Bild erstellt vom Autor mit Midjourney
 

MetaGPT ist ein Multi-Agenten-Framework für die Zuweisung von Rollen an verschiedene Agenten, was zur Bildung kollaborativer Einheiten führt, die in der Lage sind, zusammenzuarbeiten, um komplexe Anweisungen auszuführen. MetaGPT bezeichnet sich selbst als „Softwareunternehmen als Multi-Agenten-System“ und gibt Ihnen eine Vorstellung von der beabsichtigten Nutzung dieser kollaborativen Einheiten. MetaGPT kann als eigenständige App über die Befehlszeile und als Bibliothek in Ihren eigenen Python-Skripten verwendet werden und bietet so die Flexibilität und Kontrolle, die Sie sich in einem solchen Framework wünschen.

Das Projekt begann im April 2023 unter Nutzung von ChatGPT und hatte zum Zeitpunkt des Schreibens fast 40 Sterne auf GitHub. Sein GitHub-Repo beschreibt sich selbst wie folgt:

MetaGPT verwendet eine einzeilige Anforderung als Eingabe und gibt User Stories/Wettbewerbsanalysen/Anforderungen/Datenstrukturen/APIs/Dokumente usw. aus.

Intern umfasst MetaGPT Produktmanager/Architekten/Projektmanager/Ingenieure. Es bietet den gesamten Prozess eines Softwareunternehmens zusammen mit sorgfältig orchestrierten SOPs.

Multi-Agent-Schema des Softwareunternehmens MetaGPT (schrittweise Implementierung) (von GitHub von MetaGPT)
 

MetaGPT kann für Codegenerierung, Prototyping, Projektplanung und mehr verwendet werden. Es wurde als anerkannt herausragende Open-Source-Leistungund ist ständig ein beliebtes GitHub-Repo.

Das ist MetaGPT. Jetzt lasst uns diskutieren Dateninterpreter, Tiefe Weisheitist die neueste MetaGPT-Verbesserung und ein eigenständiger Erfolg.

Vollständiges Video zur Einführung des MetaGPT Data Interpreter

Es wird gezeigt, wie Herausforderungen bei der Stromlastprognose durch dynamische Planung, Werkzeugnutzung, verbesserte Argumentation und erfahrungsbasierte Verifizierung bewältigt werden können.

Repo: https://t.co/xWGS0UF9oW
IPod-Hüllen: https://t.co/GhNH54Ahhi... pic.twitter.com/Xc5aam1TXz

– MetaGPT (@MetaGPT_) 19. März 2024

Data Interpreter ist ein weiterer Mitgliedsagent des MetaGPT-Frameworks, ein Agent, der sich der Bewertung und Lösung datenbezogener Aufgaben widmet. Aus dem Papier:

In dieser Studie stellen wir den Data Interpreter vor, eine Lösung zur Lösung mit Code, die drei zentrale Techniken zur Verbesserung der Problemlösung in der Datenwissenschaft hervorhebt: 1) dynamische Planung mit hierarchischen Diagrammstrukturen für die Anpassungsfähigkeit von Daten in Echtzeit; 2) dynamische Tool-Integration, um die Codekompetenz während der Ausführung zu verbessern und das erforderliche Fachwissen zu bereichern; 3) Identifizierung logischer Inkonsistenzen im Feedback und Effizienzsteigerung durch Erfahrungsaufzeichnung. […] Im Vergleich zu Open-Source-Baselines zeigte es eine überlegene Leistung und zeigte deutliche Verbesserungen bei maschinellen Lernaufgaben, die von 0.86 auf 0.95 stiegen. Darüber hinaus zeigte es einen Anstieg des MATH-Datensatzes um 26 % und eine bemerkenswerte Verbesserung um 112 % bei offenen Aufgaben.

Diese Erkenntnisse sind sicherlich beeindruckend. Und es besteht kein Grund, sie für bare Münze zu nehmen, da sie diese Ergebnisse veröffentlicht haben. Deep Wisdom hat auch Folgendes zur Verfügung gestellt: Fülle an Beispielen um zu zeigen, wie ihr Data Interpreter-Agent in Verbindung mit dem vorhandenen MetaGPT-Framework verwendet werden kann.

Dieses Beispiel hier zeigt, wie es für die NVIDIA-Aktientrendanalyse verwendet werden kann. Um zu sehen, wie eine MetaGPT Data Interpreter-Eingabeaufforderung aussieht, werde ich sie unten duplizieren:

Erhalten Sie Aktienkursdaten der NVIDIA Corporation (NVDA) von Yahoo Finance, wobei der Schwerpunkt auf historischen Schlusskursen der letzten 5 Jahre liegt. Zusammenfassende Statistiken (Mittelwert, Median, Standardabweichung usw.), um die zentrale Tendenz und Streuung der Schlusskurse zu verstehen. Analysieren Sie die Daten im Laufe der Zeit auf erkennbare Trends, Muster oder Anomalien, möglicherweise mithilfe von gleitenden Durchschnitten oder prozentualen Änderungen. Erstellen Sie ein Diagramm, um die gesamte Datenanalyse zu visualisieren. Reservieren Sie 20 % des Datensatzes für die Validierung. Trainieren Sie ein Vorhersagemodell auf dem Trainingssatz. Melden Sie die Validierungsgenauigkeit des Modells und visualisieren Sie das Ergebnis der Vorhersage. schließen

Sie können sich das Beispielnotizbuch (oben verlinkt) ansehen, um den Prozess von MetaGPT zu verfolgen und die Ergebnisse zu sehen. Spoiler-Alarm: Deep Wisdom teilt sie nicht, weil sie nicht beeindruckend sind 🙂

Lesen Sie mehr das ganze Papier für alle Informationen, die Sie sich wünschen können. Mehr zur Installation und Nutzung erfahren Sie auf den Projektseiten GitHub Repo. Ich kann aus Erfahrung bestätigen, dass MetaGPT ein lohnenswertes Projekt ist, das man sich ansehen sollte, und mit der Hinzufügung des Data Interpreter-Agenten trifft dies sogar noch mehr zu als zuvor.
 
 

Matthäus Mayo (@mattmayo13) hat einen Master-Abschluss in Informatik und ein Diplom in Data Mining. Als Chefredakteur von KDnuggets möchte Matthew komplexe datenwissenschaftliche Konzepte zugänglich machen. Zu seinen beruflichen Interessen zählen die Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erforschung neuer KI. Seine Mission ist es, das Wissen in der Datenwissenschaftsgemeinschaft zu demokratisieren. Matthew programmiert seit seinem sechsten Lebensjahr.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/metagpt-data-interpreter-open-source-llm-based-data-solutions?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=introducing-metagpts-data-interpreter-sota-open-source-llm-based-data-solutions