GitHub:https://github.com/Cormanz/smartgpt

SmartGPT เป็นโปรแกรมทดลองที่ช่วยให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จัดการกับงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การผสานรวมเฟรมเวิร์ก AI ที่มีอยู่มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงความเป็นโมดูล การให้เหตุผล และการกำหนดค่า ในขณะที่จัดการกับข้อจำกัดของการจัดการหน่วยความจำและระบบนิเวศ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงคุณลักษณะที่สำคัญของ SmartGPT, เอเจนต์, การรวม LUA และระบบการจัดการหน่วยความจำ วิธีใช้งานและระบบปลั๊กอินเฉพาะ

เมื่อปัญญาประดิษฐ์ก้าวหน้าไป โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-3.5 และ GPT-4 ก็มีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ โดยสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนโดยป้อนข้อมูลจากผู้ใช้เพียงเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม ยังมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงอยู่เสมอ เข้าสู่ SmartGPT ซึ่งเป็นโปรแกรมทดลองที่มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุง LLM โดยแบ่งงานออกเป็นปัญหาย่อยๆ แบ่งกระบวนการให้เหตุผลแบบแยกส่วน และรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอก

ทำไมต้อง SmartGPT?

แม้ว่าจะมีโซลูชันที่มีอยู่แล้ว เช่น Auto-GPT และ BabyAGI แต่ SmartGPT ก็โดดเด่นเนื่องจากความเป็นโมดูล ความสามารถในการให้เหตุผล และการกำหนดค่าที่ง่ายดาย อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดบางประการเกี่ยวกับระบบนิเวศและการจัดการหน่วยความจำ ซึ่งจำเป็นต้องมีการพัฒนาเพิ่มเติม

คุณสมบัติที่สำคัญ

ตัวแทน: SmartGPT ใช้ระบบลำดับชั้นของตัวแทน (ผู้จัดการ เจ้านาย พนักงาน และลูกน้อง) ซึ่งจะแบ่งงานออกเป็นงานย่อยที่เล็กลงและทำงานให้เสร็จอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การรวม LUA: SmartGPT รวมการเขียนสคริปต์ LUA เพื่อเรียกใช้สคริปต์อย่างง่าย ซึ่งเป็นการปรับปรุงเฟรมเวิร์กที่มีอยู่อย่างมาก

การจัดการหน่วยความจำ:แม้ว่าจะยังอยู่ระหว่างการพัฒนา แต่ระบบการจัดการหน่วยความจำของ SmartGPT ได้รับแรงบันดาลใจจาก Generative Agents และ VectorDBs ใน AutoGPT โดยใช้การสังเกต การสะท้อน และการสืบค้นเพื่อจัดการหน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ระบบปลั๊กอิน:ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งของ SmartGPT คือระบบปลั๊กอิน ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างและจัดการคำสั่ง การพึ่งพา และการจัดเก็บข้อมูลระยะยาวได้

การใช้ SmartGPT

SmartGPT เหมาะที่สุดสำหรับระบบ Linux โดยมีข้อกำหนดเบื้องต้นรวมถึงสนิมและสินค้า กระบวนการติดตั้งเกี่ยวข้องกับการโคลนที่เก็บ การติดตั้ง Faiss (ทางเลือก) และการรันที่เก็บโดยใช้คำสั่ง Cargo

SmartGPT เป็นการทดลองเชิงนวัตกรรมที่มีเป้าหมายเพื่อขยายขอบเขตความสามารถด้าน LLM เกี่ยวกับโมดูลาร์ การให้เหตุผล และการจัดการหน่วยความจำ แม้ว่าจะยังอยู่ในขั้นทดลองและไม่แนะนำให้ใช้ในระยะยาวโดยไม่มีการควบคุมดูแล แต่โปรแกรมนี้นำเสนอมุมมองที่สดใสในอนาคตของโมเดลภาษา AI และการใช้งานที่เป็นไปได้