Descodificación de Auto-GPT
Decoding Auto-GPT
La Mecánica de un GPT-4 Autónomo
Ha habido muchas soluciones interesantes, complejas e innovadoras desde el lanzamiento de ChatGPT. La comunidad ha explorado innumerables posibilidades para mejorar sus capacidades.
Una de ellas es el conocido paquete Auto-GPT. ¡Con más de 140k estrellas, es uno de los repositorios mejor clasificados en Github!
Auto-GPT es un intento de hacer que GPT-4 sea completamente autónomo.
- Reorganización de las conferencias de fútbol universitario – node2vec
- Observabilidad de Datos Pionera Datos, Código, Infraestructura y IA
- Esta investigación de IA presenta un modelo de aprendizaje profundo que puede robar datos escuchando las pulsaciones de teclas grabadas por un teléfono cercano con un 95% de precisión.
Auto-GPT le da a GPT-4 el poder de tomar sus propias decisiones
Suena increíble y definitivamente lo es. ¿Pero cómo funciona?
En esta publicación, repasaremos la arquitectura de Auto-GPT y exploraremos cómo puede alcanzar un comportamiento autónomo.
La Arquitectura
Auto-GPT tiene una arquitectura general, o un bucle principal, que utiliza para modelar un comportamiento autónomo.
Comencemos describiendo este bucle general, después de lo cual repasaremos cada paso en detalle:
El núcleo de Auto-GPT es una secuencia cíclica de pasos:
- Inicializar el prompt con información resumida
- GPT-4 propone una acción
- Se ejecuta la acción
- Embeber tanto la entrada como la salida de este ciclo
- Guardar los embebidos en una base de datos de vectores
Estos 5 pasos conforman el núcleo de Auto-GPT y representan su comportamiento autónomo principal.
Antes de repasar cada paso en detalle, hay un paso antes de esta secuencia cíclica, es decir, inicializar el agente.
0. Inicializando el Agente
Antes de que Auto-GPT complete una tarea de forma completamente autónoma, primero necesita inicializar un Agente. Este agente describe básicamente quién es GPT-4 y qué objetivo debe perseguir.
Supongamos que queremos que Auto-GPT…
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Phil the Gaps Desentrañando los hilos ocultos de la red de comercio de Filipinas en 2022
- Rompiendo la seguridad de GPT-4 Edición Piromaniaco
- 🦜🔗 ¿Qué hace LangChain?
- Introducción al Aprendizaje Automático de Audio
- Conoce Retroformer Un elegante marco de inteligencia artificial para mejorar iterativamente los agentes de lenguaje grandes mediante el aprendizaje de un modelo retrospectivo de conexión.
- Transición de carrera de Ingeniero de Sistemas a Analista de Datos
- Investigadores de NVIDIA y la Universidad de Tel Aviv presentan Perfusion una red neuronal compacta de 100 KB con un tiempo de entrenamiento eficiente.
