ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ຍິນດີຕ້ອນຮັບສູ່ການຕອບ blog ທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈນີ້ໃນ Auto-GPT, ໂຄງການທົດລອງທີ່ຍັງບໍ່ທັນສໍາເລັດທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈຂອງລະບົບ Language Model AI (LLM) ເຊັ່ນ GPT-4 ສາມາດສ້າງແລະເຮັດສໍາເລັດວຽກທີ່ຫລາກຫລາຍດ້ວຍຕົວເອງ.
ວຽກງານຈໍານວນຫລາຍສາມາດອັດຕະໂນມັດໃນລະດັບສູງຂອງຄວາມແມ່ນຍໍາແລະປະສິດທິພາບຂໍຂອບໃຈກັບເຕັກໂນໂລຊີທີ່ປະເສີດທີ່ເອີ້ນວ່າ Auto-GPT. ມັນໃຊ້ຄຸນສົມບັດການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງ GPT-4.
ການພັດທະນານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງວິທີທີ່ LLMs, ເປັນບາດກ້າວອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ AI, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາເຫັນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ.
ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງວ່າ Auto-GPT ແມ່ນຫຍັງ, ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ, ແລະປະເພດຂອງວຽກທີ່ມັນສາມາດເຮັດໄດ້ໃນໂພສນີ້. ຄວາມສໍາຄັນຂອງ Auto-GPT ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດແລະອະນາຄົດຂອງ LLMs ຈະໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງ.
ພວກເຮົາຈະແກ້ໄຂຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບອັນຕະລາຍທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນແລະຜົນກະທົບທາງລົບຂອງການນໍາໃຊ້ LLMs ແລະ Auto-GPT ເຊັ່ນດຽວກັນ, ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະຈັນຍາບັນ.
ເຈົ້າຈະມີຄວາມຮູ້ທີ່ດີກວ່າກ່ຽວກັບ Auto-GPT ແລະທ່າແຮງສໍາລັບ LLMs ໃນການປະຕິວັດວຽກງານອັດຕະໂນມັດໂດຍການສະຫລຸບຂອງບົດຄວາມນີ້.
ສະນັ້ນຂໍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ!
ແມ່ນຫຍັງ AutoGPT?
ອັດຕະໂນມັດ GPT ເປັນໂຄງການທີ່ທັນສະ ໄໝ ທີ່ຫັນປ່ຽນໂລກຂອງວຽກງານອັດຕະໂນມັດ. ມັນເປັນໂຄງການ open-source ທີ່ໃຊ້ອໍານາດທີ່ມີທ່າແຮງຂອງ LLMs ເຊັ່ນ GPT-4 ເພື່ອສ້າງແລະຈັດການວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍຢ່າງອັດຕະໂນມັດ.
ໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ Auto-GPT, ອົງການຈັດຕັ້ງ, ແລະບຸກຄົນສາມາດປັບປຸງຂະບວນການເຊັ່ນ: ການຂຽນບົດລາຍງານ, ການສ້າງເນື້ອຫາ, ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອປະຫຍັດເວລາແລະຕັດຄວາມຜິດພາດ.
ເຕັກໂນໂລຍີທີ່ທັນສະ ໄໝ ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ມີຄວາມສອດຄ່ອງແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກປະລິມານຂໍ້ມູນອັນມະຫາສານ. ຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກຜະລິດເປັນຜົນສະທ້ອນແມ່ນຂໍ້ຄວາມທີ່ມະນຸດຂຽນ.
Auto-GPT ແມ່ນຕົວປ່ຽນເກມໃນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງແລະບຸກຄົນສຸມໃສ່ຫນ້າທີ່ທີ່ສໍາຄັນອື່ນໆໃນຂະນະທີ່ອອກຈາກວຽກທີ່ຊ້ໍາກັນແລະ menial ກັບໂຄງການ.
ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນຊອບແວທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າເກົ່າເຊັ່ນ: Auto-GPT ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສັບສົນຫຼາຍກວ່າເກົ່າຍ້ອນວ່າ LLMs ສືບຕໍ່ພັດທະນາ.
AutoGPT ເປັນໂປຣແກມ AI ທີ່ເປັນເອກະລາດເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ GPT-4 ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອເຮັດສຳເລັດໜ້າວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດສໍາເລັດຫນ້າວຽກເຊັ່ນການຄົ້ນຄວ້າ, ການຂຽນລະຫັດ, ແລະການຂຽນແບບສ້າງສັນໂດຍການກໍານົດພາລະບົດບາດແລະເປົ້າຫມາຍແລະນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງມັນ.
