Приделываем руки к ChatGPT: бот, который исполняет код в рантайме |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-03-31 13:32 В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по?настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.
И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала. Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз. Давайте посмотрим, как это работает на примерах. (Важно отметить, что это конечно же happy day scenario — в реальности было достаточно много ошибок и ситуаций, когда код написаный ChatGPT так и не заработал. В этом случае сеть выдает вполне адекватные оправдания и рекомендации, и приносит извинения пользователю). Начнем со школьных задач по линейной алгебре А что, так разве можно было? Видно, что GPT написал код, выводящий цифры, а затем обернул результат в корректный ответ. Что ж, попробуем ещё задачку: И снова правильное решение, хотя подход на этот раз несколько другой. Переходим к практическим задачам - загрузка данных из интернета! Так, проверим... похоже, что все так и есть! Продолжаем разговор... Здесь мы видим, как ChatGPT использует предыдущий контекст разговора и извлеченные ранее знания о цене рубля в долларах (о цене биткоина я также спрашивал раньше). Задачи на матанализ и численные методы Здесь у меня возникли сложности. Сеть лихо пользуется библиотеками которые, умеют дифференцировать, интегрировать, считать пределы и делать всякие штуки, которые в школе не проходили:) с помощью аналитических приемов. Вот как это выглядит: Здесь стоит обратить внимание на то, как классно отработала пост?обработка ответа. Код возвращает только число, а сеть добавляет к нему справочную информацию о том, что это за число. Чтож, попробуем задачу, которая явно не имеет аналитического решения: Ну почти... хоть решение найдено, но всё ещё сложно понять, насколько система хорошо понимает проблему. Использовать готовые библиотеки такого уровня — много ума не надо. Попробуем ей это запретить: Очень классный результат! Сеть не только решила пример, но и дала пояснение о том, каким именно методом воспользовалась, а результат совпал с предыдущим, что говорит о том, что решение скорее всего верное. На всякий случай проверим: Как работает бот? На данный момент стек бота выглядит так:
Самое интересное это конечно же промпт: В целом всё понятно — мы честно сообщаем боту что собираемся делать. Специальная библиотека gpt_utils это проверка, сможет ли бот использовать нечто, чего он точно не встречал на этапе обучения (ответ — да, может). Одна из основных проблем, с которой я столкнулся — понять, что именно прислал нам GPT — код на питоне или комментарий. К сожалению, не смотря на явные просьбы, он переодически разбавляет код своими пояснениями, иногда оборачивая код в специальные маркеры, а иногда присылая его текстом. Здесь пришлось немножко побыдлокодить и вставить разные проверки, которые просто смотрят на наличие в ответе ключевых слов и пытаются вытащить куски кода из текста, если он помечен маркерами. В первом приближении это работает, но здесь явно есть что улучшить. Как выполняется питоновский код и происходит коррекция ошибок? Тут всё очень просто, питон, будучи интерпретируемым, позволяет выполнить код прямо из строки. Логика простая — если попытка выполнить код приводит к ошибке, то мы явно просим ChatGPT её исправить, передав её текст. По моему опыту в половине случаев это ей удаётся! Ну а дальше остается только дело техники - работа с историей сообщений разных пользователей, команда для сброса, обработка ошибок. За стиль и качество кода прошу сильно не пинать, так как сделано все было за 1 вечер и 90% кода было написано совместными усилиями того же ChatGPT и Copilot. Код бота вы можете посмотреть и позапускать из моего репозитария на GitHub. Там также лежат реализации ботов из прошлой статьи, но в этот раз нас интересует только один - tg_bot_with_python.py . Для работы вам понадобится токен из аккаунта OpenAI и токен своего Telegram бота. Пара слов про метамышление Как пишет Стивен Флеминг в своей книге "Метамышление", способность к познанию своих ментальных возможностей (понимание и применение того, что ты чего-то не знаешь, а в чем-то сомневаешься, а окружающие тебя существа не знают чего-то, что известно тебе) - один из самых сложных видов мозговой деятельности, предвестник сознания, которым обладают только люди, дельфины и некоторые человекоподобные обезьяны, например шимпанзе. Если вам понравилась эта самоделка, то подписывайтесь на мой TG?канал: https://t.me/robofuture — там я переодически публикую подобные поделки и мысли о развитии ИИ и потребительской робототехники. Источник: habr.com Комментарии: |
|