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2024-12-25 14:47:48 来源:河北农业溯源码

1.K&R语法(autoGPT)
2.gpt既不开源,码图又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
3.AUTOGEN | 上手与源码分析
4.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.GPT-Engineer一夜爆火!一个提示生成整个代码库,码图GitHub狂飙19k星
6.openai开源了什么

gpt源码图片

K&R语法(autoGPT)

       读源码时,码图发现了一种简洁明了的码图函数定义方式,对比常规方式,码图它更便于理解与注释。码图分站登录美化源码于是码图,autoGPT协助我编写了一些示例,码图以展示这种被称作K&R语法的码图独特之处。

       K&R语法,码图源自Brian Kernighan和Dennis 码图Ritchie所著的《C编程语言》第一版,以简洁性著称。码图与现代C语言语法相比,码图其主要特点在于其极度简化。码图以下为K&R语法的码图关键特性:

       - 缺乏功能原型

       - 无void关键字

       - 没有const关键字

       - 无内联函数

       - 不支持//注释

       尽管K&R语法在功能上相对简陋,但它依然在一些遗留代码库中被使用,主要出于历史和教学的目的。理解K&R语法有助于深入探索C语言的早期发展。

       接下来,通过示例代码,我们来具体了解K&R语法的应用:

       注:main和add是两个独立的实例

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为,只要OpenAI 开放源代码,全球就能迅速获得ChatGPT。然而,这实际上是一种误解。开源是指公开源代码,过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码,例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后,理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上,编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异,这通常会使人们误解开源的力量,以为开源能带来广泛且快速的普及。然而,大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码,那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象:源码、算法以及数据。算法的androi源码面试核心部分包括模型结构和训练方法,这通常是开源的。然而,要实现与 ChatGPT 类似的模型,还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素,缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛,但并不是所有企业都能跨越。然而,数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言,无论是人工智能时代还是人工智障时代,数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间,这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI,也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作,它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分,许多作者选择免费公开论文,为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需,有些研究者仅发布论文而不提供源码,可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧,或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎,他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑,选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言,其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求,开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战,但已有项目开始致力于开源数据集的建设,这些努力如同星星之火,mc源码解析正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台,主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务,包括回答问题、执行函数,甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件,即Conversation Agent,并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码,AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能,AUTOGEN能够调用函数,而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息,OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中,每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现,利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录,以List[Message]的形式保存,包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型,其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时,通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能,根据接收到的消息和配置,通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑,考虑到调用工具、对话、手机地图源码参考历史经验等功能,generate_reply的大致运行流程如下:首先处理最后接收的消息,然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时,会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器,代理安全执行GPT生成的代码,AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动,使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent,实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能,允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外,官方notebook中讨论了Agent优化器,允许自定义输出,将对话信息输出到前端UI界面。

       总之,Autogen作为Agent搭建工具,提供了基础功能,允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合,简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析,可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现,为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

       在 Kubernetes(K8s)的cmd目录中,包含了一系列命令行入口文件或二进制文件,它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职,如:

       1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性,确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、kettle 7.1 源码输出格式等,输出检查结果并提供改进意见。

       2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一,负责管理和调度与云平台相关的资源,包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。

       3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体,用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM(IP地址管理)控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。

       4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互,转换资源对象并执行操作,确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。

       5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突,确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。

       6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范,确保代码的规范性和文档的准确性。

       7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档,提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息,方便用户查阅和使用。

       8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档,遍历API组生成相应的API文档。

       9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面,提供命令的说明、示例和参数等信息。

       . **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档,提供API的详细描述和示例。

       . **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数,帮助在代码生成过程中创建目录和文件。

       . **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件,方便用户定义Kubernetes资源。

       . **importverifier**: 检查代码中的导入依赖,并验证其是否符合项目中的导入规则。

       . **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点,负责初始化和启动关键逻辑。

       . **aggregator**: 为聚合API提供支持,允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中,实现与核心API服务的集成。

       这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑,使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。

GPT-Engineer一夜爆火!一个提示生成整个代码库,GitHub狂飙k星

       AI代码生成明星项目GPT-Engineer一夜爆火,短短几天狂揽k星。AutoGPT之后,诞生了又一个明星项目。这是一个根据指示生成代码的AI工具,你只需要「动动嘴」,就能直接构建整个代码库。项目地址:github.com/AntonOsika/g...。

       GPT-Engineer的特色包括:一个提示就能生成一个代码库,提出需要澄清的问题,生成技术规范,编写所有必要代码,易于添加自己的推理步骤、修改和实验,项目开源,分分钟让你完成编码。这预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。

       项目主要作者Anton Osika在6月日首次推出GPT-Engineer,并介绍了这款AI工具最大的特点:简单易用,能够为用户提供价值;灵活且易于添加新的「AI步骤」;支持高级提示,可以记住用户反馈;能快速在AI和人类之间快速切换;所有计算都是「可恢复的」,并持久地保存到文件系统。这个项目独特地方在于,开发者在文本文件中提交需求,GPT-Engineer不是无条件接受这些要求,而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。

       GPT-Engineer的工作流程分两个阶段:需求细化促进阶段和软件构建阶段。在需求细化阶段,用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给GPT-Engineer,并被放置在OpenAI的GPT的初始消息中,同时还包括确定澄清问题的指示。GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈,了解哪些需求需要澄清,并回应提示用户澄清的问题。整个过程循环,直到所有问题澄清到OpenAI GPT-4满意为止。在软件构建阶段,前一阶段提炼的需求被打包,并与OpenAI的GPT指令(即系统提示)和另外一套GPT-Engineer希望看到的输出指令(即用户提示)一起包装起来。GPT-Engineer收到来自OpenAI GPT-4的响应,然后创建源代码文件。

