paint-brush
GPT Otomatik.. Yineile@mcmurchie
4,501 okumalar
4,501 okumalar

GPT Otomatik.. Yine

ile McMurchie4m2023/04/10
Read on Terminal Reader
Read this story w/o Javascript

Çok uzun; Okumak

Bu GPT otomasyon depoları fazlasıyla karmaşık. Size GPT Proje oluşturucum gibi kendi deponuzu nasıl oluşturacağınızı göstereceğim, böylece botların projenizi yinelemeli olarak oluşturmasını sağlayabilirsiniz.
featured image - GPT Otomatik.. Yine
McMurchie HackerNoon profile picture

➡ Yapay zekalarla geleceğimizin nasıl olmasını istediğime dair sevimli bir resim (yolculuk ortası sanatı)


TLDR: Bu GPT otomasyon depoları aşırı derecede karmaşık; Size GPT Proje oluşturucum gibi kendi projenizi nasıl oluşturacağınızı göstereceğim, böylece botların projenizi yinelemeli olarak oluşturmasını sağlayabilirsiniz.


GPT'nin (benim değil) en ufak şeyin bile dikkati sürekli dağıtmadığı normal sağlıklı insanlar, GitHub'daki en çok trend olan depoların GPT otomasyon donanımlarıyla dolu olduğunun henüz farkında olmayabilir.


Reddit'teki popüler ifade şuna benziyor: "Chatbot'ların işi bitti, gelecek temsilcilere ait."


Şu anda en popüler olanı, OpenAI hesabınıza bağlanan ve özyinelemeli olarak tam bir proje oluşturan Auto-GPT'dir . Zaten yüzlerce YouTube videosuyla bu heyecan gerçek, o kadar ki NFT sattıklarını düşünebilirsiniz.


Neyse, denedim ama çalıştıramadım; Bir Mac M1'im var, çok fazla hata vardı ve bir Pinecone hesabına kaydolmak istemedim (fikir ne kadar harika olsa da).


Bu yüzden kendi projemi yapmaya karar verdim ve burada size bunu nasıl yaptığımı göstermek istiyorum - yani onlarınkini veya benimkini beğenmezseniz, DIY yapabilirsiniz.

Adım 1: Aracı Kavramı

GPT3 gibi Büyük Dil Modelleri Yüksek Lisansı'nın giriş ve çıkış için sınırlı jeton sayıları olduğundan, bir Web sunucusu projesinin tamamını (tüm html, db ve rota dosyalarıyla birlikte) tam olarak üretemezler.


Onu bir nevi kandırmanız ve ona daha önce ürettiğiniz şeyleri hatırlatmanız gerekiyor; Bazen konuşma hakkınız biter ve hiçbir zaman konunun tam içeriğini veremezsiniz.


Böylece ajan fikri ortaya çıktı (kim tarafından? Hiçbir fikrim yok); GPT API'lerinin etrafında, onu belirli şekillerde yönlendiren ve sonuçları belirli şekillerde işleyen özel paketleyicilerin olması, böylece aşağıdaki gibi şeylere sahip olmanızdır:


  • İstemi Temsilcisi
  • Kod oluşturucu Aracısı
  • Hata Ayıklayıcı Aracısı


Her biri belirli bir düzeyde soyutlamayı yönetirken, bu, jeton ödeneğini serbest bırakmanıza ve projenizi parçalara ayırmanıza olanak tanır.

Adım 2: Tasarım

Tamam, farklı şeyler için farklı temsilcilere sahip olmak mantıklı, ancak bunları nasıl bir araya getirirsiniz, hepsinin diğerlerinin ne yaptığını bilmesi gerekmez mi?


İşin püf noktası, bir aracının çıktısını kullanmak, onu sıkıştırmak ve bir sonraki aracıya yalnızca ilgili bitleri iletmektir; bu zordur çünkü neyin önemli neyin önemsiz olduğunu açıkça tanımlamanın bir yolunu bulmanız gerekir.


GPT API'nin görevleri Yaml'a ayırması, yaml'ı bir sonraki API çağrınıza aktarabileceğiniz anlamına gelir



Benim durumumda, sorunu sınıflandıran bir baba temsilcisine sahip oldum:


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


Sorun kodla çözülebilseydi, yukarıdaki gibi YAML oluşturmasını isterdim; bu şekilde, her DELIVERABLE, yapılandırılmış bir şekilde GPT API'sine ayrı bir çağrı olacak ve yalnızca o tek şeyin kodunu üretmesine olanak tanıyacaktır.

3. Adım: Her Şeyi Otomatikleştirme

Yani 3 adımımız var:


  1. Kullanıcı talebini "Hemen bana bir ticaret platformu verin!"


  2. Sınıflandırıcı Aracısı, Yaml aracılığıyla onu daha küçük parçalara ayırır.


  3. Ayrıştırıcı Aracısı her Yaml'i yineler ve kodu oluşturur.


K, peki yanıt çok büyük olursa ve kod kesilirse ne olur? Kodda, komut isteminin tek seferde yalnızca 150 satır döndürmesini söylediğinden emin oluyorum; Çıktıyı sürekli olarak hedef dosyaya ekleyerek bir döngü içinde yineliyorum.


Diyelim ki, Manage.py, blogList.js ve index.html'ye ihtiyaç duyan bir webServer projesi var, her birini teker teker oluşturacak ve bir dosyaya yazacak.

Gelecek ve Buna İlişkin Duygularım

Bu şey roket bilimi değil; aslında bu sadece eski, kolu çeviren otomasyondur. Erişteden ekmek yapmak adlı bir blog yazdım ve burada insanların YGZ'ye yaklaştığımızı düşündüklerini ama yaklaşmadığımızı söyledim.


Sanki erişteden ekmek yapmaya çalışıyormuşuz gibi AGI'ye birleştirmeye çalıştığımız çok akıllı bir dil modelimiz var.


Son ürün bir somun ekmeğe benzeyebilir ama öyle değil. Yüksek Lisans otomasyonu hakkında ben böyle düşünüyorum.


Yine de bu Dev hareketinin bir parçası olmak hâlâ harika; GPT, ChatGPT ve LLM'lerin büyük bir değeri var ve insanların hayatlarını kolaylaştırmak için etraflarında otomasyon sistemleri kuran insanların yaratıcılığının bir parçası olmak harika bir şey.


Yani eğer bu sizin işinizse, bir parti verin; ipuçları istiyorsanız veya geliştirmemi istediğiniz şeyler varsa bana ulaşın.


Not : Proje tamamlanmadı; hata ayıklama, günlüğe kaydetme ve eklenecek başka parçalar var, ancak bununla oynamaktan, çatallamaktan ve / veya kopyalayıp kendi parçanızı yapmaktan çekinmeyin! Ne düşündüğünü duymak isterim!


Benden daha fazlası:

Oyunlar ve yapay zeka projem youtube

LinkedIn

heyecan