनुवाद गतिविधियां कर सकते हैं। Auto-GPT का उपयोग करके टेक्स्ट को एक भाषा में दर्ज करके दूसरी भाषा में अनुवाद किया जा सकता है। ऐसे व्यवसाय जो विभिन्न देशों में संचालित होते हैं और जिन्हें तीव्र दस्तावेज़ या संचार अनुवाद की आवश्यकता होती है, उनके लिए यह क्षमता अत्यंत सहायक हो सकती है।
ग्राहक सेवा
ग्राहक सहायता कर्तव्यों जैसे लगातार पूछताछ का जवाब देना और मुद्दों को सुलझाना संभावित रूप से ऑटो-जीपीटी के साथ स्वचालित हो सकता है। Auto-GPT ग्राहक की पूछताछ को समझ सकता है और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके उचित समाधान प्रदान कर सकता है।
डेटा विश्लेषण
ऑटो-जीपीटी के साथ डेटा विश्लेषण गतिविधियां की जा सकती हैं। डेटा इनपुट ऑटो-जीपीटी को जानकारी का विश्लेषण करने और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की अनुमति देता है जिसे निर्णय लेने के लिए लागू किया जा सकता है।
रिपोर्ट लिखना
व्यवसाय और शोधकर्ता ऑटो-जीपीटी का उपयोग करने से लाभान्वित हो सकते हैं क्योंकि इसका उपयोग डेटा इनपुट के आधार पर रिपोर्ट तैयार करने के लिए किया जा सकता है। डेटा दर्ज करके, ऑटो-जीपीटी जानकारी का विश्लेषण कर सकता है और सटीक और शिक्षाप्रद परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
कोडन
ऑटो-जीपीटी का उपयोग कोडिंग कार्यों के लिए पूर्ण कार्यक्रम या कोड स्निपेट उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। ऑटो-जीपीटी प्रोग्रामिंग मापदंडों या जरूरतों को ध्यान में रखते हुए प्रभावी और कुशल कोड उत्पन्न कर सकता है। डेवलपर्स जिन्हें सटीक और तेज़ी से कोड लिखने की आवश्यकता है, उन्हें यह क्षमता बहुत मददगार लगेगी।
मैंने अभी कुछ कार्यों का उल्लेख किया है; आखिरकार, आपकी कल्पना ही एकमात्र सीमा है।
अपने Mac पर AutoGPT कैसे स्थापित करें?
AutoGPT का उपयोग करके आप GPT-4 की शक्ति का आसानी से उपयोग कर सकते हैं, अनुसंधान, कोडिंग और वर्णनात्मक वृद्धि सहित विभिन्न गतिविधियों को करने के लिए।
स्थापना प्रक्रिया शुरू करने से पहले आपको अपने कंप्यूटर पर कुछ आवश्यकताएँ स्थापित करने की आवश्यकता है:
- जाना
- पायथन 3.10 या बाद में
- ओपनएआई एपीआई कुंजी
कृपया ध्यान दें: मैं नवीनतम संस्करण के साथ MacOS का उपयोग कर रहा हूँ।
AutoGPT की स्थापना
चरण 1: क्लोन करें AutoGPT रिपॉजिटरी
अपने पहले चरण के रूप में अपने Mac पर एक अलग फ़ोल्डर बनाएँ। गिट बैश का प्रयोग करें और परियोजना को क्लोन करने के लिए निम्न आदेश टाइप करें:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
चरण 2: निर्भरताएँ स्थापित करें
इस चरण में, हम AutoGPT को चलाने के लिए आवश्यक सभी निर्भरताओं को स्थापित करेंगे। यहाँ आदेश है:
pip3 install -r requirements.txt
उसके बाद, rename.env.template to.env और फ़ील्ड को अपनी OpenAI और PinCone API कुंजियों से भरें।
आपकी OpenAI API कुंजी प्राप्त की जा सकती है को यहाँ से डाउनलोड कर सकते हैं।
अंत में, उन APIs को .env फ़ाइल में रखें।
चरण 3: मुख्य फ़ाइल चलाएँ
नीचे दी गई स्क्रिप्ट को निष्पादित करने के लिए एक टर्मिनल खोलें:
python3 -m autogpt
बधाई हो, आपका AutoGPT आपके Mac पर सफलतापूर्वक स्थापित हो गया है।
ऑटोजीपीटी का उपयोग करना
एआई भूमिका को परिभाषित करना
अब, हमें केवल एआई को भूमिका देनी है, और यह स्वचालित रूप से अपने लिए लक्ष्य निर्धारित करता है और इसके आधार पर परिणाम उत्पन्न करता है।
मैंने उपयोग कर लिया है "एक SaaS उत्पाद विकसित करें जो दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने, निर्णय लेने में सुधार करने और उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI का लाभ उठाता है। उदाहरणों में चैटबॉट्स, अनुशंसा इंजन और भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उपकरण शामिल हैं। याद रखें, अपने सास उत्पाद से लाखों बनाने के लिए, यह अभिनव, स्केलेबल, उपयोगकर्ता के अनुकूल होना चाहिए और ग्राहकों को महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान करना चाहिए। बाजार अनुसंधान करें, ग्राहकों की जरूरतों का विश्लेषण करें, और उभरते रुझानों के शीर्ष पर रहें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपका उत्पाद वक्र से आगे रहता है।"
