Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Selamat datang ke catatan blog yang mengasyikkan ini di Auto-GPT, program percubaan yang belum selesai yang berfungsi sebagai contoh menarik tentang cara sistem Language Model AI (LLM) seperti GPT-4 dapat mencipta dan menyelesaikan pelbagai pekerjaan sendiri.
Banyak tugas boleh diautomasikan dengan tahap ketepatan dan kecekapan yang tinggi berkat teknologi hebat yang dikenali sebagai Auto-GPT. Ia menggunakan ciri pemprosesan bahasa semula jadi yang berkuasa GPT-4.
Perkembangan ini menunjukkan bagaimana LLM, satu langkah besar ke hadapan untuk AI, berpotensi untuk mengubah dengan ketara cara kita melihat automasi pekerjaan.
Kami akan memeriksa apakah itu Auto-GPT, cara ia berfungsi dan jenis tugasan yang boleh dilakukannya dalam siaran ini. Kepentingan Auto-GPT berhubung dengan automasi tugas dan masa depan LLM juga akan diliputi.
Kami akan menangani kebimbangan mengenai potensi bahaya dan kesan negatif daripada menggunakan LLM dan Auto-GPT juga, menyerlahkan kepentingan penggunaan yang bertanggungjawab dan beretika.
Anda akan mempunyai pengetahuan yang lebih baik tentang Auto-GPT dan potensi LLM untuk merevolusikan automasi tugasan menjelang akhir artikel ini.
Jadi mari kita mulakan!
Apakah AutoGPT?
Auto-GPT ialah program canggih yang mengubah dunia automasi tugas. Ia ialah program sumber terbuka yang menggunakan kuasa kuat LLM seperti GPT-4 untuk mencipta dan mengendalikan pelbagai pekerjaan secara autonomi.
Melalui penggunaan Auto-GPT, organisasi dan individu boleh memperkemas proses seperti pengarangan laporan, penciptaan kandungan dan analisis data untuk menjimatkan masa dan mengurangkan kesilapan.
Teknologi termaju mencipta kandungan yang padu dan berkaitan dengan belajar daripada jumlah data yang besar. Teks yang dihasilkan sebagai akibatnya pada asasnya adalah teks tulisan manusia.
Auto-GPT ialah pengubah permainan dalam automasi tugas, membolehkan organisasi dan individu menumpukan perhatian pada tugas penting lain sambil meninggalkan kerja berulang dan kasar kepada program.
Kita boleh menjangkakan untuk melihat perisian yang lebih berkuasa seperti Auto-GPT yang mampu menjalankan tugas yang lebih rumit apabila LLM terus berkembang.
AutoGPT ialah program AI autonomi terobosan yang menunjukkan cara GPT-4 boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai tugas. Pengguna boleh menggunakan AI untuk menyelesaikan tugas seperti penyelidikan, pengekodan dan penulisan kreatif dengan menetapkan peranan dan matlamat serta menggunakan keupayaannya.
Dari segi cara teknologi dipacu AI akan mengubah cara kami beroperasi dan terlibat dengan sistem AI pada masa hadapan, AutoGPT memberikan gambaran sekilas.
Tetapi, bagaimana ia berfungsi?
Auto-GPT menggunakan perkembangan terkini dalam LLM, terutamanya GPT-4, untuk menghasilkan kandungan yang padat dan berkaitan secara automatik. Program ini belajar daripada jumlah data yang besar, yang membolehkannya mengenali corak dan hubungan antara perkataan dan ayat.
Menggunakan maklumat ini, Auto-GPT kemudian menghasilkan teks sebagai tindak balas kepada gesaan atau input. Input ini mungkin datang dalam bentuk arahan, tugasan atau satu set garis panduan.
Auto-GPT mencipta kandungan yang sesuai dari segi konteks dan konsisten secara logik menggunakan algoritma termaju dan kemahiran pemprosesan bahasa semula jadinya selepas menerima input. Auto-GPT ialah sumber penting untuk organisasi dan orang yang ingin mengautomasikan proses dan menjimatkan masa kerana teks yang dihasilkannya hampir tidak dapat dibezakan daripada bahasa tulisan manusia.
Kekuatan Auto-GPT terletak pada kapasitinya untuk belajar daripada jumlah data yang besar dan menghasilkan teks yang berkaitan dan logik, menjadikannya alat penting dalam bidang automasi pekerjaan.
