जीपीटी स्वचालित .. फिर से

➡ एआई के साथ हम अपने भविष्य को कैसा बनाना चाहते हैं इसकी एक सुंदर तस्वीर (मिडजर्नी आर्ट)

TLDR: ये GPT ऑटोमेशन रेपो अत्यधिक जटिल हैं; मैं आपको दिखाऊंगा कि आप अपने GPT प्रोजेक्ट बिल्डर की तरह अपना खुद का निर्माण कैसे कर सकते हैं ताकि आप अपने प्रोजेक्ट को दोबारा बनाने के लिए बॉट्स प्राप्त कर सकें।

सामान्य स्वस्थ लोग जो जीपीटी (मुझे नहीं) की सबसे नन्ही चीज से लगातार विचलित नहीं होते हैं, वे अभी तक इस बात से अवगत नहीं होंगे कि गिटहब पर शीर्ष ट्रेंडिंग रेपो जीपीटी ऑटोमेशन हार्नेस से भरे हुए हैं।

रेडिट पर लोकप्रिय वाक्यांश कुछ ऐसा है, "चैटबॉट्स के लिए किया गया है, भविष्य एजेंटों के अंतर्गत आता है।"

अभी सबसे लोकप्रिय Auto-GPT है, जो आपके OpenAI खाते से जुड़ता है और आपके पुनरावर्ती के लिए एक पूर्ण प्रोजेक्ट बनाता है। इस पर पहले से ही सैकड़ों YouTube वीडियो के साथ प्रचार वास्तविक है, इतना ही नहीं, आपको लगता है कि वे NFTs बेच रहे हैं।

वैसे भी, मैंने इसे जाने दिया लेकिन इसे चला नहीं सका; मेरे पास एक मैक एम1 है, बहुत सारे बग थे, और मैं पिनकोन खाते के लिए साइन अप नहीं करना चाहता था (जितना अच्छा विचार था)।

इसलिए, मैंने अपना खुद का प्रयास करने और बनाने का फैसला किया, और यहां, मैं आपको दिखाना चाहता हूं कि मैंने यह कैसे किया - इसलिए यदि आपको उनका या मेरा पसंद नहीं है, तो आप DIY कर सकते हैं।

चरण 1: एजेंटों की अवधारणा

क्योंकि GPT3 जैसे बड़े भाषा मॉडल LLM में इनपुट और आउटपुट के लिए टोकन की संख्या सीमित होती है, वे संपूर्ण वेब सर्वर प्रोजेक्ट (सभी html, db, और रूट फ़ाइलों के साथ) को पूरी तरह से बाहर नहीं निकाल सकते हैं।

आपको उसे एक तरह से फुसलाना होगा, और उसे उन चीजों की याद दिलानी होगी जो आपने पहले बनाई थीं; कभी-कभी, आपके पास वार्तालाप भत्ता समाप्त हो जाता है और आप कभी भी इसे पूरा संदर्भ नहीं दे पाते हैं।

तो एजेंटों का विचार आया (किसके द्वारा? मुझे नहीं पता); यह जीपीटी एपीआई के आसपास विशेष आवरण है जो इसे कुछ तरीकों से संकेत देता है और परिणामों को कुछ तरीकों से संसाधित करता है, इसलिए आपके पास निम्न चीज़ें हो सकती हैं:

• शीघ्र एजेंट
• कोड जनरेटर एजेंट
• डिबगर एजेंट

जबकि प्रत्येक एक निश्चित स्तर के अमूर्तता का प्रबंधन करता है, यह आपको टोकन भत्ता मुक्त करने और अपनी परियोजना को बिट्स में विभाजित करने की अनुमति देता है।

चरण 2: डिजाइन

ठीक है, इसलिए अलग-अलग चीजों के लिए अलग-अलग एजेंट होना समझ में आता है, लेकिन आप उन्हें एक साथ कैसे जोड़ते हैं, क्या उन सभी को यह जानने की जरूरत नहीं है कि दूसरे क्या कर रहे हैं?

