一、框架介绍

在 Chat GPT 之后，一种新型的 人工智能 应用 Auto - GPT 正在悄然兴起。这种代表 人工智能 “新前沿”的技术能够教导类似 GPT 这样的模型 完全 自主地执行复杂的项目。 Chat GPT 这样的 AI 聊天机器人已经能够完成写一本书、建一个网站或开发一种商业模式，但是有没有可能让 AI 在没有人类干预的情况下， 完全 靠自己创造这一切？这就是 Auto - GPT 的承诺，它能够在没有人为干预的情况下执行复杂的大型项目。 据介绍， Auto - GPT 是一个开源的 AI 代理Python应用程序，由开发人员Significant Ggravitas近日发布在GitHub上，它使用 GPT -4作为驱动基础，允许 AI 自主行动， 完全 无需用户提示每个操作，30分钟内就可以完成设置。

Jina AI 的创始人兼 CEO 肖涵发布的 《揭秘 Auto - GPT 喧嚣背后的残酷真相！》 一文中，肖涵博士表示道：想要在现实的生产环境中使用 Auto - GPT ，首先面临的障碍便是其高昂的成本。其次还容易进入死循环的泥潭。尽管如此， Auto - GPT 的探讨依旧是热火朝天。 截止至 4 月 24 日上午 11:00， Auto - GPT 在 GitHub 上已获 107k 的 Star 数。 透过现象看本质 从本质上来看， Auto - GPT 是一种自动文本生成技术，它使用深度学习算法来生成类似人类的文本。它基于生成式预训练转换器 ( GPT ) 架构，是一种旨在生成自然语言文本的神经网络。 据开发者介绍， Auto - GPT 是由 GPT -4 驱动，与 Chat GPT 使用的是同一个底层语言模型。但两者也存在一定的差异，相较于 Chat GPT ， Auto - GPT 最突出的一个优势是具有分解 AI 步骤的能力。 Auto - GPT 可以根据用户的需求，在 完全 不需要用户插手的情况下，自主执行任务且能覆盖大范围的事务，包括日常的事件分析、营销方案撰写、代码编程、数学运算等。比如国外开发者需要 Auto -

Torantulino/ Auto - GPT 和 Chat GPT 都是基于 GPT 模型的神经网络模型，但它们之间有一些本质上的区别： .目标不同： Auto - GPT 的目标是使用自动化搜索算法寻找最优的预训练神经网络结构，以提高语言建模任务的性能。而 Chat GPT 的目标是针对聊天场景进行微调，从而生成更加自然流畅的对话。 .数据集不同： Auto - GPT 使用了大量的通用文本语料库来进行预训练，而 Chat GPT 则使用了专门针对聊天对话收集的语料库来进行微调训练。 .超参数设置不同： Auto - GPT 使用了较大的模型规模和更加复杂的搜索算法，需要更多的计算资源和时间来进行训练。而 Chat GPT 的模型规模相对较小，可以在一般的计算机上进行训练。 .开发者不同：Torantulino/ Auto - GPT 是由社区开发的Python包，而 Chat GPT 是由Open AI 开发的神经网络模型。 因此，Torantulino/ Auto - GPT 和 Chat GPT 虽然都是基于 GPT 模型的变体，但它们的应用场景、数据集、训练方法和超参数等方面有很大差异，需要根据具体需求来选择合适的模型。

Chat GPT 和 GPT -4 的成功表明，经过强化训练的大型语言模型可以产生可扩展且功能强大的 NLP 应用程序。 然而，响应的有用性取决于提示，这导致用户探索提示工程空间。此外，大多数真实世界的 NLP 用例需要比单个 Chat GPT 会话更复杂。这就是像 Lan g Chai n 这样的图书馆可以提供帮助的地方！ Lan g Chai n是一个 Python 库，可帮助您利用大型语言模型构建自定义 NLP 应用程序。 在本 指南 中，我们将探讨什么是 Lan g Chai n 以及您可以使用它构建什么。我们还将尝试使用 Lan g Chai n 构建一个简单的问答应用程序。 让我们开始吧！

要调用 chat - gpt 的API接口，您需要使用以下步骤： 1. 获取API密钥：首先，您需要从 chat - gpt 的官方网站上注册并获取API密钥。API密钥是用于访问 chat - gpt API的凭证。 2. 创建API请求：使用您喜欢的编程语言和HTTP库，创建一个API请求。您需要向 chat - gpt 的API服务器发送POST请求，包含您的API密钥和聊天文本。 3. 接收API响应： chat - gpt 服务器将会处理您的请求，并返回一个JSON格式的响应，其中包含 chat - gpt 模型生成的聊天响应。 4. 解析API响应：解析API响应并将其显示给用户，这样用户就可以与 chat - gpt 模型进行聊天。 以下是一个Python的示例代码，演示如何使用 chat - gpt API： import requests import json # 设置API请求参数 api_key = &qu ot ;your_api_key&qu ot ; url = &qu ot ;https://api. chat - gpt .com/v1/ chat &qu ot ; headers = {&qu ot ;Content-Type&qu ot ;: &qu ot ;application/json&qu ot ;} # 设置聊天请求参数 data = { &qu ot ;api_key&qu ot ;: api_key, &qu ot ;text&qu ot ;: &qu ot ;你好，今天天气怎么样？&qu ot ; # 发送API请求 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 解析API响应 result = json.loads(response.content) chat _response = result[&qu ot ;response&qu ot ;] # 显示聊天响应 print( chat _response) 请注意，您需要将“your_api_key”替换为您从 chat - gpt 官方网站注册并获取的API密钥。