Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Chào mừng bạn đến với bài đăng blog hấp dẫn này trên Auto-GPT, một chương trình thử nghiệm chưa hoàn thành đóng vai trò là một ví dụ hấp dẫn về cách các hệ thống AI (LLM) Mô hình Ngôn ngữ như GPT-4 có thể tự tạo và hoàn thành nhiều loại công việc.
Nhiều tác vụ có thể được tự động hóa với độ chính xác và hiệu quả cao nhờ công nghệ tuyệt vời được gọi là Auto-GPT. Nó sử dụng các tính năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ của GPT-4.
Sự phát triển này cho thấy LLM, một bước tiến lớn của AI, có tiềm năng thay đổi đáng kể cách chúng ta nhìn nhận tự động hóa công việc như thế nào.
Chúng ta sẽ xem Auto-GPT là gì, cách thức hoạt động và loại tác vụ mà nó có thể thực hiện trong bài đăng này. Tầm quan trọng của Auto-GPT liên quan đến tự động hóa nhiệm vụ và tương lai của LLM cũng sẽ được đề cập.
Chúng tôi cũng sẽ giải quyết các mối lo ngại về các mối nguy tiềm ẩn và tác động tiêu cực của việc sử dụng LLM cũng như Auto-GPT, nêu bật tầm quan trọng của việc sử dụng có trách nhiệm và đạo đức.
Bạn sẽ có kiến thức tốt hơn về Auto-GPT và tiềm năng của các LLM trong việc cách mạng hóa quá trình tự động hóa tác vụ khi kết thúc bài viết này.
Vậy hãy bắt đầu!
Là gì AutoGPT?
Auto-GPT là một chương trình tiên tiến đang thay đổi thế giới tự động hóa tác vụ. Đây là một chương trình mã nguồn mở sử dụng sức mạnh mạnh mẽ của các LLM như GPT-4 để tự động tạo và xử lý nhiều công việc khác nhau.
Thông qua việc sử dụng Auto-GPT, các tổ chức và cá nhân có thể hợp lý hóa các quy trình như viết báo cáo, tạo nội dung và phân tích dữ liệu để tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.
Công nghệ tiên tiến tạo ra nội dung gắn kết và phù hợp bằng cách học hỏi từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Kết quả là văn bản được tạo ra về cơ bản là văn bản do con người viết.
Auto-GPT là một công cụ thay đổi cuộc chơi trong tự động hóa nhiệm vụ, cho phép các tổ chức và cá nhân tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng khác trong khi giao các công việc lặp đi lặp lại và mang tính chất đàn ông cho chương trình.
Chúng ta có thể mong đợi thấy phần mềm mạnh hơn bao giờ hết như Auto-GPT có khả năng thực hiện các tác vụ ngày càng phức tạp hơn khi các LLM tiếp tục phát triển.
AutoGPT là một chương trình AI tự động đột phá cho thấy cách GPT-4 có thể được sử dụng để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau. Người dùng có thể sử dụng AI để hoàn thành các nhiệm vụ như nghiên cứu, mã hóa và viết sáng tạo bằng cách chỉ định vai trò và mục tiêu cũng như sử dụng khả năng của nó.
Về cách công nghệ do AI điều khiển sẽ thay đổi cách chúng ta vận hành và tương tác với các hệ thống AI trong tương lai, AutoGPT cung cấp một cái nhìn thoáng qua.
Nhưng làm thế nào nó hoạt động?
Auto-GPT sử dụng những phát triển gần đây nhất trong LLM, đặc biệt là GPT-4, để tự động tạo nội dung gắn kết và phù hợp. Chương trình học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép nó nhận ra các mẫu và kết nối giữa các từ và câu.
Khi sử dụng thông tin này, Auto-GPT sẽ tạo văn bản để phản hồi lời nhắc hoặc đầu vào. Đầu vào này có thể ở dạng chỉ thị, nhiệm vụ hoặc một bộ hướng dẫn.
Auto-GPT tạo nội dung phù hợp theo ngữ cảnh và nhất quán về mặt logic bằng cách sử dụng thuật toán tiên tiến và kỹ năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên sau khi nhận đầu vào. Auto-GPT là một tài nguyên quan trọng cho các tổ chức và những người muốn tự động hóa các quy trình và tiết kiệm thời gian vì văn bản mà nó tạo ra hầu như không thể phân biệt được với ngôn ngữ viết của con người.
Sức mạnh của Auto-GPT nằm ở khả năng học hỏi từ khối lượng dữ liệu khổng lồ và tạo ra văn bản phù hợp và hợp lý, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực tự động hóa công việc.