एक तरह से, चाल एक एजेंट के आउटपुट का उपयोग करने के लिए है, इसे संपीड़ित करें और अगले एजेंट को केवल प्रासंगिक बिट्स पास करें - यह मुश्किल है क्योंकि आपको स्पष्ट रूप से परिभाषित करने का एक तरीका पता लगाना है कि क्या मायने रखता है और क्या नहीं।

तो, मेरे मामले में, मैंने जो किया वह एक डैडी एजेंट था जिसने समस्या को वर्गीकृत किया:

 if(solvableWithCode): callAgents else: print("Sorry mate, here is a business plan instead")

यदि समस्या को कोड द्वारा हल किया जा सकता है, तो मैं इसे ऊपर की तरह YAML उत्पन्न करने के लिए कहूँगा; इस तरह, प्रत्येक डिलिवरेबल जीपीटी एपीआई के लिए संरचित तरीके से एक अलग कॉल होगा, जिससे वह उस एक चीज के लिए केवल कोड का उत्पादन कर सकेगा।

चरण 3: यह सब स्वचालित करना

तो, हमारे पास 3 चरण हैं:

1. उपयोगकर्ता अपने अनुरोध को "अभी एक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म दें!"

   
   

2. क्लासिफायर एजेंट इसे यमल के माध्यम से छोटे टुकड़ों में तोड़ देता है।

   
   

3. डीकंपोजर एजेंट प्रत्येक यमल के माध्यम से पुनरावृति करता है और कोड बनाता है।

के, तो क्या हुआ अगर प्रतिक्रिया बहुत बड़ी है और कोड काट दिया गया है? कोड में, मैं सुनिश्चित करता हूं कि प्रॉम्प्ट एक समय में केवल 150 लाइनें वापस करने के लिए कहता है; मैं इसके माध्यम से एक लूप में पुनरावृति करता हूं, लगातार आउटपुट को लक्ष्य फ़ाइल में जोड़ता हूं।

तो, कहें कि एक वेबसर्वर प्रोजेक्ट था जिसे manage.py, blogList.js, और index.html की आवश्यकता थी, यह एक समय में प्रत्येक को बना देगा और फ़ाइल को लिख देगा।

द फ्यूचर एंड माय फीलिंग्स अबाउट इट ऑल

यह सामान रॉकेट साइंस नहीं है; वास्तव में, यह केवल सादा पुराना टर्न-द-हैंडल स्वचालन है। मैंने नूडल्स से ब्रेड बनाना नामक एक ब्लॉग किया था जहाँ मैंने कहा था कि लोग सोचते हैं कि हम एजीआई पर बंद कर रहे हैं, लेकिन हम ऐसा नहीं कर रहे हैं।

हमारे पास बस एक बहुत ही स्मार्ट भाषा मॉडल है जिसे हम AGI में एक साथ जोड़ने की कोशिश कर रहे हैं जैसे कि हम नूडल्स से ब्रेड बनाने की कोशिश कर रहे हों।

अंतिम उत्पाद एक पाव रोटी जैसा कुछ हो सकता है, लेकिन ऐसा नहीं है - मैं एलएलएम के स्वचालन के बारे में ऐसा ही महसूस करता हूं।

फिर भी, इस देव आंदोलन का हिस्सा बनना अभी भी आश्चर्यजनक है; जीपीटी, चैटजीपीटी और एलएलएम में बहुत अधिक मूल्य है, और लोगों के जीवन को आसान बनाने के लिए ऑटोमेशन बनाने वाले लोगों की रचनात्मकता का हिस्सा बनना एक बड़ी बात है।

तो अगर यह आपकी बात है, तो एक बैश करें - अगर आप पॉइंटर्स चाहते हैं या ऐसी चीजें हैं जो आप चाहते हैं कि मैं सुधार करूं तो मेरे पास पहुंचें।

नोट : परियोजना पूर्ण नहीं है; डिबगिंग, लॉगिंग और जोड़ने के लिए अन्य बिट्स हैं, लेकिन इसके साथ खेलने के लिए स्वतंत्र महसूस करें, इसे फोर्क करें, और या कॉपी करें और अपना खुद का बनाएं! मुझे यह सुनना अच्छा लगेगा कि आप क्या लेकर आए हैं!

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