अब, आप देखेंगे कि यह स्वतः ही अपने लिए लक्ष्य निर्धारित कर लेता है।
आप यह भी देख सकते हैं कि AI आपको बेहतर और नवीनतम परिणाम देने के लिए एक सर्फिंग ब्राउज़र का उपयोग कर रहा है।
पिछले परिणामों के आधार पर यह स्वचालित रूप से सुझाव देता है कि आगे कहाँ जाना है।
इस तरह, आप AutoGPT का उपयोग कर सकते हैं और इसे अपनी आवश्यकताओं के लिए वैयक्तिकृत कर सकते हैं।
प्लगइन्स जोड़े गए
डेवलपर्स ने हाल ही में प्लगइन्स जारी किए हैं, जो आपको अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए AutoGPT को अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं। प्लगइन्स कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो एक विशेष सुविधा के साथ एक प्लेटफ़ॉर्म या सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम की क्षमताओं को बढ़ाते हैं।
उन्हें प्राथमिक एप्लिकेशन के कोर कोड में बड़े बदलावों की आवश्यकता नहीं है क्योंकि वे इसकी क्षमताओं को बढ़ाने या सुधारने के लिए बनाए गए हैं।
तृतीय-पक्ष और प्रथम-पक्ष प्लगइन्स भी विकल्प हैं।
प्लगइन्स की सूची इस प्रकार है:
- ट्विटर प्लगइन
- ईमेल प्लगइन
- टेलीग्राम प्लगइन
- गूगल एनालिटिक्स प्लगइन
- Youtube प्लगइन, और बहुत कुछ।
ऑटो-जीपीटी और एलएलएम का भविष्य
इस बात पर जोर देना असंभव है कि कैसे GPT-4 की तरह LLM में जॉब ऑटोमेशन में क्रांति लाने की क्षमता है।
जैसा कि Auto-GPT और द्वारा प्रदर्शित किया गया है ChatGPTएलएलएम को बड़ी मात्रा में डेटा से सीखना सिखाया जा सकता है और स्वतंत्र रूप से सामग्री उत्पादन से लेकर कोडिंग तक गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला को अंजाम दिया जा सकता है। संचालन को स्वचालित करने की क्षमता में उद्योगों को पूरी तरह से बदलने की शक्ति है और हम कैसे काम करते हैं।
लेकिन एलएलएम के लिए, ऑटो-जीपीटी केवल शुरुआत है। जैसे-जैसे तकनीक और विकसित होगी एलएलएम की शक्तियां बढ़ेंगी। भविष्य के एलएलएम जटिल कार्यों और समझने के संदर्भ और जटिलता में भी अधिक निपुण होंगे।
एलएलएम टास्क ऑटोमेशन में नए बाजार और रोजगार की संभावनाएं खोलने की भी क्षमता है। व्यवसाय और लोग अधिक कठिन और कल्पनाशील परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम होंगे यदि वे अपने कई सांसारिक कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम हैं।
इस बदलाव के परिणामस्वरूप डेटा विश्लेषण, सॉफ्टवेयर विकास और सामग्री निर्माण जैसे उद्योगों में नए रोजगार सृजित हो सकते हैं। एलएलएम की क्षमताएं ऑटो-जीपीटी से कहीं आगे जाती हैं।
एलएलएम की क्षमता प्रौद्योगिकी के साथ आगे बढ़ेगी, जिसके परिणामस्वरूप एक कार्यबल अधिक प्रभावी और उत्पादक होगा। जॉब ऑटोमेशन में क्रांति लाने के लिए एलएलएम के लिए अपार संभावनाएं हैं, और आने वाले वर्षों में हम और भी विकास की उम्मीद कर सकते हैं।
ऑटो-जीपीटी और एलएलएम मॉडल में शामिल जोखिम
हालांकि GPT-4 जैसे एलएलएम जॉब ऑटोमेशन में क्रांति लाने का बड़ा वादा पेश करते हैं, लेकिन इसके खतरे और नुकसान भी हो सकते हैं जिन पर ध्यान देने की जरूरत है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में पूर्वाग्रह और पूर्वाग्रह की संभावना चिंता के प्रमुख कारणों में से एक है। यदि प्रशिक्षण डेटा पक्षपातपूर्ण था, तो पक्षपाती एलएलएम से अनुचित और भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं।
एलएलएम के अनुचित तरीके से उपयोग किए जाने की संभावना, जैसे कि गलत सूचना का प्रचार करना या समाचार गढ़ना, एक और मुद्दा है। एलएलएम का उपयोग करने के लिए बहुत ठोस फर्जी जानकारी का उत्पादन करने से लोगों और समाज दोनों पर हानिकारक प्रभाव पड़ सकता है।
इसके अलावा, एलएलएम के अत्यधिक अधिकार और स्वायत्तता कर्तव्य और उत्तरदायित्व के संबंध में प्रश्न पैदा करते हैं। यदि एलएलएम में कोई गलती हो जाती है या उसका परिणाम नकारात्मक आता है तो कौन जवाबदेह है? हम कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि एलएलएम को नैतिक और जिम्मेदारी से लागू किया जाता है?
