ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
GPT-4 പോലുള്ള ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ AI (LLM) സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് സ്വന്തമായി നിരവധി ജോലികൾ സൃഷ്ടിക്കാനും പൂർത്തിയാക്കാനും കഴിയുന്നതിന്റെ ആകർഷകമായ ഉദാഹരണമായി വർത്തിക്കുന്ന പൂർത്തിയാകാത്ത പരീക്ഷണ പരിപാടിയായ Auto-GPT-ലെ ഈ ആകർഷകമായ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിലേക്ക് സ്വാഗതം.
ഓട്ടോ-ജിപിടി എന്നറിയപ്പെടുന്ന അതിശയകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് നന്ദി, ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെയും കാര്യക്ഷമതയോടെയും നിരവധി ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് GPT-4-ന്റെ ശക്തമായ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
AI-യുടെ ഒരു വലിയ മുന്നേറ്റമായ LLM-കൾക്ക് ജോലി ഓട്ടോമേഷൻ എങ്ങനെ കാണുന്നു എന്നതിനെ കാര്യമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് എങ്ങനെയുണ്ടെന്ന് ഈ വികസനം സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഓട്ടോ-ജിപിടി എന്താണെന്നും അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും അതിന് ഏത് തരത്തിലുള്ള ടാസ്ക്കുകൾ ചെയ്യാമെന്നും ഈ പോസ്റ്റിൽ ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും. ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഓട്ടോ-ജിപിടിയുടെ പ്രാധാന്യവും LLM-കളുടെ ഭാവിയും ഉൾപ്പെടുത്തും.
ഉത്തരവാദിത്തവും ധാർമ്മികവുമായ ഉപയോഗത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം എടുത്തുകാണിച്ചുകൊണ്ട് LLM-കളും ഓട്ടോ-GPT-യും ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ സാധ്യതയുള്ള അപകടങ്ങളെയും പ്രതികൂല ഫലങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ ഞങ്ങൾ പരിഹരിക്കും.
ഈ ലേഖനത്തിന്റെ ഉപസംഹാരത്തോടെ നിങ്ങൾക്ക് Auto-GPT-യെ കുറിച്ചും ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷനിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള LLM-കൾക്കുള്ള സാധ്യതയെക്കുറിച്ചും മികച്ച അറിവ് ലഭിക്കും.
നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം!
എന്താണ് ഓട്ടോജിപിടി?
ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷന്റെ ലോകത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ഒരു അത്യാധുനിക പ്രോഗ്രാമാണ് ഓട്ടോ-ജിപിടി. GPT-4 പോലെയുള്ള LLM-കളുടെ ശക്തമായ ശക്തികൾ സ്വയംഭരണപരമായി സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വിവിധ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോഗ്രാമാണിത്.
സ്വയമേവ-ജിപിടിയുടെ ഉപയോഗത്തിലൂടെ, സമയം ലാഭിക്കുന്നതിനും തെറ്റുകൾ കുറക്കുന്നതിനുമായി ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കും വ്യക്തികൾക്കും റിപ്പോർട്ടിംഗ്, ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ, ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നിവ പോലുള്ള പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ കഴിയും.
അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിലൂടെ ഏകീകൃതവും പ്രസക്തവുമായ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അനന്തരഫലമായി നിർമ്മിച്ച വാചകം അടിസ്ഥാനപരമായി മനുഷ്യരെഴുതിയ വാചകമാണ്.
ഓട്ടോ-ജിപിടി ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷനിലെ ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചറാണ്, പ്രോഗ്രാമിലേക്ക് ആവർത്തിച്ചുള്ളതും നിസ്സാരവുമായ ജോലികൾ ഉപേക്ഷിക്കുമ്പോൾ മറ്റ് നിർണായക ചുമതലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെയും വ്യക്തികളെയും അനുവദിക്കുന്നു.
LLM-കൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിവുള്ള Auto-GPT പോലെയുള്ള കൂടുതൽ ശക്തമായ സോഫ്റ്റ്വെയറുകൾ നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.
ഓട്ടോജിപിടി എന്നത് ഒരു ഗ്രൗണ്ട് ബ്രേക്കിംഗ് ഓട്ടോണമസ് AI പ്രോഗ്രാമാണ്, അത് GPT-4 വിവിധ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. റോളുകളും ലക്ഷ്യങ്ങളും നൽകി അതിന്റെ കഴിവ് ഉപയോഗിച്ച് ഗവേഷണം, കോഡിംഗ്, ക്രിയേറ്റീവ് റൈറ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് AI ഉപയോഗിക്കാം.