Ringkasnya, AutoGPT melelaran pada gesaannya sendiri, menilai secara kritisnya dan membinanya di atasnya dalam setiap lelaran. Ia kemudiannya memanfaatkan GPT-4 dan GPT-3.5 melalui API untuk menghasilkan keseluruhan projek. Ia mempunyai keupayaan untuk membaca dan menulis fail, mengakses internet, dan memeriksa respons kepada gesaannya sendiri. Ia juga boleh menggabungkan penemuan dengan sejarah soalan yang berkaitan.
Tugas Yang Boleh Dilaksanakan Auto-GPT
Program yang fleksibel, Auto-GPT boleh digunakan untuk pelbagai aktiviti, termasuk membuat laporan dan analisis data. Dalam bahagian ini, kita akan melihat beberapa fungsi yang Auto-GPT boleh dijalankan dan cara ia mengautomasikannya.
Penciptaan Kandungan
Kandungan untuk tapak web, blog dan siaran media sosial boleh dibuat dengan Auto-GPT. Auto-GPT boleh menghasilkan bahan berkualiti tinggi, berkaitan dan menarik jika anda memberikan topik atau satu set garis panduan.
Terjemahan
Anda boleh melakukan aktiviti terjemahan dengan Auto-GPT. Teks boleh diterjemahkan ke dalam bahasa lain menggunakan Auto-GPT dengan memasukkannya dalam satu bahasa. Perniagaan yang beroperasi di pelbagai negara dan memerlukan terjemahan dokumen atau komunikasi yang cepat boleh mendapati keupayaan ini sangat membantu.
Khidmat Pelanggan
Tugas sokongan pelanggan seperti menjawab pertanyaan yang kerap dan menyelesaikan isu berpotensi diautomasikan dengan Auto-GPT. Auto-GPT boleh memahami pertanyaan pelanggan dan menyampaikan penyelesaian yang berkaitan dengan menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi.
Analisis Data
Aktiviti analisis data boleh dilakukan dengan Auto-GPT. Input data membolehkan Auto-GPT menganalisis maklumat dan menghasilkan cerapan yang boleh digunakan untuk membuat keputusan.
Menulis Laporan
Perniagaan dan penyelidik boleh mendapat manfaat daripada menggunakan Auto-GPT kerana ia boleh digunakan untuk menghasilkan laporan bergantung pada input data. Dengan memasukkan data, Auto-GPT boleh menganalisis maklumat dan menghasilkan keputusan yang tepat dan instruktif.
Pengekodan
Auto-GPT boleh digunakan untuk menjana program penuh atau coretan kod untuk kerja pengekodan. Auto-GPT boleh menjana kod yang berkesan dan cekap dengan mengambil kira parameter atau keperluan pengaturcaraan. Pembangun yang perlu menulis kod dengan tepat dan pantas akan mendapati keupayaan ini sangat membantu.
Saya baru sahaja menyebut beberapa tugas; Lagipun, satu-satunya had adalah imaginasi anda.
Bagaimana untuk memasang AutoGPT pada Mac anda?
Anda boleh menggunakan kuasa GPT-4 dengan mudah dengan menggunakan AutoGPT untuk menjalankan pelbagai aktiviti, termasuk penyelidikan, pengekodan dan peningkatan naratif.
Terdapat beberapa keperluan yang perlu anda pasang pada komputer anda sebelum kami memulakan proses pemasangan:
- Git
- Python 3.10 atau lebih baru
- Kunci API OpenAI
Sila ambil perhatian: Saya menggunakan MacOS dengan versi terkini.
Menyediakan AutoGPT
Langkah 1: Klonkan Repositori AutoGPT
Buat folder berasingan pada Mac anda sebagai langkah pertama anda. Gunakan Git Bash dan taip arahan berikut untuk mengklon projek:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
Langkah 2: Pasang kebergantungan
Dalam langkah ini, kami akan memasang semua kebergantungan yang diperlukan untuk menjalankan AutoGPT. Berikut adalah arahannya:
pip3 install -r requirements.txt
Selepas itu, rename.env.template to.env dan isikan medan dengan kunci API OpenAI dan PineCone anda.
Kunci API OpenAI anda boleh diperolehi di sini.
Akhirnya, letakkan API tersebut dalam fail .env.
