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AutoGPT是一个开源的应用程序,展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动,自主地开发和管理业务。说简单点,你给AutoGPT一个题目,他会自己思考,给出实现的步骤以及实现细节。 AutoGPT开源地址:https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT 效果展示: 2.安装过程 准备工作: 一个海外云服务器或者本地也...
通过将 OpenAI 的 GPT 模型链接在一起，Auto-GPT 实现了自动完成任务的能力，包括编写和调试代码、纠正自身错误以及在没有外部帮助的情况下完成任务。这种自主性使模型能够作为一个更强大的代理，独立采取行动并从错误中学习。Auto-GPT 的使用示例包括自动完成语言任务，如查找 Linux 博客主题等。它具有详...
2. 2.如果你可以使用GPT-4API,Auto-GPT的效果最好,因为它更善于思考并得出结论。它也不太容易产生幻觉。如果你还没有访问权限,你可以使用这里的链接加入GPT-4 API访问的等待名单。然而,你也可以使用普通的OpenAI API与GPT-3.5模型。 3. Auto-GPT使用了大量的tokens,所以你必须添加账单细节,并在你的免费信用额...
实际使用中,AutoGPT 仍存在部分不足,例如终止机制、访问专业网站、理解模棱两可要求、中文输出支持和常识性错误等方面仍有改进空间。 然而,随着 GPT-4 部署成本的下降和 AutoGPT 项目的迭代发展,这种 “本地部署 AI 助手,分解和完成任务” 的机制可以更充分地发挥大型语言模型的能力,拓宽语言模型的应用边界。
第六步：微调模型 现在安装了 AutoGPT 并设置了 API 密钥。你需要创建一个配置文件来指定微调任务的详细信息，例如输入数据和要使用的参数。你可以使用任何文本编辑器创建配置文件，并使用.yaml扩展名来保存它。以下是配置文件的示例：data: train: path/to/train.txt validation: path/to/validation.txt test:...
然后拿到我们的autoGptClient调用GenerateResponseAsync方法,传递promptc#使用Redis+RabbitMQ实现多级缓存,然后把sk-替换成我们刚刚在平台复制的Key,然后模型可以自己选择,默认使用gpt-4o-mini成本会更低,2000则是响应的最token数量。 然后如果title 前缀是Final Answer那么数据分析完成,得到content则是实际对话响应内容。
AutoGPT 是基于 ChatGPT API接口开发,项目首推 GPT-4 模型,但 OpenAI 账号 API 只有 gpt-3.5-turo 权限同样也可以使用。 项目在 github 上获取的 star 数从4 月初的 2k 到现在 60k,仅用了半个月 AutoGPT 之所以引起这么大的轰动,可能是由于以下几个特点: ...
AutoGPT的优势主要来自于它的大规模和预训练。首先,通过在大量文本数据上训练,模型可以学习到丰富的语言知识,使得它在处理各种文本任务时具有很高的能力。其次,预训练的模型可以直接使用,或者进行简单的微调,从而大大减少了开发和训练的时间和资源。这使得我们可以更快、更有效地开发和部署AI系统。