ഭാവിയിൽ AI സംവിധാനങ്ങളുമായി ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും അവരുമായി ഇടപഴകാമെന്നും AI- പ്രവർത്തിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ മാറ്റും എന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, AutoGPT ഒരു കാഴ്ച നൽകുന്നു.
പക്ഷേ, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?
യോജിപ്പുള്ളതും പ്രസക്തവുമായ ഉള്ളടക്കം സ്വയമേവ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് LLM-കളിലെ ഏറ്റവും പുതിയ സംഭവവികാസങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് GPT-4, Auto-GPT ഉപയോഗിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രോഗ്രാം പഠിക്കുന്നു, ഇത് വാക്കുകളും വാക്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പാറ്റേണുകളും കണക്ഷനുകളും തിരിച്ചറിയാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഓട്ടോ-ജിപിടി ഒരു പ്രോംപ്റ്റിന് അല്ലെങ്കിൽ ഇൻപുട്ടിന്റെ പ്രതികരണമായി ടെക്സ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ ഇൻപുട്ട് ഒരു നിർദ്ദേശത്തിന്റെയോ ഒരു ടാസ്ക്കിന്റെയോ ഒരു കൂട്ടം മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുടെയോ രൂപത്തിൽ വന്നേക്കാം.
യാന്ത്രിക-ജിപിടി അതിന്റെ അത്യാധുനിക അൽഗോരിതങ്ങളും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകളും ഉപയോഗിച്ച് സന്ദർഭോചിതവും യുക്തിസഹവുമായ സ്ഥിരതയുള്ള ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് സ്വീകരിക്കുന്നു. പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും സമയം ലാഭിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കും ആളുകൾക്കും ഓട്ടോ-ജിപിടി ഒരു പ്രധാന ഉറവിടമാണ്, കാരണം അത് നിർമ്മിക്കുന്ന വാചകം മനുഷ്യരെഴുതിയ ഭാഷയിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാനാവില്ല.
ഓട്ടോ-ജിപിടിയുടെ ശക്തി, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും പ്രസക്തവും യുക്തിസഹവുമായ ടെക്സ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനുള്ള ശേഷിയിലാണ്, ഇത് തൊഴിൽ ഓട്ടോമേഷൻ മേഖലയിലെ ഒരു നിർണായക ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
ചുരുക്കത്തിൽ, AutoGPT അതിന്റേതായ നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ ആവർത്തിക്കുന്നു, അവയെ വിമർശനാത്മകമായി വിലയിരുത്തുന്നു, ഓരോ ആവർത്തനത്തിലും അവ നിർമ്മിക്കുന്നു. മുഴുവൻ പ്രോജക്റ്റുകളും നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അത് API വഴി GPT-4, GPT-3.5 എന്നിവയെ സ്വാധീനിക്കുന്നു. ഫയലുകൾ വായിക്കാനും എഴുതാനും ഇന്റർനെറ്റ് ആക്സസ് ചെയ്യാനും സ്വന്തം നിർദ്ദേശങ്ങളോടുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനും ഇതിന് കഴിവുണ്ട്. ഇതിന് കണ്ടെത്തലുകളെ പ്രസക്തമായ ചോദ്യങ്ങളുടെ ചരിത്രവുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ടാസ്ക്കുകൾ
ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ പ്രോഗ്രാം, ഓട്ടോ-ജിപിടി റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതും ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം. ഈ ഭാഗത്ത്, ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ചില ഫംഗ്ഷനുകളും അത് എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ നോക്കാം.
ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടിക്കൽ
വെബ്സൈറ്റുകൾ, ബ്ലോഗുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റിംഗുകൾ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ഉള്ളടക്കം ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിക്കാനാകും. നിങ്ങൾ ഒരു വിഷയമോ ഒരു കൂട്ടം മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളോ നൽകിയാൽ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും പ്രസക്തവും രസകരവുമായ മെറ്റീരിയൽ നിർമ്മിക്കാൻ ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് കഴിയും.