Langkah 3: Jalankan fail utama
Buka terminal untuk melaksanakan skrip yang diberikan di bawah:
python3 -m autogpt
Tahniah, AutoGPT anda berjaya dipasang pada Mac anda.
Menggunakan AutoGPT
Menentukan peranan AI
Sekarang, kita hanya perlu memberikan peranan kepada AI, dan ia secara automatik menetapkan matlamat untuk dirinya sendiri dan menghasilkan keputusan berdasarkannya.
Saya telah menggunakan "Bangunkan produk SaaS yang memanfaatkan AI untuk mengautomasikan tugasan yang berulang, menambah baik pembuatan keputusan dan meningkatkan produktiviti. Contohnya termasuk chatbots, enjin pengesyoran dan alat analitik ramalan. Ingat, untuk menjana berjuta-juta daripada produk SaaS anda, produk itu mestilah inovatif, berskala, mesra pengguna dan memberikan nilai penting kepada pelanggan. Menjalankan penyelidikan pasaran, menganalisis keperluan pelanggan dan mengikuti arah aliran baru muncul untuk memastikan produk anda berada di hadapan."
Kini, anda akan melihat bahawa ia secara automatik menetapkan matlamat untuk dirinya sendiri.
Anda juga boleh melihat bahawa AI menggunakan pelayar melayari, untuk memberikan anda hasil yang lebih baik dan terkini.
Berdasarkan hasil sebelumnya, ia secara automatik mencadangkan ke mana hendak pergi seterusnya.
Dengan cara ini, anda boleh menggunakan AutoGPT dan memperibadikannya untuk keperluan anda.
Ditambah pemalam
Pembangun baru-baru ini mengeluarkan pemalam, yang membolehkan anda menyesuaikan AutoGPT kepada keperluan unik anda. Pemalam ialah program komputer yang meningkatkan keupayaan platform atau program perisian dengan ciri tertentu.
Mereka tidak memerlukan perubahan besar pada kod teras aplikasi utama kerana ia dibuat untuk mengembangkan atau meningkatkan keupayaannya.
Pemalam pihak ketiga dan pihak pertama juga merupakan pilihan.
Senarai pemalam adalah seperti berikut:
- pemalam Twitter
- Pemalam e-mel
- Pemalam Telegram
- Pemalam Google Analitis
- Pemalam Youtube, dan banyak lagi.
Masa Depan Auto-GPT dan LLM
Adalah mustahil untuk menekankan bagaimana LLM, seperti GPT-4, mempunyai potensi untuk merevolusikan automasi pekerjaan.
Seperti yang ditunjukkan oleh Auto-GPT dan SembangGPT, LLM boleh diajar untuk belajar daripada jumlah data yang besar dan secara bebas menjalankan pelbagai aktiviti, daripada pengeluaran kandungan kepada pengekodan. Keupayaan untuk mengautomasikan operasi mempunyai kuasa untuk mengubah industri sepenuhnya dan cara kami beroperasi.
Tetapi untuk LLM, Auto-GPT hanyalah permulaan. Kuasa LLM akan meningkat apabila teknologi semakin berkembang. LLM masa depan akan lebih mahir dalam tugasan yang rumit dan memahami konteks dan kerumitan.
Automasi tugas LLM juga berpotensi untuk membuka pasaran baharu dan peluang pekerjaan. Perniagaan dan orang ramai akan dapat menumpukan perhatian pada projek yang lebih sukar dan imaginatif jika mereka dapat mengautomasikan banyak kerja biasa mereka.
Pekerjaan baharu dalam industri seperti analisis data, pembangunan perisian dan penciptaan kandungan mungkin diwujudkan hasil daripada peralihan dalam penekanan ini. Keupayaan LLM melangkaui auto-GPT.
Kapasiti LLM akan maju bersama teknologi, menghasilkan tenaga kerja yang lebih berkesan dan produktif. Terdapat potensi besar untuk LLM merevolusikan automasi pekerjaan, dan pada tahun-tahun akan datang, kami boleh menjangkakan lebih banyak perkembangan.