ໃນແງ່ຂອງວິທີການທີ່ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຈະປ່ຽນແປງວິທີທີ່ພວກເຮົາປະຕິບັດແລະມີສ່ວນຮ່ວມກັບລະບົບ AI ໃນອະນາຄົດ, AutoGPT ໃຫ້ຄວາມສະຫວ່າງ.
ແຕ່, ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
Auto-GPT ໃຊ້ການພັດທະນາຫຼ້າສຸດໃນ LLMs, ໂດຍສະເພາະ GPT-4, ເພື່ອຜະລິດເນື້ອຫາທີ່ສອດຄ່ອງແລະກ່ຽວຂ້ອງໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໂຄງການຮຽນຮູ້ຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ, ທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເພື່ອຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆແລະປະໂຫຍກ.
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້, Auto-GPT ຫຼັງຈາກນັ້ນຜະລິດຕະພັນຂໍ້ຄວາມໃນການຕອບສະຫນອງການກະຕຸ້ນເຕືອນຫຼືການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ການປ້ອນຂໍ້ມູນນີ້ອາດຈະມາໃນຮູບແບບຂອງຄໍາສັ່ງ, ວຽກງານ, ຫຼືຊຸດຂອງຄໍາແນະນໍາ.
Auto-GPT ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ເຫມາະສົມກັບສະພາບການແລະສອດຄ່ອງຕາມເຫດຜົນໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ທັນສະ ໄໝ ແລະທັກສະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດຫຼັງຈາກ ໄດ້ຮັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ອັດຕະໂນມັດ GPT ເປັນຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງແລະຜູ້ທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດແລະປະຫຍັດເວລາເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ຄວາມທີ່ມັນຜະລິດແມ່ນ virtually ແຍກອອກຈາກພາສາທີ່ມະນຸດຂຽນ.
ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ Auto-GPT ພັກຜ່ອນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຈາກປະລິມານຂໍ້ມູນອັນມະຫາສານແລະຜະລິດຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະສົມເຫດສົມຜົນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນໃນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ.
ໃນສັ້ນ, AutoGPT iterates ຂອງຕົນເອງ prompts, ປະເມີນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ, ແລະສ້າງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃນແຕ່ລະ iteration. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນໃຊ້ GPT-4 ແລະ GPT-3.5 ຜ່ານ API ເພື່ອຜະລິດໂຄງການທັງຫມົດ. ມັນມີຄວາມສາມາດໃນການອ່ານແລະຂຽນໄຟລ໌, ເຂົ້າເຖິງອິນເຕີເນັດ, ແລະກວດສອບການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງຕົນເອງ. ມັນຍັງສາມາດສົມທົບການຄົ້ນພົບກັບປະຫວັດສາດຂອງຄໍາຖາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
ວຽກງານທີ່ Auto-GPT ສາມາດປະຕິບັດໄດ້
ໂຄງການທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, Auto-GPT ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບກິດຈະກໍາຕ່າງໆ, ລວມທັງການສ້າງບົດລາຍງານແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ໃນສ່ວນນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງບາງຫນ້າທີ່ Auto-GPT ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ແລະວິທີທີ່ມັນອັດຕະໂນມັດພວກມັນ.
ການສ້າງເນື້ອຫາ
ເນື້ອຫາສໍາລັບເວັບໄຊທ໌, ບລັອກ, ແລະການໂພດສື່ມວນຊົນສັງຄົມສາມາດຖືກສ້າງຂື້ນດ້ວຍ Auto-GPT. Auto-GPT ສາມາດຜະລິດວັດສະດຸທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະຫນ້າສົນໃຈຖ້າທ່ານໃຫ້ຫົວຂໍ້ຫຼືຊຸດຄໍາແນະນໍາ.
ການແປພາສາ
ທ່ານສາມາດປະຕິບັດກິດຈະກໍາການແປພາສາດ້ວຍ Auto-GPT. ຂໍ້ຄວາມສາມາດຖືກແປເປັນພາສາອື່ນໂດຍໃຊ້ Auto-GPT ໂດຍການໃສ່ມັນເປັນພາສາດຽວ. ທຸລະກິດທີ່ດໍາເນີນຢູ່ໃນປະເທດຕ່າງໆແລະຕ້ອງການເອກະສານໄວຫຼືການແປພາສາການສື່ສານສາມາດຊອກຫາຄວາມສາມາດນີ້ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດ.