Nói tóm lại, AutoGPT lặp lại các lời nhắc của chính nó, đánh giá chúng một cách nghiêm túc và xây dựng dựa trên chúng trong mỗi lần lặp lại. Sau đó, nó tận dụng GPT-4 và GPT-3.5 thông qua API để sản xuất toàn bộ dự án. Nó có khả năng đọc và ghi tệp, truy cập internet và kiểm tra các phản hồi đối với lời nhắc của chính nó. Nó cũng có thể kết hợp những phát hiện với lịch sử của các câu hỏi có liên quan.
Các tác vụ mà Auto-GPT có thể thực hiện
Là một chương trình linh hoạt, Auto-GPT có thể được sử dụng cho nhiều hoạt động khác nhau, bao gồm tạo báo cáo và phân tích dữ liệu. Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét một vài chức năng mà Auto-GPT có thể thực hiện và cách nó tự động hóa chúng.
Tạo nội dung
Nội dung cho các trang web, blog và bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội có thể được tạo bằng Auto-GPT. Auto-GPT có thể tạo ra tài liệu chất lượng cao, phù hợp và thú vị nếu bạn cung cấp cho nó một chủ đề hoặc một bộ nguyên tắc.
Dịch
Bạn có thể thực hiện các hoạt động dịch với Auto-GPT. Văn bản có thể được dịch sang ngôn ngữ khác bằng Auto-GPT bằng cách nhập văn bản đó bằng một ngôn ngữ. Các doanh nghiệp hoạt động ở nhiều quốc gia khác nhau và yêu cầu dịch nhanh tài liệu hoặc thông tin liên lạc có thể thấy khả năng này cực kỳ hữu ích.
Dịch Vụ CSKH
Các nhiệm vụ hỗ trợ khách hàng như trả lời các câu hỏi thường gặp và giải quyết các vấn đề có thể được tự động hóa bằng Auto-GPT. Auto-GPT có thể hiểu các yêu cầu của khách hàng và đưa ra các giải pháp thích hợp bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Phân tích dữ liệu
Các hoạt động phân tích dữ liệu có thể được thực hiện với Auto-GPT. Đầu vào dữ liệu cho phép Auto-GPT phân tích thông tin và đưa ra thông tin chuyên sâu có thể áp dụng để đưa ra quyết định.
Viết báo cáo
Các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có thể hưởng lợi từ việc sử dụng Auto-GPT vì nó có thể được sử dụng để tạo báo cáo tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào. Bằng cách nhập dữ liệu, Auto-GPT có thể phân tích thông tin và đưa ra kết quả chính xác và mang tính hướng dẫn.
Lập trình
Auto-GPT có thể được sử dụng để tạo các chương trình hoặc đoạn mã đầy đủ cho các công việc viết mã. Auto-GPT có thể tạo mã hiệu quả và hiệu quả bằng cách tính đến các tham số hoặc nhu cầu lập trình. Các nhà phát triển cần viết mã chính xác và nhanh chóng sẽ thấy khả năng này rất hữu ích.
Tôi vừa đề cập đến một vài nhiệm vụ; Rốt cuộc, giới hạn duy nhất là trí tưởng tượng của bạn.
Làm cách nào để cài đặt AutoGPT trên máy Mac của bạn?
Bạn có thể dễ dàng sử dụng sức mạnh của GPT-4 bằng cách sử dụng AutoGPT để thực hiện nhiều hoạt động khác nhau, bao gồm nghiên cứu, viết mã và nâng cao tường thuật.
Có một vài yêu cầu bạn cần cài đặt trên máy tính của mình trước khi chúng tôi bắt đầu quá trình cài đặt:
- đi
- Python 3.10 trở lên
- Khóa API OpenAI
Xin lưu ý: Tôi đang sử dụng MacOS với phiên bản mới nhất.
Thiết lập AutoGPT
Bước 1: Nhân bản Kho lưu trữ AutoGPT
Tạo một thư mục riêng trên máy Mac là bước đầu tiên của bạn. Sử dụng Git Bash và gõ lệnh sau để sao chép dự án:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
Bước 2: Cài đặt phần phụ thuộc
Trong bước này, chúng tôi sẽ cài đặt tất cả các phụ thuộc cần thiết để chạy AutoGPT. Đây là lệnh:
pip3 install -r requirements.txt
Sau đó, đổi tên.env.template thành.env và điền vào các trường bằng các khóa API OpenAI và PineCone của bạn.
