ChatGPT プラグインを使用して新しいインターネット エクスペリエンスのロックを解除するためのガイド

ChatGPT のナレッジ ベースは 2021 年 9 月時点のデータでトレーニングされていますが、これらのプラグインを使用することで、ChatGPT は Web で最新の回答を検索できるようになり、ナレッジ ベースのみに依存する制限がなくなりました。

最近、OpenAI は ChatGPT の新機能であるプラグイン システムをリリースしました。 ChatGPT は機能を拡張して、次のような新しいタスクを実行できるようになりました。

• リアルタイム情報の取得: スポーツのスコア、株価、最新のニュースなど。
• ナレッジベース情報の取得: 会社の文書、個人的なメモなど。
• は、ユーザーに代わってアクションを実行します。たとえば、フライトの予約、食べ物の注文などです。

ChatGPT のナレッジ ベースは 2021 年 9 月時点のデータでトレーニングされていますが、これらのプラグインを使用することで、ChatGPT は Web で最新の回答を検索できるようになりました。知識ベースのみに依存するという制限を取り除きます。

カスタム プラグインの作成

OpenAI を使用すると、開発者は独自のプラグインを作成することもできます。現在、開発者は待機リスト (https://openai.com/waitlist/plugins) に参加する必要がありますが、プラグインを作成するためのファイルはすでに入手可能です。

プラグイン プロセスの詳細については、このページ (https://platform.openai.com/docs/plugins/introduction) を参照してください。

サンプル コードは、このページ (https://platform.openai.com/docs/plugins/examples) にあります。

このドキュメントでは、サードパーティ API と ChatGPT の統合がどのように機能するかについてのみ説明します。次の記事では、この統合の内部動作について説明します:

#「大規模な言語モデルは、関連するトレーニングを受けずにどのように操作を実行しますか?」

##LangChain の概要

LangChain は、チャットボット、生成的な質問応答、要約などを作成するためのフレームワークです。

LangChain は、Harrison Chase (hwchase17) です。開発者の統合を支援するために 2022 年に開発されたツールです。サードパーティのアプリケーションを大規模言語モデル (LLM) に変換します。

以下に示す例を借りて、その動作モードを説明します:

import os

os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = ""

os.environ[ "OPENAI_API_KEY"] = ""

from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents importInitialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

# まず、エージェントの制御に使用する言語モデルをロードします。
llm = OpenAI(温度=0)

# 次に、使用するツールをいくつかロードします。 llm-math ツールは LLM を使用するため、それを
tools =load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
## で渡す必要があることに注意してください。 最後に、次のようにします。エージェントの初期化に使用するツール、言語モデル、およびエージェントのタイプ
agent = initialize_agent(tools, llm, Agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

# 今すぐテスト
agent.run("オリビア ワイルドのボーイフレンドは誰ですか? 彼の現在の年齢を 0.23 乗すると何になりますか?")

この例からは 3 つの主要な部分がわかります:

LLM: LLM は LangChain のコア コンポーネントであり、エージェントが自然言語を理解するのに役立ちます。この例では、OpenAI のデフォルト モデルが使用されます。ソース コード (https://github.com/hwchase17/langchain/blob/master/langchain/llms/openai.py#L133) によると、デフォルトのモデルは text-davinci-003 です。

エージェント: エージェントは LLM を使用して、どのアクションをどの順序で実行するかを決定します。アクションは、ツールを使用してその出力を観察すること、またはユーザーに応答を返すことです。
• ここでは 0-shot-react-description が使用されます。ドキュメントから、「このエージェントは ReAct フレームワークを使用し、ツールの説明に完全に基づいてどのツールを使用するかを決定します。」ということがわかります。この情報は後で使用します。

ツール: エージェントが世界と対話するために使用できる機能。この例では、2 つのツールが使用されています:

• serpapi: https://serpapi.com/ API のラッパー。ウェブの閲覧に使用されます。

• llm-math: エージェントがプロンプト内の数学関連の質問 (「彼の現在の年齢を 0.23 乗すると何ですか?」など) に回答できるようにします。

スクリプトが実行されると、エージェントは、オリビア ワイルドのボーイフレンドが誰であるかを参照し、名前を抽出し、ハリー スタイルの年齢を尋ね、検索を実行し、llm-math を使用するなど、いくつかのことを行います。 29^0.23、つまり 2.16。

LangChain の最大の利点は、文書化されているように、単一のプロバイダーに依存しないことです (https://python.langchain.com/en/latest/modules/) llms/integrations.html)。

なぜ LangChain は ChatGPT プラグイン システムに強力な機能を提供できるのでしょうか?

3 月 21 日、OpenAI の最強のパートナーである Microsoft は MM-REACT をリリースし、ChatGPT のマルチモーダルな推論とアクションを明らかにしました (https://github.com/microsoft/MM-REACT)。

この「システム パラダイム」の機能を見ると、各例に言語モデルと外部アプリケーション間の対話が含まれていることがわかります。

提供されているサンプル コード (https://github.com/microsoft/MM-REACT/blob/main/sample.py) を見ると、次のことがわかります。モデル ツールの対話の実装は、LangChain を使用して行われます。 README.md ファイル (https://github.com/microsoft/MM-REACT/blob/main/README.md) にも、「MM-REACT のコードは langchain に基づいている」と記載されています。

この証拠と、ChatGPT プラグインのドキュメントに「プラグインの説明、API リクエスト、および API レスポンスはすべて ChatGPT との会話に挿入される」と記載されているという事実を組み合わせると、プラグインは次のように考えられます。 -in システムは、プロキシ ツールとしてさまざまなプラグインを追加します (この場合は ChatGPT)。

これらのプラグインをサポートするために、OpenAI が ChatGPT を zero-shot-react-description タイプのプロキシに変換した可能性もあります (前の例で見たタイプです)。 API の説明が会話に挿入されるため、以下のドキュメントの抜粋でわかるように、これはエージェントの期待と一致します。

LangChain

結論

プラグイン システムはまだユーザーに公開されていませんが、公開されているドキュメントやドキュメントを使用して体験することができます。 MM-REACT ChatGPT プラグインシステムの強力な機能。

以上がChatGPT プラグインを使用して新しいインターネット エクスペリエンスのロックを解除するためのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。