ستساعدك المقالة التالية: تعرف على Auto-GPT: تطبيق تجريبي مفتوح المصدر يُظهر قوة LLMs مثل GPT-4 لتطوير أنواع مختلفة من المهام وإدارتها بشكل مستقل
يستكشف Toran Bruce Richards ، مؤسس Significant Gravitas ، جنبًا إلى جنب مع مجموعة من المطورين ، ما يمكن تحقيقه من خلال الجمع بين LLM ومصادر وأدوات معلومات أخرى عالية الطاقة. يمكن بناء هذه الأنظمة بسهولة باستخدام LLMs اليوم ، وأساليب المطالبة ، ومراكز المعرفة ، وأدوات مفتوحة المصدر. ولهذه الغاية ، قاموا بتقديم Auto-GPT (تجربة GPT-4 ذاتية الحكم) ، وهو برنامج مجاني يوضح كيف يمكن استخدام LLMs مثل GPT-4 لتطوير الأنشطة المختلفة والتعامل معها بشكل مستقل ، مثل كتابة التعليمات البرمجية أو تطوير أفكار الأعمال.
عندما يتم تزويد النموذج بهوية ، ودور / مهمة ، وأهداف ، وتفاصيل حول ما يفترض به القيام به ، فإنه يسعى لإكمال المهمة “بشكل مستقل” باستخدام إطار عمل يسمح له بـ “التفكير والتصرف” للقيام به. لذا. تساعد المطالبة الذكية LLMs على التغلب على قيودها المتأصلة في مجالات مثل “نافذة المحتوى” و “حل مشكلات الرياضيات”.
مكالمة GPT مماثلة لتعليمات كمبيوتر واحدة. يمكن بناء البرامج من هذه المكونات. يمكن تعيين الحلقة المعرفية وترحيل البيانات داخل وخارج نافذة السياق ومواصفات جهاز الإدخال / الإخراج عبر الموجه. يجري().
بعض ميزاته مذكورة أدناه:
- يوفر الوصول إلى شبكة الويب العالمية لجمع البيانات والبحث
- سعة ذاكرة محسنة طويلة المدى وقصيرة المدى
- يتضمن أمثلة على GPT-4 المستخدمة لإنشاء النص
- يمكن الوصول بسهولة إلى موارد الإنترنت الشائعة
- يمكن للمستخدمين إنشاء ملفات موجزة وأرشفة باستخدام GPT-3.5
هذه ليست نسخة نهائية من التطبيق أو المنتج النهائي. يمكن للمستخدمين استخدام OpenAI لتقييد الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات وتتبع الاستخدام. هذه التجربة لديها القدرة على إظهار مزايا GPT-4 ، ولكن لديها أيضًا القيود التالية:
- من الممكن ألا يصمد تحت ضغط تعقيد الأعمال في العالم الحقيقي.
- كثيفة الموارد للغاية.
يعتقد الباحثون أنه يمكن توسيع إمكانات LLM بشكل أكبر من خلال الجمع بين هذه الدراسة والمفاهيم المتطورة مثل “الانعكاس الذاتي”.