Khóa API OpenAI của bạn có thể được lấy tại đây.
Cuối cùng, đặt các API đó vào tệp .env.
Bước 3: Chạy file chính
Mở một thiết bị đầu cuối để thực thi tập lệnh được cung cấp bên dưới:
python3 -m autogpt
Xin chúc mừng, AutoGPT của bạn đã được cài đặt thành công trên máy Mac của bạn.
Sử dụng AutoGPT
Xác định vai trò của AI
Bây giờ, chúng ta chỉ cần giao vai trò cho AI, và nó sẽ tự động đặt mục tiêu cho chính nó và đưa ra kết quả dựa trên đó.
Tôi đã sử dụng "Phát triển một sản phẩm SaaS tận dụng AI để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cải thiện quá trình ra quyết định và nâng cao năng suất. Ví dụ bao gồm chatbot, công cụ đề xuất và công cụ phân tích dự đoán. Hãy nhớ rằng, để kiếm được hàng triệu USD từ sản phẩm SaaS của bạn, sản phẩm đó phải đổi mới, có thể mở rộng, thân thiện với người dùng và mang lại giá trị đáng kể cho khách hàng. Tiến hành nghiên cứu thị trường, phân tích nhu cầu của khách hàng và luôn cập nhật các xu hướng mới nổi để đảm bảo sản phẩm của bạn luôn dẫn đầu xu hướng."
Bây giờ, bạn sẽ thấy nó tự động đặt mục tiêu cho chính nó.
Bạn cũng có thể thấy rằng AI đang sử dụng trình duyệt lướt web để cung cấp cho bạn kết quả tốt hơn và mới nhất.
Dựa trên các kết quả trước đó, nó sẽ tự động đề xuất nơi tiếp theo.
Bằng cách này, bạn có thể sử dụng AutoGPT và cá nhân hóa nó theo yêu cầu của mình.
bổ sung thêm
Các nhà phát triển đã phát hành các plugin gần đây, cho phép bạn điều chỉnh AutoGPT theo các yêu cầu riêng của mình. Plugin là các chương trình máy tính giúp nâng cao khả năng của nền tảng hoặc chương trình phần mềm với một tính năng cụ thể.
Chúng không yêu cầu những thay đổi lớn đối với mã lõi của ứng dụng chính vì chúng được tạo ra để mở rộng hoặc cải thiện khả năng của nó.
Các plugin của bên thứ ba và bên thứ nhất cũng là các tùy chọn.
Danh sách các plugin như sau:
- Plugin Twitter
- plugin email
- plugin điện tín
- Plugin Google Analytics
- Plugin Youtube, và nhiều hơn nữa.
Tương lai của Auto-GPT và LLM
Không thể nhấn mạnh làm thế nào các LLM, như GPT-4, có tiềm năng cách mạng hóa tự động hóa công việc.
Như được minh họa bởi Auto-GPT và ChatGPT, LLM có thể được dạy để học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện độc lập nhiều loại hoạt động, từ sản xuất nội dung đến viết mã. Khả năng tự động hóa các hoạt động có khả năng thay đổi hoàn toàn các ngành công nghiệp và cách chúng ta vận hành.
Nhưng đối với LLM, Auto-GPT chỉ là khởi đầu. Quyền hạn của LLM sẽ tăng lên khi công nghệ phát triển hơn nữa. Các LLM trong tương lai sẽ thành thạo hơn trong các nhiệm vụ thậm chí phức tạp và hiểu được bối cảnh và sự phức tạp.
Tự động hóa nhiệm vụ LLM cũng có khả năng mở ra thị trường mới và khả năng việc làm. Các doanh nghiệp và mọi người sẽ có thể tập trung vào các dự án khó hơn và giàu trí tưởng tượng hơn nếu họ có thể tự động hóa nhiều công việc lặt vặt của mình.
Việc làm mới trong các ngành như phân tích dữ liệu, phát triển phần mềm và sáng tạo nội dung có thể được tạo ra do sự thay đổi trọng tâm này. Các khả năng của LLM vượt xa hơn nhiều so với auto-GPT.
Năng lực của các LLM sẽ phát triển cùng với công nghệ, dẫn đến một lực lượng lao động hiệu quả và năng suất hơn. LLM có tiềm năng to lớn trong việc cách mạng hóa công việc tự động hóa và trong những năm tới, chúng ta có thể dự đoán nhiều sự phát triển hơn nữa.