ການບໍລິການລູກຄ້າ
ຫນ້າທີ່ສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າເຊັ່ນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການສອບຖາມເລື້ອຍໆແລະການແກ້ໄຂບັນຫາອາດຈະຖືກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ Auto-GPT. ອັດຕະໂນມັດ GPT ສາມາດເຂົ້າໃຈການສອບຖາມຂອງລູກຄ້າແລະສະຫນອງການແກ້ໄຂທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍໃຊ້ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ກິດຈະກໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດ້ວຍ Auto-GPT. ການປ້ອນຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃຫ້ Auto-GPT ວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ເຂົ້າໃນການຕັດສິນໃຈ.
ການຂຽນບົດລາຍງານ
ທຸລະກິດແລະນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການນໍາໃຊ້ Auto-GPT ນັບຕັ້ງແຕ່ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຜະລິດບົດລາຍງານຂຶ້ນກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ໂດຍການໃສ່ຂໍ້ມູນ, Auto-GPT ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຄໍາແນະນໍາ.
ລະຫັດ
Auto-GPT ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງໂປຼແກຼມເຕັມຮູບແບບຫຼືລະຫັດຫຍໍ້ຫນ້າສໍາລັບວຽກການຂຽນລະຫັດ. Auto-GPT ສາມາດສ້າງລະຫັດທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະມີປະສິດທິພາບໂດຍການເອົາຕົວກໍານົດການການຂຽນໂປຼແກຼມຫຼືຄວາມຕ້ອງການເຂົ້າໃນບັນຊີ. ນັກພັດທະນາທີ່ຕ້ອງການຂຽນລະຫັດຢ່າງຊັດເຈນແລະໄວຈະເຫັນວ່າຄວາມສາມາດນີ້ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ.
ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວເຖິງພຽງແຕ່ສອງສາມຫນ້າວຽກ; ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, ຈໍາກັດພຽງແຕ່ແມ່ນຈິນຕະນາການຂອງທ່ານ.
ວິທີການຕິດຕັ້ງ AutoGPT ໃນ Mac ຂອງທ່ານ?
ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ພະລັງງານຂອງ GPT-4 ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍໂດຍໃຊ້ AutoGPT ເພື່ອປະຕິບັດກິດຈະກໍາຕ່າງໆ, ລວມທັງການຄົ້ນຄວ້າ, ການເຂົ້າລະຫັດ, ແລະການປັບປຸງການບັນຍາຍ.
ມີຄວາມຕ້ອງການຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຕິດຕັ້ງໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະເລີ່ມຕົ້ນຂະບວນການຕິດຕັ້ງ:
- Git
- Python 3.10 ຫຼືຫຼັງຈາກນັ້ນ
- ກະແຈ OpenAI API
ກະລຸນາບັນທຶກ: ຂ້າພະເຈົ້າໃຊ້ MacOS ກັບສະບັບຫລ້າສຸດ.
ຕັ້ງຄ່າ AutoGPT
ຂັ້ນຕອນທີ 1: Clone ໄດ້ AutoGPT repository
ສ້າງໂຟນເດີແຍກຕ່າງຫາກໃນ Mac ຂອງທ່ານເປັນຂັ້ນຕອນທໍາອິດຂອງທ່ານ. ໃຊ້ Git Bash ແລະພິມຄໍາສັ່ງຕໍ່ໄປນີ້ເພື່ອ clone ໂຄງການ:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
ຂັ້ນຕອນທີ 2: ຕິດຕັ້ງການຂຶ້ນກັບ
ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ພວກເຮົາຈະຕິດຕັ້ງທຸກ dependencies ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອດໍາເນີນການ AutoGPT. ນີ້ແມ່ນຄໍາສັ່ງ:
pip3 install -r requirements.txt
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, rename.env.template to.env ແລະຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນດ້ວຍກະແຈ OpenAI ແລະ PineCone API ຂອງທ່ານ.
ລະຫັດ OpenAI API ຂອງທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບ ທີ່ນີ້.
ສຸດທ້າຍ, ເອົາ API ເຫຼົ່ານັ້ນໄວ້ໃນໄຟລ໌ .env.
