Incontra Auto-GPT una applicazione open-source sperimentale che mostra il potere dei LLM come GPT-4 nello sviluppare e gestire autonomamente diversi tipi di compiti.
Incontra Auto-GPT, un'app sperimentale open-source che mostra il potere dei LLM come GPT-4 nel gestire autonomamente diversi tipi di compiti.
Toran Bruce Richards, fondatore di Significant Gravitas, insieme a un gruppo di sviluppatori, esplora ciò che potrebbe essere realizzato combinando gli LLM con altre fonti di informazioni e strumenti ad alta potenza. Questi sistemi possono essere costruiti facilmente utilizzando gli LLM di oggi, promuovendo approcci, centri di conoscenza e strumenti open-source. A tal fine, introducono Auto-GPT (Un Esperimento GPT-4 Autonomo), un programma gratuito che dimostra come gli LLM come GPT-4 possano essere utilizzati per sviluppare e gestire autonomamente varie attività, come scrivere codice o sviluppare idee imprenditoriali.
Quando al modello viene fornita un’identità, un ruolo/task, obiettivi e dettagli su ciò che si suppone debba fare, cerca di completare il compito “autonomamente” utilizzando un framework che gli consente di “ragionare e agire” per farlo. La promozione intelligente aiuta gli LLM a superare le loro limitazioni intrinseche in aree come “finestra di contenuto” e “risoluzione di problemi matematici”.
Una chiamata GPT è analoga a un singolo istruzione del computer. I programmi possono essere costruiti da questi componenti. Il ciclo cognitivo, la paginazione dei dati dentro e fuori la finestra di contesto e le specifiche del dispositivo di I/O possono essere impostati tramite il prompt. run().
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Alcune delle sue caratteristiche sono menzionate di seguito:
- Offre accesso al World Wide Web per la raccolta di dati e la ricerca
- Capacità migliorata di memoria a lungo e breve termine
- Include esempi di utilizzo di GPT-4 per la generazione di testo
- Le risorse di Internet popolari sono facilmente accessibili
- Gli utenti possono creare file di riepilogo e archivio con GPT-3.5
Questa non è una versione finale dell’applicazione o del prodotto finale. Gli utenti possono utilizzare OpenAI per limitare l’accesso all’API e tenere traccia dell’utilizzo. Questo esperimento ha il potenziale per dimostrare i vantaggi di GPT-4, ma ha anche le seguenti limitazioni:
- Potrebbe non reggere la pressione della complessità aziendale del mondo reale.
- Molto intensivo in termini di risorse.
I ricercatori ritengono che il potenziale degli LLM possa essere ulteriormente ampliato combinando questo studio con concetti all’avanguardia come “auto-riflessione”.