       使用GPT-Engineer,你可以创建一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。你只需要输入一些关键提示,GPT-Engineer就会让你继续回答一些细节的问题,例如游戏规则和机制、玩家互联、游戏状态更新、用户界面、游戏控制、游戏结束状况和代码结构。具体步骤唰唰唰地来了,最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。

       用户反馈显示,「澄清问题」是真正使GPT-Engineer脱颖而出的原因,因为修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。然而,这个项目火虽火,一位网友测试了GPT-Engineer,给出了体验:难设置,实际上不是创建文件,只是让你从命令行中运行一次(即不能调试),与ChatGPT4的能力相当。还有网友对基准指出了问题,GPT-Engineer做了几个简单的编程任务,并将它们作为基准,可以为你快速开发一个currency_converter,但不能正确编码一个pomodoro_timer。

       安装方法:对于稳定版本,使用pip install gpt-engineer;对于开发版,git clone git@github.com:AntonOsika/gpt-engineer.git,cd gpt-engineer,make install,source venv/bin/activate。设置使用GPT4访问权限的API密钥运行:export OPENAI_API_KEY=[your api key]。运行:创建一个空文件夹,如果在repo中,可以运行cp -r projects/example/ projects/my-new-project,在新文件夹中填写 main_prompt,运行gpt-engineer projects/my-new-project。检查 projects/my-new-project/workspace 中生成的文件。

       项目主要作者Anton Osika是Depict.ai的首席技术官,创建了机器学习推荐系统,通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。就在4小时前,他还发了一条动态称,GPT-Engineer已经跃升到k星,一点也没有减速迹象。

参考资料:

github.com/AntonOsika/g...

openai开源了什么

       OpenAI开源了多个重要的项目和工具。

       首先,OpenAI开源了其核心的深度学习模型,如GPT系列。GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,能够生成高质量的自然语言文本。OpenAI通过开源GPT系列模型,使得开发者能够轻松地在自己的应用中使用这些强大的语言模型,从而推动了自然语言处理领域的发展。例如,开发者可以利用GPT模型来构建智能聊天机器人,提供更为自然和智能的对话体验。

       其次,OpenAI还开源了其用于模型训练和推理的工具和库。这些工具和库为开发者提供了丰富的功能和灵活性,使他们能够高效地训练自己的深度学习模型,并将其应用于各种实际场景中。例如,OpenAI提供了易于使用的API,开发者可以通过这些API轻松调用OpenAI的模型进行推理,从而加快了应用开发的进程。

       最后,OpenAI还致力于开源文化和社区的建设。他们不仅公开了模型的源代码和训练数据,还积极与社区分享技术进展、研究方法和最佳实践。这种开源精神极大地促进了人工智能领域的知识共享和技术创新。通过开源,OpenAI为全球的研究者、开发者和创新者搭建了一个共同进步的平台,推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。

       总的来说,OpenAI通过开源其核心模型、工具库以及积极参与开源社区建设,极大地推动了人工智能领域的发展和进步。这些开源项目不仅为开发者提供了强大的技术支持,还为全球范围内的研究和创新活动注入了强大的动力。随着OpenAI在开源方面的不断努力,我们有理由相信,未来的人工智能技术将更加先进、开放和普惠。

自动 GPT 教程:如何设置自动 GPT

       探索Auto-GPT与生成模型的魅力,掌握尖端技术,为专业领域带来革新。

       Auto-GPT是一种功能强大的人工智能模型,专门用于文本生成、翻译等任务。它基于生成预训练Transformer(GPT)技术,是一种强大的生成模型。生成模型从现有数据中学习模式,并根据这些模式生成新数据。想象这些模型为人工智能领域的艺术大师,创造出前所未见的杰作。

       Auto-GPT与生成模型是绝佳搭档,协同工作展示人工智能的威力,帮助解决各类问题。设置Auto-GPT与配置生成模型一样,都需要细心安排。首先获取预先训练的GPT模型,可从GitHub等流行存储库获取。接下来,通过微调参数来适应具体任务。这就是Auto-GPT与生成模型的联合效应。

       设置Auto-GPT就像拼图游戏,需要正确组装。获取GPT模型后,调整参数以适应任务。教程将指导你设置和使用Auto-GPT。

       在计算机中设置Auto-GPT需要最新Python版本。从GitHub仓库获取Auto-GPT源代码并克隆。配置中涉及的关键部分包括使用个人的API密钥访问GPT和设置Pinecone内存存储。

       API密钥为与OpenAI系统的交互提供身份验证,确保使用合法访问。设置Pinecone内存则允许模型检索相关信息,增强任务执行能力。这些配置在实现Auto-GPT功能方面至关重要。

       创建新的OpenAI账户获取API密钥,这将解锁Auto-GPT与其他服务的连接。对于Pinecone,设置免费账户并获取API密钥。正确配置上述密钥后,使用命令进行初始化并运行代理。

       代理运行后,用户需为它赋予角色与目标,最终得到专属的智能助手。Auto-GPT的惊喜远不止于此。AI可实现与自然语言交互,甚至生成图像,进一步增强其应用价值。

       设置ElevenLabs账户访问语音合成功能,替换API密钥并将选择的语音ID与账号关联。这将使Auto-GPT能够说话,增加交互性与用户体验。同时,通过调整IMAGE_PROVIDER和IMAGE_SIZE参数,启用图像生成功能,实现实质性的应用。

       综上,设置Auto-GPT与生成模型需要一系列步骤,包括获取模型、微调参数、集成API密钥和内存存储。这些配置为智能助手提供了强大的功能集,从语言生成到图像创建,满足多样化需求。Auto-GPT与生成模型的结合,揭示了人工智能在业务和应用层面上的巨大潜力。