ຂັ້ນຕອນທີ 3: ດໍາເນີນການໄຟລ໌ຕົ້ນຕໍ
ເປີດ terminal ເພື່ອປະຕິບັດ script ທີ່ໃຫ້ຂ້າງລຸ່ມນີ້:
python3 -m autogpt
ຂໍສະແດງຄວາມຍິນດີ, AutoGPT ຂອງທ່ານໄດ້ຖືກຕິດຕັ້ງຢ່າງສໍາເລັດຜົນໃນ Mac ຂອງທ່ານ.
ໃຊ້ AutoGPT
ການກໍານົດພາລະບົດບາດ AI
ໃນປັດຈຸບັນ, ພວກເຮົາພຽງແຕ່ຕ້ອງໃຫ້ບົດບາດກັບ AI, ແລະມັນອັດຕະໂນມັດກໍານົດເປົ້າຫມາຍສໍາລັບຕົວມັນເອງແລະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບໂດຍອີງໃສ່ມັນ.
ຂ້ອຍໄດ້ໃຊ້ "ພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ SaaS ທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈ ແລະເພີ່ມປະສິດຕິພາບ. ຕົວຢ່າງປະກອບມີ chatbots, ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາ, ແລະເຄື່ອງມືການວິເຄາະການຄາດຄະເນ. ຈືຂໍ້ມູນການ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ລ້ານຈາກຜະລິດຕະພັນ SaaS ຂອງທ່ານ, ມັນຕ້ອງເປັນນະວັດກໍາ, ຂະຫຍາຍໄດ້, ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້, ແລະສະຫນອງມູນຄ່າທີ່ສໍາຄັນກັບລູກຄ້າ. ດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາຕະຫຼາດ, ວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ, ແລະຢູ່ເທິງສຸດຂອງແນວໂນ້ມທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເພື່ອຮັບປະກັນຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານຢູ່ທາງຫນ້າຂອງເສັ້ນໂຄ້ງ."
ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານຈະເຫັນວ່າມັນອັດຕະໂນມັດກໍານົດເປົ້າຫມາຍສໍາລັບຕົວມັນເອງ.
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າ AI ກໍາລັງໃຊ້ຕົວທ່ອງເວັບ surfing, ເພື່ອໃຫ້ທ່ານມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າແລະຫລ້າສຸດ.
ອີງຕາມຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຜ່ານມາ, ມັນແນະນໍາອັດຕະໂນມັດວ່າຈະໄປບ່ອນໃດຕໍ່ໄປ.
ດ້ວຍວິທີນີ້, ທ່ານສາມາດໃຊ້ AutoGPT ແລະປັບແຕ່ງມັນຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ.
ເພີ່ມ plugins
ບໍ່ດົນມານີ້, ຜູ້ພັດທະນາໄດ້ປ່ອຍ plugins, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປັບ AutoGPT ກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງທ່ານ. Plugins ແມ່ນໂຄງການຄອມພິວເຕີທີ່ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງແພລະຕະຟອມຫຼືໂປຼແກຼມໂປຼແກຼມທີ່ມີຄຸນສົມບັດສະເພາະ.
ພວກມັນບໍ່ຕ້ອງການການປ່ຽນແປງລະຫັດຫຼັກຂອງແອັບພລິເຄຊັນຫຼັກ ເພາະວ່າພວກມັນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຂະຫຍາຍ ຫຼືປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງມັນ.
plugins ພາກສ່ວນທີສາມແລະພາກສ່ວນທີສາມແມ່ນທາງເລືອກ.
ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງ plugins ມີດັ່ງນີ້:
- ປັ໊ກອິນ Twitter
- ອີເມວປລັກອິນ
- ປລັກອິນ Telegram
- Google Analytics Plugin
- Youtube plugin, ແລະອື່ນໆອີກ.
ອະນາຄົດຂອງ Auto-GPT ແລະ LLMs
ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະເນັ້ນຫນັກວ່າ LLMs, ເຊັ່ນ GPT-4, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດແນວໃດ.
