OpenAI 的 GPT 技术是深入研究各种不同主题的绝佳方式。但是，如果您想通过单个提示自动执行研究、分析或优化结果的过程，该怎么办？已经开发了许多 ChatGPT 自动化框架，允许您设置多个 AI 代理来相互交谈。
但是，如果您还没有完全处于那个阶段，您可以使用单个提示将 ChatGPT 转换为一个自动化系统，该系统无需您动一根手指即可完善其答案。本指南旨在深入了解如何利用 AI 技术，尤其是 OpenAI 的 ChatGPT，通过单个提示来自动化任务、分析数据、生成创意内容，甚至开发引人入胜的游戏。
从创建用于综合数据分析的 3D 散点图到生成特定艺术家风格的歌词，人工智能的潜在应用是广泛而多样的。它还讨论了 AI 与用于内容发现和分析的插件的集成，展示了如何在不提示的情况下使用 AI 在 AutoGPT 风格的工作流程中自动优化其结果。这些过程可以与免费版本的 ChatGPT 一起使用，但也可以使用插件进行增强，并且根本不需要编码技能。
什么是AutoGPT
AutoGPT 是一个开源的 Python 应用程序，在人工智能 （AI） 领域掀起了波澜。这个基于 GPT-4 架构构建的应用程序最近由开发人员 Toran Bruce Richards 在 GitHub 上发布。它旨在自动执行功能，而无需多个提示，使用“AI 代理”来访问 Web 并执行任务。这种创新的任务自动化方法是 AutoGPT 与其他 AI 应用程序的不同之处。
AutoGPT 与其对应物 ChatGPT 之间最显着的区别之一是自主程度。这两个应用程序都基于 GPT-4 架构，但 AutoGPT 根据指令自动执行整个任务，而 ChatGPT 提供信息并回答独立的查询。这意味着 AutoGPT 可以根据其对网络信息、社交媒体、处理数据、市场趋势和消费者行为的访问来执行更大的任务，例如创建网站、撰写文章和营销。相比之下，ChatGPT 仅限于从它所训练的数据中回答查询，这使得 AutoGPT 更加自主和通用。
AutoGen ChatGPT 自动化框架
Microsoft 还以 AutoGEN 的形式发布了 ChatGPT 自动化框架，也值得一试。AutoGen 提供多代理对话框架作为高级抽象。使用此框架，您可以方便地构建 LLM 工作流。AutoGen 支持增强的 LLM 推理 API，可用于提高推理性能并降低成本。
要求 ChatGPT 完善其结果
约瑟夫·罗森鲍姆 （Joseph Rosenbaum） 开发了一个这样的提示，我们之前在 Geeky Gadgets 上有过介绍。如果您有 ChatGPT Plus 帐户，可以轻松剪切并粘贴到您的 ChatGPT 提示框中，也可以将 Synapse 教授的Synapse_CoR提示直接剪切并粘贴到您的自定义说明中。
ChatGPT 旨在根据收到的提示生成文本，但它本身并不具备在生成后自动优化自己的结果的能力。但是，有多种方法可以模拟这种“细化”行为。
ChatGPT 自动化
这里有几种方法可以提示和操纵 ChatGPT 来分析和审查自己的结果，以获得更精细的答案。
迭代提示
一种方法是使用迭代提示，其中初始提示的输出用作第二个更精细的查询的基础。这可以由用户手动执行，也可以在管道中自动执行。
条件提示
另一种技术是条件提示，其中初始提示包含细化条件。例如，你可以问，“解释主题 X，如果你提到 Y，也详细说明它。这指导模型在满足某些条件（提及 Y）时自动优化其解释。
反馈回路
虽然不是 ChatGPT 的原生系统，但可以构建外部系统来创建反馈循环。例如，用户界面可以让人们对人工智能的响应进行评分或评论。此反馈可用于微调模型，或以编程方式指导将来使用相同或相似提示的交互。
上下文提示
ChatGPT 可以被赋予一个上下文或一系列导致主查询的交流。此上下文可以提供信息，帮助模型生成更精细的答案。例如，与其只问“告诉我关于光合作用的事情”，不如提供这样的背景，“我是一名专注于植物科学的生物学学生。你能给我一个关于光合作用的深入解释吗？
后处理
虽然 ChatGPT 本身无法自动优化其输出，但生成的文本可以由另一个系统进行后处理。例如，算法可以从冗长的解释中提取关键点或摘要，本质上是针对特定用例优化输出。
特定于任务的微调
虽然不是实时优化，但可以对特定任务或数据集进行微调，以提高其针对特定查询的性能。这是在模型训练阶段发生的一种更静态的“优化”形式。
人工智能技术，特别是 ChatGPT 自动化框架，为数据分析、内容创作和游戏开发提供了广泛的可能性。无论是创建 3D 散点图、生成歌词、在游戏中实现 AI 角色，还是可视化数据，AI 技术都被证明是这些领域的宝贵工具。设置自动化工作流程进一步扩展了 ChatGPT 的功能，并且越来越多的框架可用，例如 Microsoft 的 AutoGen、AutoGPT 和更易于访问的单一提示Synapse_CoR。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun263851.html
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