വിവർത്തനം
നിങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താം. ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് ഒരു ഭാഷയിൽ നൽകി മറ്റൊരു ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. വിവിധ രാജ്യങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന, ദ്രുതരേഖയോ ആശയവിനിമയ വിവർത്തനമോ ആവശ്യമുള്ള ബിസിനസുകൾക്ക് ഈ കഴിവ് വളരെ സഹായകരമാണെന്ന് കണ്ടെത്താനാകും.
കസ്റ്റമർ സർവീസ്
ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള അന്വേഷണങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുക, പ്രശ്നങ്ങൾ തീർക്കുക തുടങ്ങിയ ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണാ ചുമതലകൾ ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിച്ച് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ക്ലയന്റ് അന്വേഷണങ്ങൾ മനസിലാക്കാനും ഉചിതമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകാനും ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് കഴിയും.
ഡാറ്റ വിശകലനം
ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിശകലന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താം. വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ബാധകമാക്കാവുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് ഓട്ടോ-ജിപിടിയെ അനുവദിക്കുന്നു.
റിപ്പോർട്ടുകൾ എഴുതുന്നു
ഡാറ്റാ ഇൻപുട്ടുകളെ ആശ്രയിച്ച് റിപ്പോർട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനാൽ ബിസിനസുകൾക്കും ഗവേഷകർക്കും ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാം. ഡാറ്റ നൽകുന്നതിലൂടെ, ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും കൃത്യവും പ്രബോധനപരവുമായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.
കോഡിംഗ്
കോഡിംഗ് ജോലികൾക്കായി പൂർണ്ണ പ്രോഗ്രാമുകളോ കോഡ് സ്നിപ്പെറ്റുകളോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഓട്ടോ-ജിപിടി ഉപയോഗിക്കാം. പ്രോഗ്രാമിംഗ് പാരാമീറ്ററുകളോ ആവശ്യങ്ങളോ കണക്കിലെടുത്ത് കാര്യക്ഷമവും കാര്യക്ഷമവുമായ കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് കഴിയും. കൃത്യമായും വേഗത്തിലും കോഡ് എഴുതേണ്ട ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഈ കഴിവ് വളരെ സഹായകമാകും.
ഞാൻ കുറച്ച് ജോലികൾ സൂചിപ്പിച്ചു; എല്ലാത്തിനുമുപരി, ഒരേയൊരു പരിധി നിങ്ങളുടെ ഭാവനയാണ്.
നിങ്ങളുടെ Mac-ൽ AutoGPT എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?
ഗവേഷണം, കോഡിംഗ്, ആഖ്യാന മെച്ചപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ AutoGPT ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് GPT-4-ന്റെ ശക്തി എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
ഞങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ട ചില ആവശ്യകതകളുണ്ട്:
- Git
- പൈത്തൺ 3.10 അല്ലെങ്കിൽ അതിനുശേഷമുള്ളത്
- OpenAI API കീ
ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക: ഞാൻ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പിനൊപ്പം MacOS ഉപയോഗിക്കുന്നു.
AutoGPT സജ്ജീകരിക്കുന്നു
ഘട്ടം 1: ക്ലോൺ ചെയ്യുക AutoGPT ശേഖരം
നിങ്ങളുടെ ആദ്യപടിയായി നിങ്ങളുടെ Mac-ൽ ഒരു പ്രത്യേക ഫോൾഡർ സൃഷ്ടിക്കുക. പ്രോജക്റ്റ് ക്ലോൺ ചെയ്യുന്നതിന് Git Bash ഉപയോഗിക്കുക, ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
ഘട്ടം 2: ഡിപൻഡൻസികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക
ഈ ഘട്ടത്തിൽ, AutoGPT പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ എല്ലാ ഡിപൻഡൻസികളും ഞങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യും. കമാൻഡ് ഇതാ:
pip3 install -r requirements.txt
അതിനുശേഷം, rename.env.template to.env നിങ്ങളുടെ OpenAI, PineCone API കീകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫീൽഡുകൾ പൂരിപ്പിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ OpenAI API കീ സ്വന്തമാക്കാം ഇവിടെ.
അവസാനം, ആ API-കൾ .env ഫയലിൽ സ്ഥാപിക്കുക.
ഘട്ടം 3: പ്രധാന ഫയൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
താഴെ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ ഒരു ടെർമിനൽ തുറക്കുക:
python3 -m autogpt
അഭിനന്ദനങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ AutoGPT നിങ്ങളുടെ Mac-ൽ വിജയകരമായി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തു.