Các rủi ro mà mô hình Auto-GPT và LLMs bao gồm
Mặc dù các LLM như GPT-4 hứa hẹn sẽ cách mạng hóa công việc tự động hóa, nhưng cũng có thể có những nguy hiểm và bất lợi cần được xem xét. Khả năng sai lệch và định kiến trong dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình là một trong những nguyên nhân chính gây lo lắng. Nếu dữ liệu đào tạo bị sai lệch, kết quả không công bằng và phân biệt đối xử có thể xảy ra từ các LLM bị sai lệch.
Khả năng các LLM được sử dụng không đúng cách, chẳng hạn như tuyên truyền thông tin sai lệch hoặc tin tức bịa đặt, là một vấn đề khác. Sử dụng LLM để tạo ra thông tin không có thật rất thuyết phục có thể gây ra những tác động bất lợi cho cả con người và xã hội.
Hơn nữa, quyền hạn và quyền tự chủ cực đoan của LLM tạo ra các câu hỏi liên quan đến nghĩa vụ và trách nhiệm giải trình. Ai chịu trách nhiệm nếu LLM phạm sai lầm hoặc có kết quả tiêu cực? Làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo LLM được áp dụng một cách có đạo đức và có trách nhiệm?
Để sử dụng các LLM như Auto-GPT một cách có trách nhiệm, những vấn đề này phải được giải quyết. Tính đa dạng và khách quan của dữ liệu đào tạo phải được đảm bảo và LLM không được sử dụng để phổ biến thông tin sai lệch hoặc sản xuất tài liệu xúc phạm. Ngoài ra, nó đòi hỏi phải tạo ra các quy tắc và quy định chính xác cho việc sử dụng LLM và khiến các bên phải chịu trách nhiệm về bất kỳ kết quả bất lợi nào.
Kết luận
Tóm lại, LLM và Auto-GPT có tiềm năng mang lại lợi ích to lớn về mặt xã hội. Họ có khả năng nâng cao hiệu quả, năng suất và đổi mới trong tất cả các ngành và tạo ra các cơ hội việc làm mới.
Tuy nhiên, điều cần thiết là chúng ta sử dụng LLM một cách có trách nhiệm và thận trọng, đảm bảo rằng chúng được sử dụng một cách có đạo đức và vì lợi ích của xã hội. Bằng cách này, chúng tôi có thể sử dụng LLM để giúp mọi người có một tương lai tốt đẹp hơn.
Aayush
Gợi ý cho người dùng lần đầu:
1. Hãy thử cài đặt pip3 -r tests.txt thay vì cài đặt pip -r tests.txt
2. Để tạo một thư mục mới, hãy truy cập Mac Finder, tạo một thư mục mới trên màn hình nền và nhấp đúp, sau đó nhấp vào “Tạo thiết bị đầu cuối mới tại thư mục”.
3. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python 3.4 trở lên với Git.
4. Nhận Mã thông báo truy cập cá nhân từ GitHub
5. Dùng Sublime Text hoặc Atom để mở thư mục mà bạn tạo terminal để truy cập các file như .env
6. Nếu bạn gặp lỗi khi kéo API OpenAI, bạn có thể thử thêm một thẻ bên dưới chi tiết thanh toán. Đặc biệt nếu bạn gặp Lỗi: Đã đạt đến giới hạn tốc độ API. Đợi 10 giây..
Yashir Tariq
$ python3 main.py
Traceback (cuộc gọi gần đây nhất cuối cùng):
Tệp “E:\autogpt\Auto-GPT\main.py”, dòng 1, trong
từ autogpt nhập chính
ImportError: không thể nhập tên 'chính' từ 'autogpt' (E:\autogpt\Auto-GPT\autogpt\__init__.py)
hãy giúp tôi giải quyết vấn đề này
Aayush
Bạn nên chạy
python3 scripts/main.py
nếu tệp nằm trong thư mục có tên script, bạn cần chạy lệnh
python3 scripts/main.py
thay vìpython3 main.py
THUỐC
Xin chào
Khi tôi chạy lệnh: python -m autogpt phản hồi: /usr/bin/python: Không có mô-đun nào có tên autogpt
Có cần thiết phải cài đặt một môi trường ảo hay chỉ cần di chuyển một thư mục là đủ?
THANKS
Enrico
python3 -m autogpt
Vui lòng đặt khóa API OpenAI của bạn ở dạng .env hoặc dưới dạng biến môi trường.
Bạn có thể lấy chìa khóa của mình từ https://platform.openai.com/account/api-keys
Không hiểu sao nó báo lỗi này, giúp mình với.
các khóa api đã tạo và đặt nó vào tệp
Tôi không biết phải làm gì