但 GPT 并不是,所谓的提示工程(Prompt Engineering)有点魔法咒语培训班的味道,所以AutoGPT会不厌其烦的在 Prompt 加入强调和限制来规范 GPT 的策略。 但反过来说,从 AutoGPT 的创新可以看到,一点点的工程能力其实可以拓展 GPT 很大的应用场景,所以技术人员其实根本不用过早的妄自菲薄,结合目前的 AI 服务化的能力...
AutoGPT原名是EntreprenurGPT，Significant Gravitas在2023年3月16日表达了他想创造一个实验项目，看看GPT-4能否在人类商业世界中生存，简单来说就是是否可以挣钱。其核心思想就是不停的向GPT-4发送请求，让其做商业决策，最后根据这个决策执行，看GPT-4给的策略能挣多少钱。根据Significant Gravitas的推文，自从那天之...
以AutoGPT在客服领域的应用为例,ReACT推理能够提升自动回复的准确性,帮助模型理解用户问题的复杂性并给出合理的解答。AutoGPT可以自动生成多样化的应答提示,提高客服系统的响应效率和用户满意度。具体来说,当用户向客服系统提出问题时,AutoGPT会首先进行“思考”,即分析用户问题的背景和意图,并生成相应的推理过程。然后,...
前面说了,AutoGPT会把最近一段历史消息也发给GPT-4来提升目标完成概率,同时也会把目标中最相关的信息也发过去。因此,AutoGPT保存了所有的历史信息,在每一次查询的时候也会把当前实例最相关的信息也发给GPT-4。 十分的精巧! AutoGPT与HuggingGPT的区别 在前段时间,微软与浙江大学共同发布了HuggingGPT,可以连接到Huggi...
AutoGPT主要特性如下: 🌐 获取搜索和信息的互联网接入 💾 长期和短期内存管理 🧠 使用 GPT-4 实例进行文本生成 🔗 访问流行的网站和平台 🗃️ 使用 GPT-3.5 进行文件存储和摘要 AutoGPT的关键原理 AutoGPT背后接入的语言模型,可以是GPT-4、也可以是GPT-3.5的text-davinci-003。但是,显然这些模型是无法...
AutoGPT是一个程序,它基于GPT大模型对自然语言的理解能力,能基于用户下达的需求自动的拆解需求和制定计划,并利用AutoGPT程序里内置的一些基本能力(如文件的读写、数据库、逻辑运算、内存、其他小模型的能力)来执行计划并拿到中间数据,最终利用这些中间数据和多轮的自主迭代来完成用户的需求。