كما قال مستخدمو الإنترنت ، بمساعدة AutoGen ، لإكمال مهمة في المستقبل ، يحتاج المستخدم فقط إلى إعطاء الطلب ، والضغط على الإدخال ، ويتم تجاهل العملية الوسيطة تماما ، ويتم إكمال المهمة تلقائيا.
المصدر الأصلي: مجتمع AIGC المفتوح
مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود
مشروع ، في غضون أسبوعين فقط ، زاد العدد القياسي للنجوم من 390 إلى 10 آلاف ، وجذب أكثر من 5000 عضو على Discord ، مثل هذا المشروع الشائع هو أداة Microsoft الجديدة AutoGen التي تم إصدارها مؤخرا.
يمكننا التفكير في AutoGen كإطار عمل يسمح للعديد من وكلاء LLM بحل المهام عبر الدردشة. يمكن لوكلاء LLM لعب مجموعة متنوعة من الأدوار ، مثل المبرمج أو المصمم أو مجموعة من الأدوار ، وتحل عملية الحوار المهمة.
ليس ذلك فحسب ، فإن AutoGen قابل للتخصيص والمحادثة ويسمح بالمشاركة البشرية. يعمل AutoGen مع LLM للمهام والمدخلات البشرية ومجموعة من الأدوات.
عنوان المشروع:
أعطى المستخدمون الذين استخدموا المشروع تقييما عاليا للغاية ، قائلين: "أعط الطلب ، وضرب العائد ، والعملية الوسيطة مهملة تماما ..."
وقال مستخدم إنترنت آخر: "ساعدني AutoGen في صنع لعبة ثعبان في غضون ثوان".
إذن ما هي مزايا المشاريع التي أشاد بها الجميع ، على وجه التحديد:
يجعل AutoGen من السهل إنشاء تطبيقات LLM من الجيل التالي بناء على مربعات حوار متعددة الوكلاء ، وتبسيط سير عمل LLMs المعقدة ، وزيادة أداء نماذج LLM إلى أقصى حد والتغلب على نقاط ضعفها.
يدعم AutoGen أوضاع حوار متعددة ، بحيث يمكن للمطورين إنشاء مجموعة واسعة من أوضاع المحادثة بناء على AutoGen.
تقدم AutoGen مجموعة من أنظمة العمل بدرجات متفاوتة من التعقيد ، تغطي مجالات وتطبيقات مختلفة.
يوفر AutoGen أوبن آي. الانتهاء أو openai. بديل سريع ل ChatCompletion كواجهة برمجة تطبيقات للاستدلال المحسن.
بالإضافة إلى ذلك ، يتم تقديم العديد من الأمثلة في المشروع لمساعدتك على الاستفادة بشكل أفضل من AutoGen. على سبيل المثال ، وفقا لأحد مستخدمي الإنترنت ، افترض أنك تريد تنفيذ زاحف والزحف إلى صور صفحات الويب وحفظها. إذا تم تنفيذه باستخدام ChatGPT ، فسيعيد رمز التنفيذ ، وعموما لا يمكن استخدام الكود مباشرة ، ويلزم إجراء تصحيحات بشرية. ومع ذلك ، إذا أعطيت هذه المهمة إلى AutoGen ، فأنت تحتاج فقط إلى تحديد عدد قليل من الوكلاء لتحقيق ذلك.
يوضح المثال التالي أنه عند استخدام إطار عمل AutoGen لحل مشكلة رياضية باستخدام MathChat ، تظهر خطوة إنشاء وكيل في التعليمات البرمجية قيد التشغيل وتقوم بتهيئتها:
يوضح الرسم البياني التالي ستة أمثلة للتطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام AutoGen ، بما في ذلك حل المشكلات الرياضية ، والترميز متعدد الوكلاء ، واتخاذ القرارات عبر الإنترنت ، والدردشة المحسنة للاسترجاع ، والدردشة الجماعية الديناميكية ، والشطرنج المحادثة.
يساعد AutoGen أيضا على زيادة فائدة LLMs مثل ChatGPT و GPT-4. كما ذكرنا سابقا ، يوفر AutoGen openai. الانتهاء أو openai. بديل قابل للإسقاط ل ChatCompletion ، مع إضافة المزيد من الميزات مثل الضبط والتخزين المؤقت ومعالجة الأخطاء والقوالب. على سبيل المثال ، يمكن للمستخدمين استخدام بيانات الضبط الخاصة بهم لتحسين ما يولده LLM في حدود الميزانية.
أداء ضبط
التكوين والتحليل = autogen. الانتهاء.لحن (
البيانات = tune_data ،
مقياس = "نجاح" ،
الوضع = "الحد الأقصى" ،
_func=_func،
inference_budget = 0.05 ،
optimization_budget=3,
num_samples=-1,
توضح حالات الاستخدام هذه قابلية التطبيق الواسعة ل AutoGen لحل مجموعة واسعة من المشكلات ، مما يجعلها أداة قيمة للمطورين. أولئك الذين لم يختبروها بعد ، وفقا لخطوات التثبيت التي قدمها المسؤول ، يمكنك البدء.
رابط المرجع:
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
اشتعلت النيران في إطار عمل AutoGen من Microsoft ، وحلت الدردشة المشكلة
المصدر الأصلي: مجتمع AIGC المفتوح
مشروع ، في غضون أسبوعين فقط ، زاد العدد القياسي للنجوم من 390 إلى 10 آلاف ، وجذب أكثر من 5000 عضو على Discord ، مثل هذا المشروع الشائع هو أداة Microsoft الجديدة AutoGen التي تم إصدارها مؤخرا.
ليس ذلك فحسب ، فإن AutoGen قابل للتخصيص والمحادثة ويسمح بالمشاركة البشرية. يعمل AutoGen مع LLM للمهام والمدخلات البشرية ومجموعة من الأدوات.
أعطى المستخدمون الذين استخدموا المشروع تقييما عاليا للغاية ، قائلين: "أعط الطلب ، وضرب العائد ، والعملية الوسيطة مهملة تماما ..."
يجعل AutoGen من السهل إنشاء تطبيقات LLM من الجيل التالي بناء على مربعات حوار متعددة الوكلاء ، وتبسيط سير عمل LLMs المعقدة ، وزيادة أداء نماذج LLM إلى أقصى حد والتغلب على نقاط ضعفها.
يوضح المثال التالي أنه عند استخدام إطار عمل AutoGen لحل مشكلة رياضية باستخدام MathChat ، تظهر خطوة إنشاء وكيل في التعليمات البرمجية قيد التشغيل وتقوم بتهيئتها:
أداء ضبط
التكوين والتحليل = autogen. الانتهاء.لحن (
)
إجراء الاستدلال لمثيل اختبار
الاستجابة = autogen. الانتهاء.إنشاء (السياق = test_instance ، ** التكوين)
توضح حالات الاستخدام هذه قابلية التطبيق الواسعة ل AutoGen لحل مجموعة واسعة من المشكلات ، مما يجعلها أداة قيمة للمطورين. أولئك الذين لم يختبروها بعد ، وفقا لخطوات التثبيت التي قدمها المسؤول ، يمكنك البدء.
رابط المرجع: