auto-gpt とは正確には何ですか?

1. Auto-GPT と ChatGPT の違いは何ですか

Torantulino/Auto-GPT と ChatGPT はどちらも GPT モデルに基づくニューラルネットワークモデルですが、これらの間にはいくつかの本質的な違いがあります。

さまざまな目標: Auto-GPT の目標は、自動検索アルゴリズムを使用して最適な事前トレーニング済みニューラルネットワーク構造を見つけ、言語モデリングタスクのパフォーマンスを向上させることです。ChatGPT の目標は、チャットシナリオを微調整して、より自然でスムーズな会話を生成することです。
データセットは異なります。Auto-GPT は大規模な一般的なテキストコーパスを事前トレーニングに使用しますが、ChatGPT は微調整トレーニング用のチャット会話専用に収集されたコーパスを使用します。
異なるハイパーパラメータ設定: Auto-GPT は、より大きなモデルサイズとより複雑な検索アルゴリズムを使用するため、トレーニングにより多くのコンピューティングリソースと時間を必要とします。ChatGPT モデルは比較的小さく、一般的なコンピューターでトレーニングできます。
さまざまな開発者: Torantulino/Auto-GPT はコミュニティによって開発された Python パッケージですが、ChatGPT は OpenAI によって開発されたニューラルネットワークモデルです。

したがって、Torantulino/Auto-GPT と ChatGPT は GPT モデルに基づくバリアントですが、それらのアプリケーションシナリオ、データセット、トレーニング方法、およびハイパーパラメーターは大きく異なり、特定のニーズに応じて適切なモデルを選択する必要があります。

一般に

つまり、chatgpt はチャットの形の AI であり、auto-gpt は自律的な形のAI (より自動化された推論、計画、実行) です。役割と目標を与えることができる

与えられた後、計画を立てます

次に、Googleクエリを呼び出します

結果を分析する

たとえば、あるネチズンが AutoGPT に Web サイトの開発を依頼したところ、3 分もかからずに、AI が React と Tailwind CSS を使用して「スワイプ、スワイプ、スワイプ」して完成させました。

2. github 関連プロジェクト

4 月 13 日のニュースによると、最近、コードホスティングプラットフォーム GitHub が新しい GPT-4 ベースのオープンソースアプリケーションプロジェクト AutoGPT を開始しました。

プロジェクトのソースコードアドレス:

github.com/Torantulino…

3.ビルド

auto-gptの構築を体験しよう

必須：

Python 3.8 以降
OpenAI API密钥

インストール手順

Auto-GPT をインストールするには、次の手順に従います。

上記の要件をすべて満たしていることを確認してください。そうでない場合は、インストールしてください。
リポジトリのクローンを作成する: この手順では Git がインストールされている必要がありますが、ページ上部のボタンをクリックして zip ファイルをダウンロードできます ☝️

git clone github.com/Torantulino…
プロジェクトディレクトリに移動します (CMD ウィンドウにターゲットを入力して、ダウンロードしたばかりのリポジトリに移動します)。

cd Auto-GPT
必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt
.env.template の名前を .env に変更し、OPENAI_API_KEY を入力します。音声モードを使用する場合は、ELEVEN_LABS_API_KEY も入力してください。

https://platform.openai.com/account/api-keys から OpenAI API キーを取得します。

#.env.template .env は隠しファイルです。ll ls には表示されませんが、存在します cp .env.template .env

次に、openai キーを入力して保存します。

まず、main.py ターミナルで Python スクリプトを実行します。

python スクリプト/main.py

この時点で、インストールが完了し、それを体験できます。

最初に、外部名と役割を入力するように求められます。入力: 入力します

質問を入力した後、考える...

上記がその答えです。

インストール後に、このエラーの報告を開始する場合:

低優先度: ARGUMENTS = 'dict' オブジェクトには属性 'replace' がありません:) #1085

コード main.py の 372 行目に次のコードを追加できます (コードの行数はバージョンによって異なります)。Python コードの ** インデントに注意してください。**保存して再起動します。

try:
    json.loads(assistant_reply)
except ValueError as e:
    if assistant_reply.count('{') == assistant_reply.count('}') == 0:
        # remove " and '
        assistant_reply = assistant_reply.replace('"', '').replace("'", '')
        assistant_reply = '{' \
        '"thoughts": {' \
        '"text": "' + assistant_reply + '",' \
        '"reasoning": "",' \
        '"plan": "",' \
        '"criticism": "",' \
        '"speak": ""' \
        '},' \
        '"command": {' \
        '"name": "do_nothing", "args": {}' \
        '}' \
        '}'
    elif assistant_reply.count('{') == assistant_reply.count('}'):
        # remove everything before the first { and after the last }
        assistant_reply = assistant_reply[assistant_reply.find('{'):assistant_reply.rfind('}') + 1]
    else:
        while assistant_reply.count('{') != assistant_reply.count('}'):
            if assistant_reply.count('{') > assistant_reply.count('}'):
                # add a } to the end
                assistant_reply = assistant_reply + '}'
            else:
                # add a { to the beginning
                assistant_reply = '{' + assistant_reply
复制代码

行数が正確でない場合は、キーワードで検索できます

それに「# Print Assistant の考え」を追加するだけで、最終的な効果は青枠のコードのようになります。つまり、このコード行の上に追加することです