La technologie GPT d’OpenAI est un moyen fantastique d’approfondir une grande variété de sujets. Mais qu’en est-il si vous souhaitez automatiser le processus de recherche, d’analyse ou d’affinage des résultats à partir d’une seule demande ? Un certain nombre de cadres d’automatisation du ChatGPT ont été développés pour vous permettre de configurer plusieurs agents d’intelligence artificielle afin qu’ils conversent les uns avec les autres.
Cependant, si vous n’en êtes pas encore à ce stade, vous pouvez utiliser une seule question pour transformer ChatGPT en un système automatisé qui affinera ses réponses sans que vous ayez à lever le petit doigt. Ce guide vise à fournir une compréhension approfondie de la façon dont la technologie de l’IA, en particulier le ChatGPT d’OpenAI, peut être exploitée pour automatiser des tâches, analyser des données, générer du contenu créatif et même développer des jeux attrayants, le tout à partir d’une simple invite.
De la création de diagrammes de dispersion en 3D pour une analyse complète des données à la génération de paroles de chansons dans le style d’artistes spécifiques, les applications potentielles de l’IA sont vastes et variées. Il aborde également l’intégration de l’IA avec des plugins pour la découverte et l’analyse de contenu, en montrant comment l’IA peut être utilisée sans suggestion pour affiner ses résultats automatiquement dans un flux de travail de type AutoGPT. Les processus peuvent être utilisés avec la version gratuite de ChatGPT, mais aussi améliorés à l’aide de plugins, et ne requièrent aucune compétence en matière de codage.
Qu’est-ce qu’AutoGPT ?
AutoGPT est une application Python open-source qui a fait des vagues dans le monde de l’intelligence artificielle (IA). Cette application, construite sur l’architecture GPT-4, a été récemment publiée sur GitHub par le développeur Toran Bruce Richards. Elle est conçue pour automatiser l’exécution de fonctions sans avoir recours à de multiples invites, en employant des « agents d’IA » pour accéder au web et exécuter des tâches. Cette approche innovante de l’automatisation des tâches distingue AutoGPT des autres applications d’IA.
L’une des différences les plus significatives entre AutoGPT et son homologue, ChatGPT, est le niveau d’autonomie. Les deux applications sont basées sur l’architecture GPT-4, mais AutoGPT automatise des tâches entières sur la base d’instructions, tandis que ChatGPT fournit des informations et répond à des questions indépendantes. Cela signifie qu’AutoGPT peut exécuter des tâches plus importantes telles que la création de sites web, la rédaction d’articles et le marketing, sur la base de son accès aux informations web, aux médias sociaux, aux données traitées, aux tendances du marché et au comportement des consommateurs. En revanche, ChatGPT est limité à répondre aux requêtes à partir des données sur lesquelles il a été formé, ce qui rend AutoGPT plus autonome et plus polyvalent.
Cadre d’automatisation AutoGen ChatGPT
Microsoft a également publié un cadre d’automatisation ChatGPT sous la forme d’AutoGEN, qui vaut également la peine d’être consulté. AutoGen fournit un cadre de conversation multi-agents en tant qu’abstraction de haut niveau. Grâce à ce cadre, vous pouvez facilement construire des flux de travail LLM. AutoGen prend en charge des API d’inférence LLM améliorées, qui peuvent être utilisées pour améliorer les performances d’inférence et réduire les coûts.
Demander à ChatGPT d’affiner ses résultats
Joseph Rosenbaum a mis au point une invite de ce type, que nous avons déjà présentée sur Geeky Gadgets. L’invite Synapse_CoR du Professeur Synapse peut être facilement copiée et collée soit directement dans votre boîte d’invite ChatGPT, soit intégrée dans vos instructions personnalisées si vous avez un compte ChatGPT Plus.
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ChatGPT est conçu pour générer des textes basés sur les messages qu’il reçoit, mais il n’a pas intrinsèquement la capacité d’affiner ses propres résultats automatiquement après la génération. Cependant, il existe plusieurs façons de simuler ce comportement de « raffinement ».
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Plugins ChatGPT
Automatisation du ChatGPT
Voici quelques façons d’inciter et de manipuler ChatGPT pour qu’il analyse et examine ses propres résultats afin d’obtenir des réponses plus précises.
Incitation itérative
L’une des approches consiste à utiliser l’incitation itérative, où les résultats de l’incitation initiale sont utilisés comme base pour une deuxième requête plus précise. Cette méthode peut être exécutée manuellement par l’utilisateur ou automatisée dans un pipeline.
Invitation conditionnelle
Une autre technique est l’interrogation conditionnelle, dans laquelle l’interrogation initiale contient des conditions d’affinement. Par exemple, vous pouvez demander : « Expliquez le sujet X, et si vous mentionnez Y, développez également ce sujet », ce qui guide le modèle pour qu’il affine automatiquement son explication lorsque certaines conditions (mention de Y) sont remplies.
Boucles de rétroaction
Bien qu’ils ne soient pas natifs de ChatGPT, des systèmes externes peuvent être construits pour créer une boucle de rétroaction. Par exemple, une interface utilisateur pourrait permettre aux gens d’évaluer ou de commenter les réponses de l’IA. Ce retour d’information pourrait être utilisé pour affiner le modèle ou pour guider de manière programmatique les interactions futures avec des messages identiques ou similaires.
Invitations contextuelles
Le ChatGPT peut bénéficier d’un contexte ou d’une série d’échanges qui mènent à la question principale. Ce contexte peut fournir des informations qui aident le modèle à générer une réponse plus précise. Par exemple, au lieu de demander simplement « Parlez-moi de la photosynthèse », vous pouvez fournir un contexte tel que « Je suis un étudiant en biologie qui se concentre sur les sciences végétales. Pouvez-vous m’expliquer en détail ce qu’est la photosynthèse ? »
Post-traitement
Bien que ChatGPT lui-même ne puisse pas affiner ses résultats automatiquement, le texte généré peut être post-traité par un autre système. Par exemple, un algorithme pourrait extraire des points clés ou des résumés d’une explication verbeuse, affinant ainsi le résultat pour des cas d’utilisation spécifiques.
Mise au point spécifique à une tâche
Bien qu’il ne s’agisse pas d’un affinage en temps réel, le modèle peut être affiné sur une tâche ou un ensemble de données spécifiques afin d’améliorer ses performances pour des requêtes particulières. Il s’agit d’une forme plus statique de « raffinement » qui se produit pendant la phase d’entraînement du modèle.
La technologie de l’IA, en particulier les cadres d’automatisation ChatGPT, offre un large éventail de possibilités en matière d’analyse de données, de création de contenu et de développement de jeux. Qu’il s’agisse de créer des diagrammes de dispersion en 3D, de générer des paroles de chansons, d’intégrer des personnages IA dans des jeux ou de visualiser des données, la technologie de l’IA s’avère être un outil inestimable dans ces domaines. La mise en place de flux de travail automatisés élargit encore les capacités de ChatGPT et d’autres frameworks deviennent disponibles, comme AutoGen de Microsoft, AutoGPT et l’invite unique plus accessible Synapse_CoR.
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