Risiko yang disertakan dalam model Auto-GPT dan LLM
Walaupun LLM seperti GPT-4 menawarkan banyak janji untuk merevolusikan automasi pekerjaan, mungkin terdapat juga bahaya dan keburukan yang perlu diambil kira. Kemungkinan berat sebelah dan prasangka dalam data yang digunakan untuk melatih model adalah salah satu punca utama kebimbangan. Jika data latihan berat sebelah, hasil yang tidak adil dan diskriminasi mungkin berlaku daripada LLM yang berat sebelah.
Kemungkinan untuk LLM digunakan secara tidak wajar, seperti menyebarkan maklumat palsu atau mengada-adakan berita, adalah isu lain. Menggunakan LLM untuk menghasilkan maklumat palsu yang sangat meyakinkan mungkin mempunyai kesan yang memudaratkan kedua-dua orang dan masyarakat.
Tambahan pula, kuasa dan autonomi melampau LLM menimbulkan persoalan mengenai tugas dan akauntabiliti. Siapa yang bertanggungjawab jika LLM membuat kesilapan atau mempunyai keputusan negatif? Bagaimanakah kita boleh memastikan LLM digunakan secara beretika dan bertanggungjawab?
Untuk menggunakan LLM seperti Auto-GPT secara bertanggungjawab, isu ini mesti ditangani. Kepelbagaian dan objektiviti data latihan mesti dijamin, dan LLM tidak boleh digunakan untuk menyebarkan maklumat palsu atau menghasilkan bahan yang menyinggung perasaan. Selain itu, ia memerlukan mewujudkan peraturan dan peraturan yang tepat untuk penggunaan LLM dan membuat pihak yang bertanggungjawab untuk sebarang keputusan yang tidak menguntungkan.
Kesimpulan
Kesimpulannya, LLM dan Auto-GPT mempunyai potensi manfaat sosial yang besar. Mereka mempunyai keupayaan untuk meningkatkan keberkesanan, produktiviti dan inovasi merentas semua industri dan menjana kemungkinan pekerjaan baharu.
Walau bagaimanapun, adalah penting untuk kita menggunakan LLM secara bertanggungjawab dan berhemah, memastikan ia digunakan secara moral dan untuk faedah masyarakat. Dengan melakukan ini, kami boleh menggunakan LLM untuk membantu semua orang mempunyai masa depan yang lebih baik.
Aayush
Cadangan untuk pengguna kali pertama:
1. Cuba pip3 install -r requirements.txt dan bukannya pip install -r requirements.txt
2. Untuk mencipta folder baharu pergi ke Mac Finder, buat folder baharu pada desktop dan klik dua kali, kemudian klik pada “Create a new terminal at folder”.
3. Pastikan anda telah memasang Python 3.4 atau lebih tinggi, dengan Git.
4. Dapatkan Token Akses Peribadi daripada GitHub
5. Gunakan Teks Sublime atau Atom untuk membuka folder tempat anda mencipta terminal untuk mengakses fail seperti .env
6. Jika anda mendapat ralat pada tarikan API OpenAI, anda mungkin mahu cuba menambah kad di bawah butiran pengebilan. Terutama jika anda mendapat Ralat: Had Kadar API Dicapai. Menunggu 10 saat..
Yashir Tariq
$ python3 main.py
Jejak balik (panggilan terakhir terakhir):
Fail "E:\autogpt\Auto-GPT\main.py", baris 1, dalam
daripada autogpt import utama
ImportError: tidak boleh mengimport nama 'utama' daripada 'autogpt' (E:\autogpt\Auto-GPT\autogpt\__init__.py)
tolong bantu saya selesaikan ini
Aayush
Anda sepatutnya berlari
python3 scripts/main.py
jika fail itu terletak di dalam direktori yang dipanggil skrip, anda perlu menjalankan arahan
python3 scripts/main.py
bukanpython3 main.py
MARTIN
Hello
Apabila saya menjalankan arahan: python -m respons autogpt: /usr/bin/python: Tiada modul bernama autogpt
Adakah perlu memasang persekitaran maya atau cukup untuk memindahkan folder?
THANKS
enrico
python3 -m autogpt
Sila tetapkan kunci API OpenAI anda dalam .env atau sebagai pembolehubah persekitaran.
Anda boleh mendapatkan kunci anda daripada https://platform.openai.com/account/api-keys
Saya tidak tahu mengapa ia memberi saya ralat ini, tolong bantu saya.
kunci api yang dijana dan letakkan dalam fail
Saya tidak tahu apa yang perlu dibuat