AutoGPT ഉപയോഗിക്കുന്നു
AI റോൾ നിർവചിക്കുന്നു
ഇപ്പോൾ, നമ്മൾ AI-യ്ക്ക് റോൾ നൽകേണ്ടതുണ്ട്, അത് സ്വയമേവ ലക്ഷ്യം സജ്ജീകരിക്കുകയും അതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഫലങ്ങൾ പുറപ്പെടുവിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഞാൻ ഉപയോഗിച്ചത് "ആവർത്തിച്ചുള്ള ടാസ്ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉൽപാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും AI-യെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഒരു SaaS ഉൽപ്പന്നം വികസിപ്പിക്കുക. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ശുപാർശ എഞ്ചിനുകൾ, പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഓർക്കുക, നിങ്ങളുടെ SaaS ഉൽപ്പന്നത്തിൽ നിന്ന് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് സമ്പാദിക്കുന്നതിന്, അത് നൂതനവും അളക്കാവുന്നതും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവും ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കാര്യമായ മൂല്യം നൽകുന്നതുമായിരിക്കണം. വിപണി ഗവേഷണം നടത്തുക, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം കർവിന് മുന്നിൽ നിൽക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഉയർന്നുവരുന്ന ട്രെൻഡുകളുടെ മുകളിൽ തുടരുക."
ഇപ്പോൾ, അത് സ്വയം ലക്ഷ്യങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുന്നത് നിങ്ങൾ കാണും.
നിങ്ങൾക്ക് മികച്ചതും ഏറ്റവും പുതിയതുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് AI ഒരു സർഫിംഗ് ബ്രൗസർ ഉപയോഗിക്കുന്നതായും നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും.
മുമ്പത്തെ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അടുത്തതായി എവിടേക്ക് പോകണമെന്ന് ഇത് യാന്ത്രികമായി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.
ഈ രീതിയിൽ, നിങ്ങൾക്ക് AutoGPT ഉപയോഗിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അത് വ്യക്തിഗതമാക്കാനും കഴിയും.
പ്ലഗിനുകൾ ചേർത്തു
ഡവലപ്പർമാർ അടുത്തിടെ പുറത്തിറക്കിയ പ്ലഗിനുകൾ, നിങ്ങളുടെ തനതായ ആവശ്യകതകൾക്ക് AutoGPT അനുയോജ്യമാക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷത ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം അല്ലെങ്കിൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോഗ്രാമിന്റെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളാണ് പ്ലഗിനുകൾ.
പ്രൈമറി ആപ്ലിക്കേഷന്റെ കോർ കോഡിൽ അവർക്ക് വലിയ മാറ്റങ്ങൾ ആവശ്യമില്ല, കാരണം അവ അതിന്റെ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനോ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ ഉള്ളതാണ്.
മൂന്നാം കക്ഷി, ഒന്നാം കക്ഷി പ്ലഗിന്നുകളും ഓപ്ഷനുകളാണ്.
പ്ലഗിന്നുകളുടെ ലിസ്റ്റ് ഇപ്രകാരമാണ്:
- ട്വിറ്റർ പ്ലഗിൻ
- ഇമെയിൽ പ്ലഗിൻ
- ടെലിഗ്രാം പ്ലഗിൻ
- Google Analytics പ്ലഗിൻ
- Youtube പ്ലഗിൻ, കൂടാതെ മറ്റു പലതും.
ഓട്ടോ-ജിപിടി, എൽഎൽഎം എന്നിവയുടെ ഭാവി
GPT-4 പോലെയുള്ള LLM-കൾക്ക് തൊഴിൽ ഓട്ടോമേഷനിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് ഊന്നിപ്പറയുക അസാധ്യമാണ്.
ഓട്ടോ-ജിപിടി പ്രദർശിപ്പിച്ചത് പോലെ ചാറ്റ് GPT, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണം മുതൽ കോഡിംഗ് വരെയുള്ള വിശാലമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമായി നടപ്പിലാക്കാനും LLM-കളെ പഠിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. പ്രവർത്തനങ്ങളെ യാന്ത്രികമാക്കാനുള്ള ശേഷിക്ക് വ്യവസായങ്ങളെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റാനും ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും മാറ്റാനുള്ള ശക്തിയുണ്ട്.