ऑटो-जीपीटी जैसे एलएलएम का जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए, इन मुद्दों को संबोधित किया जाना चाहिए। प्रशिक्षण डेटा की विविधता और निष्पक्षता की गारंटी होनी चाहिए, और एलएलएम को गलत सूचना प्रसारित करने या आपत्तिजनक सामग्री का उत्पादन करने के लिए नियोजित नहीं किया जाना चाहिए। इसके अतिरिक्त, यह एलएलएम के उपयोग के लिए सटीक नियम और विनियम बनाने और किसी भी प्रतिकूल परिणाम के लिए पार्टियों को जिम्मेदार बनाने पर जोर देता है।
निष्कर्ष
अंत में, एलएलएम और ऑटो-जीपीटी में सामाजिक रूप से लाभकारी क्षमता है। उनके पास सभी उद्योगों में प्रभावशीलता, उत्पादकता और नवाचार को बढ़ावा देने और रोजगार की नई संभावनाएं पैदा करने की क्षमता है।
हालांकि, यह आवश्यक है कि हम एलएलएम का उपयोग जिम्मेदारी से और विवेक के साथ करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनका नैतिक रूप से और समाज के लाभ के लिए उपयोग किया जाता है। ऐसा करके, हम एलएलएम का उपयोग कर सकते हैं ताकि सभी को बेहतर भविष्य मिल सके।
Aayush
पहली बार उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव:
1. पिप इंस्टाल-आर रिक्वायरमेंट्स.टीएक्सटी के बजाय पिप3 इंस्टाल-आर रिक्वायरमेंट्स.टीएक्सटी ट्राई करें
2. एक नया फोल्डर बनाने के लिए मैक फाइंडर पर जाएं, डेस्कटॉप पर एक नया फोल्डर बनाएं और डबल-क्लिक करें, फिर "फोल्डर में एक नया टर्मिनल बनाएं" पर क्लिक करें।
3. सुनिश्चित करें कि आपने Git के साथ Python 3.4 या उच्चतर स्थापित किया है।
4. गिटहब से पर्सनल एक्सेस टोकन प्राप्त करें
5. उस फ़ोल्डर को खोलने के लिए उदात्त पाठ या एटम का उपयोग करें जहाँ आप .env जैसी फ़ाइलों तक पहुँचने के लिए टर्मिनल बनाते हैं
6. यदि आपको OpenAI API पुल पर कोई त्रुटि मिलती है, तो आप बिलिंग विवरण के अंतर्गत एक कार्ड जोड़ने का प्रयास कर सकते हैं। खासकर अगर आपको त्रुटि मिलती है: एपीआई दर सीमा तक पहुंच गई। 10 सेकंड प्रतीक्षा कर रहा है ..
याशिर तारिक
$ Python3 main.py
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "E:\autogpt\Auto-GPT\main.py", पंक्ति 1, में
autogpt आयात मुख्य से
आयात त्रुटि: 'autogpt' से नाम 'मुख्य' आयात नहीं कर सकता (ई:\autogpt\Auto-GPT\autogpt\__init__.py)
कृपया इसे सुलझाने में मेरी मदद करें
Aayush
आपको दौड़ना चाहिए
python3 scripts/main.py
यदि फ़ाइल स्क्रिप्ट नामक निर्देशिका के अंदर स्थित है, तो आपको कमांड चलाने की आवश्यकता है
python3 scripts/main.py
के बजायpython3 main.py
मार्टिन
नमस्ते
जब मैं आदेश चलाता हूं: पायथन-एम autogpt प्रतिक्रिया:/usr/bin/python: autogpt नामक कोई मॉड्यूल नहीं
क्या वर्चुअल वातावरण स्थापित करना आवश्यक है या फ़ोल्डर को स्थानांतरित करने के लिए पर्याप्त है?
धन्यवाद
एनरिको
Python3 -m ऑटोजीपीटी
कृपया अपनी OpenAI API कुंजी को .env या पर्यावरण चर के रूप में सेट करें।
से चाबी प्राप्त कर सकते हैं https://platform.openai.com/account/api-keys
मुझे नहीं पता कि यह मुझे यह त्रुटि क्यों देता है, कृपया मेरी मदद करें।
जनरेट की गई एपीआई कुंजियाँ और इसे फ़ाइल में डालें
मुझे नहीं पता क्या करना चाहिए