Автономний ChatGPT. Що це таке, і наскільки він допоможе вирішити вам ваші проблеми

Один з найбільших плюсів — він має доступ до поточної інформації з Інтернету (Фото:Mohamed Nohassi/Unsplash)

З ChatGPT ви можете зробити багато цікавих речей, але уявіть, що це впроваджено в систему. Auto-GPT може керувати всім програмним проєктом замість вас, він автономно виконує поставлені завдання, і на відмінну від ChatGPT, має доступ в інтернет.

Новий інструмент фактично перетворює ChatGPT на віртуального помічника, який допоможе вам керувати проектами, проводити маркетингову кампанію тощо.

Як один зі способів використання Auto-GPT — це вказати для нього певну роль, будь то розробник вебсайту чи дослідник подкастів. Тоді він діятиме відповідно та інформуватиме вас про свій прогрес. Вам варто експериментувати з ним, щоб відкрити потенціал Auto-GPT.

Один з найбільших плюсів — він має доступ до поточної інформації з Інтернету та запам’ятовує свої попередні дії.

Що таке Auto-GPT

Auto-GPT — це програма з відкритим кодом, створена розробником ігор Тораном Брюсом Річардсом, яка використовує моделі генерації тексту OpenAI, головним чином це поєднання GPT-3.5 і GPT-4, як дозволяє йому діяти «автономно».

У цій автономії немає ніякої магії. Auto-GPT просто обробляє подальші дії за початковим запитом моделей OpenAI, відповідаючи на них, доки завдання не буде виконано.

Згідно з виданням TechCrunch, Auto-GPT робить кращим його здатність взаємодіяти з програмним забезпеченням і службами як онлайн, так і локально за допомогою тексту. Наприклад, отримавши запит на кшталт «допоможіть мені розвинути мій квітковий бізнес», Auto-GPT може розробити дещо правдоподібну рекламну стратегію та створити базовий вебсайт.

Здатність Auto-GPT генерувати текст, схожий на людину, має багато наслідків, включаючи покращення обслуговування клієнтів, автоматизацію контенту та більш органічну взаємодію між людьми та машинами.

Auto-GPT — це кардинальна технологія, яка має далекосяжні наслідки для ШІ та обробки природної мови (NLP). Його здатність генерувати текст, який дуже нагадує людську мову, має широкий спектр розгалужень, від покращення якості обслуговування клієнтів до автоматизації таких речей, як процес виробництва контенту.

​​Які ключові функції Auto-GPT?

Auto-GPT дуже ефективний в автоматизації завдань завдяки своїй здатності підключатися до Інтернету для пошуку, керувати довготривалою та короткочасною пам’яттю, генерувати складний текст за допомогою екземплярів GPT-4, підключатися до основних веб-сайтів і платформ, зберігати та узагальнювати файли за допомогою GPT-3.5 і розширити його можливості за допомогою плагінів.

Auto-GPT також може запам’ятовувати попередні розмови та використовувати ці знання, щоб пропонувати кращі відповіді в майбутньому. Він також може обробляти короткочасну пам’ять (здатність тимчасово зберігати та відновлювати інформацію, необхідну для поточних або майбутніх завдань), що корисно для відстеження діяльності та підзавдань.

Auto-GPT генерує текст за допомогою екземплярів GPT-4; отже, він може надавати більш складні та точні відповіді, ніж інші чат-боти.

Як його встановити?

Інструкції зі встановлення Auto-GPT такі:

• Переконайтеся, що ви встановили Git, загрузили Python 3.10 і робочий стіл Docker.

  

  Дайджест головних новин Безкоштовна email-розсилка лише відбірних матеріалів від редакторів NV Розсилка відправляється з понеділка по п'ятницю

• Склонуйте репозиторій за допомогою Git або завантажте останню стабільну версію (вихідний код (zip)).

• Перейдіть до каталогу, куди ви завантажили репозиторій.

• Знайдіть файл із назвою .env.template у головній папці Auto-GPT.

• Створіть копію цього файлу та назвіть його .env, видаливши розширення шаблону. Відкрийте файл .env у текстовому редакторі.

• Введіть свій унікальний ключ API OpenAI (без лапок і пробілів) у рядок із написом OPENAI_API_KEY=.

• Щоб запустити Auto-GPT з Docker, ви можете використовувати такі команди: docker-compose build auto-gpt, docker-compose run —rm auto-gpt.

Майбутнє таких моделей GPT, як Auto-GPT, є багатообіцяючим і вирішальним у формуванні штучного інтелекту та машинного навчання, оскільки вони все частіше використовуються в різних програмах, для створення контенту.

Завдяки прогресу в технології машинного навчання очікується, що вони стануть ще точнішими та складнішими у своїх прогнозах, розширюючи свої можливості та використання в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та маркетинг.