എന്നാൽ LLM-കളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, Auto-GPT ഒരു തുടക്കം മാത്രമാണ്. സാങ്കേതികവിദ്യ കൂടുതൽ വികസിക്കുമ്പോൾ LLM-കളുടെ ശക്തി വർദ്ധിക്കും. ഭാവിയിലെ LLM-കൾ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ പോലും കൂടുതൽ സമർത്ഥരായിരിക്കും, സന്ദർഭവും സങ്കീർണ്ണതയും മനസ്സിലാക്കും.
LLM ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷനും പുതിയ വിപണികളും തൊഴിൽ സാധ്യതകളും തുറക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ട്. ബിസിനസ്സുകൾക്കും ആളുകൾക്കും അവരുടെ ലൗകികമായ പല ജോലികളും യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും ഭാവനാസമ്പന്നവുമായ പദ്ധതികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും.
ഊന്നൽ നൽകുന്ന ഈ മാറ്റത്തിന്റെ ഫലമായി ഡാറ്റാ വിശകലനം, സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനം, ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ വ്യവസായങ്ങളിൽ പുതിയ തൊഴിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടേക്കാം. LLM-കളുടെ കഴിവുകൾ ഓട്ടോ-ജിപിടിക്ക് അപ്പുറമാണ്.
LLM-കളുടെ കഴിവുകൾ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്കൊപ്പം മുന്നേറും, അതിന്റെ ഫലമായി കൂടുതൽ ഫലപ്രദവും ഉൽപ്പാദനക്ഷമവുമായ ഒരു തൊഴിൽ ശക്തി ലഭിക്കും. തൊഴിൽ ഓട്ടോമേഷനിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ LLM-കൾക്ക് വലിയ സാധ്യതകളുണ്ട്, വരും വർഷങ്ങളിൽ ഇനിയും കൂടുതൽ സംഭവവികാസങ്ങൾ നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.
ഓട്ടോ-ജിപിടി, എൽഎൽഎം മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന അപകടസാധ്യതകൾ
GPT-4 പോലുള്ള LLM-കൾ തൊഴിൽ ഓട്ടോമേഷനിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ വലിയ വാഗ്ദാനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അപകടങ്ങളും ദോഷങ്ങളും കണക്കിലെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതവും മുൻവിധിയും ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത ആശങ്കയുടെ പ്രധാന കാരണങ്ങളിലൊന്നാണ്. പരിശീലന ഡാറ്റ പക്ഷപാതപരമാണെങ്കിൽ, പക്ഷപാതപരമായ LLM-കളിൽ നിന്ന് അന്യായവും വിവേചനപരവുമായ ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം.
തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിനോ വ്യാജ വാർത്തകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനോ പോലുള്ള LLM-കൾ അനുചിതമായി ഉപയോഗിക്കാനുള്ള സാധ്യത മറ്റൊരു പ്രശ്നമാണ്. വളരെ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന വ്യാജ വിവരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആളുകളിലും സമൂഹത്തിലും ഹാനികരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം.
കൂടാതെ, LLM-കളുടെ അങ്ങേയറ്റത്തെ അധികാരവും സ്വയംഭരണവും കടമയും ഉത്തരവാദിത്തവും സംബന്ധിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു LLM ഒരു തെറ്റ് വരുത്തുകയോ നെഗറ്റീവ് ഫലം ഉണ്ടാകുകയോ ചെയ്താൽ ആരാണ് ഉത്തരവാദി? LLM-കൾ ധാർമ്മികമായും ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയും പ്രയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് നമുക്ക് എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാം?
Auto-GPT പോലുള്ള LLM-കൾ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കപ്പെടണം. പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യവും വസ്തുനിഷ്ഠതയും ഉറപ്പ് നൽകണം, കൂടാതെ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിനോ കുറ്റകരമായ വസ്തുക്കൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനോ LLM-കളെ നിയമിക്കരുത്. കൂടാതെ, എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ ഉപയോഗത്തിനായി കൃത്യമായ നിയമങ്ങളും നിയന്ത്രണങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുകയും പ്രതികൂല ഫലങ്ങൾക്ക് കക്ഷികളെ ഉത്തരവാദിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
തീരുമാനം
ഉപസംഹാരമായി, LLM-കൾക്കും ഓട്ടോ-GPT-യ്ക്കും വളരെയധികം സാമൂഹികമായി പ്രയോജനകരമായ സാധ്യതകളുണ്ട്. എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും കാര്യക്ഷമതയും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും നവീകരണവും വർദ്ധിപ്പിക്കാനും പുതിയ തൊഴിൽ സാധ്യതകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അവർക്ക് കഴിവുണ്ട്.