ດັ່ງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນໂດຍ Auto-GPT ແລະ ສົນທະນາ GPT, LLMs ສາມາດໄດ້ຮັບການສອນໃຫ້ຮຽນຮູ້ຈາກປະລິມານອັນມະຫາສານຂອງຂໍ້ມູນແລະເປັນເອກະລາດດໍາເນີນກິດຈະກໍາຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຈາກການຜະລິດເນື້ອຫາເພື່ອລະຫັດ. ຄວາມສາມາດໃນການດໍາເນີນການອັດຕະໂນມັດມີອໍານາດໃນການປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກໍາຢ່າງສົມບູນແລະວິທີທີ່ພວກເຮົາດໍາເນີນການ.
ແຕ່ສໍາລັບ LLMs, Auto-GPT ແມ່ນພຽງແຕ່ການເລີ່ມຕົ້ນ. ອໍານາດຂອງ LLMs ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາຕື່ມອີກ. LLMs ໃນອະນາຄົດຈະມີຄວາມຊໍານິຊໍານານຫຼາຍຂຶ້ນໃນວຽກງານທີ່ສັບສົນແລະເຂົ້າໃຈສະພາບການແລະຄວາມຊັບຊ້ອນ.
ວຽກງານອັດຕະໂນມັດຂອງ LLM ຍັງມີທ່າແຮງທີ່ຈະເປີດຕະຫຼາດໃຫມ່ແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຈ້າງງານ. ທຸລະກິດແລະປະຊາຊົນຈະສາມາດສຸມໃສ່ໂຄງການທີ່ຍາກຫຼາຍແລະຈິນຕະນາການຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂອງ chores mundane ຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ການຈ້າງງານໃຫມ່ໃນອຸດສາຫະກໍາເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການພັດທະນາຊອບແວ, ແລະການສ້າງເນື້ອຫາອາດຈະຖືກສ້າງຂື້ນຍ້ອນການປ່ຽນແປງໃນຄວາມສໍາຄັນນີ້. ຄວາມສາມາດຂອງ LLMs ໄປຫຼາຍກວ່າ auto-GPT.
ຄວາມສາມາດຂອງ LLMs ຈະກ້າວຫນ້າຄຽງຄູ່ກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ກໍາລັງແຮງງານທີ່ມີປະສິດຕິຜົນແລະມີປະສິດຕິຜົນຫຼາຍຂຶ້ນ. ມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບ LLMs ໃນການປະຕິວັດການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, ແລະໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດວ່າຈະມີການພັດທະນາຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຄວາມສ່ຽງທີ່ແບບ Auto-GPT ແລະ LLMs ປະກອບມີ
ເຖິງແມ່ນວ່າ LLMs ເຊັ່ນ GPT-4 ສະເຫນີສັນຍາອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຈະປະຕິວັດການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, ມັນອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍແລະຂໍ້ເສຍທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາ. ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການມີອະຄະຕິ ແລະຄວາມລຳອຽງໃນຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບແມ່ນໜຶ່ງໃນສາເຫດຫຼັກຂອງຄວາມກັງວົນ. ຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມມີຄວາມລໍາອຽງ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸຕິທໍາແລະການຈໍາແນກອາດຈະເກີດຂື້ນຈາກ LLMs ທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງ.
ຄວາມເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບ LLMs ທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊັ່ນການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືສ້າງຂ່າວ, ແມ່ນບັນຫາອື່ນ. ການໃຊ້ LLMs ເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນປອມທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍອາດສົ່ງຜົນຮ້າຍຕໍ່ຄົນ ແລະສັງຄົມ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ອຳນາດການປົກຄອງ ແລະ ຄວາມເປັນເອກະລາດຂອງ LLMs ສ້າງຄຳຖາມກ່ຽວກັບໜ້າທີ່ ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ໃຜເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບຖ້າ LLM ເຮັດຜິດພາດຫຼືມີຜົນລົບ? ພວກເຮົາສາມາດເຮັດແນວໃດເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ LLMs ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີຈັນຍາບັນແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ?
ເພື່ອນໍາໃຊ້ LLMs ເຊັ່ນ Auto-GPT ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍແລະຈຸດປະສົງຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຕ້ອງໄດ້ຮັບການຮັບປະກັນ, ແລະ LLMs ຈະຕ້ອງບໍ່ຖືກຈ້າງງານເພື່ອເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຜະລິດອຸປະກອນການກະທໍາຜິດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນປະກອບມີການສ້າງກົດລະບຽບແລະກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ LLMs ແລະເຮັດໃຫ້ພາກສ່ວນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ເອື້ອອໍານວຍ.
ສະຫຼຸບ
ສະຫຼຸບແລ້ວ, LLMs ແລະ Auto-GPT ມີທ່າແຮງທີ່ເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ສັງຄົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ເຂົາເຈົ້າມີຄວາມສາມາດຊຸກຍູ້ປະສິດທິຜົນ, ຜະລິດຕະພາບ, ແລະນະວັດຕະກໍາໃນທົ່ວທຸກອຸດສາຫະກໍາແລະສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ການຈ້າງງານໃຫມ່.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ LLMs ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະລະມັດລະວັງ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີສິນທໍາແລະຜົນປະໂຫຍດຂອງສັງຄົມ. ໂດຍການເຮັດສິ່ງນີ້, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ LLMs ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທຸກຄົນມີອະນາຄົດທີ່ດີກວ່າ.
ອາຍຸຊ
ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ຄັ້ງທໍາອິດ:
1. ລອງ pip3 install -r requirements.txt ແທນ pip install -r requirements.txt
2. ເພື່ອສ້າງໂຟນເດີໃຫມ່ໄປທີ່ Mac Finder, ສ້າງໂຟນເດີໃຫມ່ໃນ desktop ແລະ double-click, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຫ້ຄລິກໃສ່ "ສ້າງ terminal ໃຫມ່ຢູ່ໃນໂຟນເດີ".
3. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານໄດ້ຕິດຕັ້ງ Python 3.4 ຫຼືສູງກວ່າ, ດ້ວຍ Git.
4. ໄດ້ຮັບ Token ສ່ວນບຸກຄົນຈາກ GitHub
5. ໃຊ້ Sublime Text ຫຼື Atom ເພື່ອເປີດໂຟນເດີທີ່ທ່ານສ້າງ terminal ເພື່ອເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌ເຊັ່ນ .env.
6. ຖ້າທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມຜິດພາດໃນການດຶງ OpenAI API, ທ່ານອາດຈະລອງເພີ່ມບັດພາຍໃຕ້ລາຍລະອຽດການເອີ້ນເກັບເງິນ. ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານໄດ້ຮັບຂໍ້ຜິດພາດ: API ອັດຕາຈໍາກັດບັນລຸໄດ້. ລໍຖ້າ 10 ວິນາທີ..
Yashir Tariq
$ python3 main.py
Traceback (ການໂທຫຼ້າສຸດສຸດທ້າຍ):
ໄຟລ໌ “E:\autogpt\Auto-GPT\main.py”, ແຖວ 1, ໃນ
ຈາກ autogpt ການນໍາເຂົ້າຕົ້ນຕໍ
ImportError: ບໍ່ສາມາດນຳເຂົ້າຊື່ 'main' ຈາກ 'autogpt' (E:\autogpt\Auto-GPT\autogpt\__init__.py)
ກະລຸນາຊ່ວຍຂ້າພະເຈົ້າແກ້ໄຂນີ້
ອາຍຸຊ
ທ່ານຄວນແລ່ນ
python3 scripts/main.py
ຖ້າໄຟລ໌ຕັ້ງຢູ່ໃນໄດເລກະທໍລີທີ່ເອີ້ນວ່າ scripts, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງດໍາເນີນການຄໍາສັ່ງ
python3 scripts/main.py
ແທນທີ່python3 main.py
MARTINE
ສະບາຍດີ
ເມື່ອຂ້ອຍແລ່ນຄໍາສັ່ງ: python -m autogpt response: /usr/bin/python: ບໍ່ມີໂມດູນທີ່ມີຊື່ autogpt
ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕິດຕັ້ງສະພາບແວດລ້ອມ virtual ຫຼືມັນພຽງພໍທີ່ຈະຍ້າຍໂຟນເດີ?
ຂໍຂອບໃຈ
enrico
python3 -m autogpt
ກະລຸນາຕັ້ງລະຫັດ OpenAI API ຂອງທ່ານໃນ .env ຫຼືເປັນຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມ.
ເຈົ້າສາມາດເອົາກະແຈຂອງເຈົ້າຈາກ https://platform.openai.com/account/api-keys
ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງມັນເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍຜິດພາດນີ້, ກະລຸນາຊ່ວຍຂ້ອຍ.
ກະແຈ api ທີ່ສ້າງຂຶ້ນແລະເອົາໃສ່ໃນໄຟລ໌
ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ວ່າຈະເຮັດແນວໃດ