എന്നിരുന്നാലും, ഞങ്ങൾ LLM-കൾ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയും വിവേകത്തോടെയും ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്, അവ ധാർമ്മികമായും സമൂഹത്തിന്റെ പ്രയോജനത്തിനും ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുക. ഇത് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എല്ലാവർക്കും മികച്ച ഭാവി ലഭിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾക്ക് LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കാം.
ആയുഷ്
ആദ്യമായി ഉപയോഗിക്കുന്നവർക്കുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ:
1. pip install -r requirements.txt-ന് പകരം pip3 install -r requirements.txt പരീക്ഷിക്കുക
2. ഒരു പുതിയ ഫോൾഡർ സൃഷ്ടിക്കാൻ Mac Finder-ലേക്ക് പോകുക, ഡെസ്ക്ടോപ്പിൽ ഒരു പുതിയ ഫോൾഡർ സൃഷ്ടിച്ച് ഡബിൾ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക, തുടർന്ന് "ഫോൾഡറിൽ ഒരു പുതിയ ടെർമിനൽ സൃഷ്ടിക്കുക" എന്നതിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുക.
3. നിങ്ങൾ Git ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ 3.4 അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്നത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
4. GitHub-ൽ നിന്ന് വ്യക്തിഗത ആക്സസ് ടോക്കൺ നേടുക
5. .env പോലുള്ള ഫയലുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾ ടെർമിനൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഫോൾഡർ തുറക്കാൻ സബ്ലൈം ടെക്സ്റ്റോ ആറ്റമോ ഉപയോഗിക്കുക
6. OpenAI API പുൾ ചെയ്യുന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പിശക് ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ബില്ലിംഗ് വിശദാംശങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ ഒരു കാർഡ് ചേർക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം. പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾക്ക് പിശക് ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ: API നിരക്ക് പരിധി എത്തി. 10 സെക്കൻഡ് കാത്തിരിക്കുന്നു..
യാഷിർ താരിഖ്
$ python3 main.py
ട്രേസ്ബാക്ക് (ഏറ്റവും പുതിയ കോൾ അവസാനമായി):
ഫയൽ “E:\autogpt\Auto-GPT\main.py”, ലൈൻ 1, ഇൻ
autogpt ഇറക്കുമതി മെയിൻ മുതൽ
ImportError: 'autogpt' എന്നതിൽ നിന്ന് 'main' എന്ന പേര് ഇറക്കുമതി ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല (E:\autogpt\Auto-GPT\autogpt\__init__.py)
ഇത് പരിഹരിക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കൂ
ആയുഷ്
നിങ്ങൾ ഓടിക്കൊണ്ടിരിക്കണം
python3 scripts/main.py
സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ഡയറക്ടറിയിലാണ് ഫയൽ സ്ഥിതി ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്
python3 scripts/main.py
ഇതിനുപകരമായിpython3 main.py
മാർട്ടിൻ
ഹലോ
ഞാൻ കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ: python -m autogpt പ്രതികരണം: /usr/bin/python: autogpt എന്ന് പേരുള്ള മൊഡ്യൂൾ ഇല്ല
ഒരു വെർച്വൽ എൻവയോൺമെന്റ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ടോ അതോ ഒരു ഫോൾഡർ നീക്കിയാൽ മതിയോ?
ശല്യമോന്നുമില്ല
എൻറിക്കോ
python3 -m autogpt
നിങ്ങളുടെ OpenAI API കീ .env-ൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പരിസ്ഥിതി വേരിയബിളായി സജ്ജീകരിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ താക്കോലിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും https://platform.openai.com/account/api-keys
എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് എനിക്ക് ഈ പിശക് നൽകുന്നതെന്ന് എനിക്കറിയില്ല, ദയവായി എന്നെ സഹായിക്കൂ.
സൃഷ്ടിച്ച api കീകൾ ഫയലിൽ ഇടുക
എന്താ ചെയ്യേണ്ടത് എന്ന് എനിക്കറിയില്ല