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MetaGPT의 데이터 해석기 소개: SOTA 오픈 소스 LLM 기반 데이터 솔루션 – KDnuggets

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MetaGPT의 데이터 해석기: 오픈 소스 통계 모델링
작성자가 Midjourney로 만든 이미지
 

메타GPT 다양한 에이전트에 역할을 할당하기 위한 다중 에이전트 프레임워크로, 복잡한 지시를 실행하기 위해 함께 작업할 수 있는 협업 엔터티를 형성합니다. MetaGPT는 스스로를 "다중 에이전트 시스템으로서의 소프트웨어 회사"로 광고하여 이러한 협업 엔터티의 의도된 용도에 대한 아이디어를 제공합니다. MetaGPT는 명령줄에서 독립 실행형 앱으로 사용하거나 자체 Python 스크립트 내에서 라이브러리로 사용할 수 있으므로 이러한 프레임워크에서 원하는 유연성과 제어 기능을 제공합니다.

이 프로젝트는 ChatGPT를 활용하여 2023년 40월에 시작되었으며, 작성 당시 GitHub에 거의 XNUMX개의 별이 있습니다. GitHub 저장소는 다음과 같이 추가로 설명합니다.

MetaGPT는 한 줄의 요구사항을 입력으로 받아 사용자 스토리/경쟁력 분석/요구사항/데이터 구조/API/문서 등을 출력합니다.

내부적으로 MetaGPT에는 제품 관리자/설계자/프로젝트 관리자/엔지니어가 포함됩니다. 세심하게 조율된 SOP와 함께 소프트웨어 회사의 전체 프로세스를 제공합니다.

MetaGPT 아키텍처
MetaGPT의 소프트웨어 회사 다중 에이전트 회로도(점진적 구현)(from MetaGPT의 GitHub)
 

MetaGPT는 코드 생성, 프로토타입 제작, 프로젝트 계획 등에 사용될 수 있습니다. 로 인식되어 왔습니다. 뛰어난 오픈소스 성과, 지속적으로 인기 있는 GitHub 저장소입니다.

그것이 바로 MetaGPT입니다. 이제 논의해보자 데이터 해석기, 깊은 지혜의 최신 MetaGPT 개선 사항과 그 자체로 성취된 성과입니다.

 

데이터 해석기는 데이터 관련 작업을 평가하고 해결하는 데 전념하는 에이전트인 MetaGPT 프레임워크의 또 다른 멤버 에이전트입니다. 논문에서:

본 연구에서는 데이터 과학에서 문제 해결을 강화하기 위한 세 가지 핵심 기술을 강조하는 코드로 해결하도록 설계된 솔루션인 데이터 해석기를 소개합니다. 1) 실시간 데이터 적응성을 위한 계층적 그래프 구조를 사용한 동적 계획; 2) 도구 통합을 통해 실행 중 코드 숙련도를 동적으로 향상하고 필요한 전문 지식을 풍부하게 합니다. 3) 피드백의 논리적 불일치 식별 및 경험 기록을 통한 효율성 향상. [...] 오픈 소스 기준과 비교하여 탁월한 성능을 보여주었으며 기계 학습 작업이 0.86에서 0.95로 크게 향상되었습니다. 또한 MATH 데이터 세트가 26% 증가하고 개방형 작업이 112%나 향상되었습니다.

이러한 발견은 확실히 인상적입니다. 그리고 그들이 이러한 결과를 발표했기 때문에 액면 그대로 받아들일 필요가 없습니다. Deep Wisdom은 또한 수많은 예시 데이터 해석기 에이전트를 기존 MetaGPT 프레임워크와 함께 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다.

이 예는 여기 NVIDIA 주식 추세 분석에 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다. MetaGPT 데이터 해석기 프롬프트가 어떻게 보이는지 확인하기 위해 아래에 복제해 보겠습니다.

Yahoo Finance에서 지난 5년간의 과거 종가에 초점을 맞춘 NVIDIA Corporation(NVDA) 주가 데이터를 가져옵니다. 종가의 중심 경향과 분산을 이해하기 위한 요약 통계(평균, 중앙값, 표준 편차 등)입니다. 이동 평균이나 백분율 변화를 사용하여 시간이 지남에 따라 눈에 띄는 추세, 패턴 또는 이상 현상이 있는지 데이터를 분석합니다. 모든 데이터 분석을 시각화하는 플롯을 만듭니다. 검증을 위해 데이터 세트의 20%를 예약합니다. 훈련 세트에서 예측 모델을 훈련합니다. 모델의 검증 정확도를 보고하고 예측 결과의 결과를 시각화합니다. 닫다

MetaGPT의 프로세스를 따르고 결과를 보려면 예제 노트북(위에 링크됨)을 확인하세요. 스포일러 경고: Deep Wisdom은 인상적이지 않기 때문에 공유하지 않습니다 🙂

읽기 전체 논문 당신이 요청할 수 있는 모든 정보에 대해 알아보세요. 프로젝트의 설치 및 사용에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. GitHub 레포. 저는 MetaGPT가 확인해 볼 가치가 있는 프로젝트라는 것을 경험을 통해 증명할 수 있으며, Data Interpreter 에이전트가 추가되면서 이는 이전보다 훨씬 더 사실이 되었습니다.
 
 

매튜 메이요 (@mattmayo13)는 컴퓨터 과학 석사 학위와 데이터 마이닝 분야 대학원 학위를 보유하고 있습니다. KDnuggets의 편집장인 Matthew는 복잡한 데이터 과학 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 그의 전문적인 관심 분야에는 자연어 처리, 기계 학습 알고리즘, 신흥 AI 탐구가 포함됩니다. 그는 데이터 과학 커뮤니티에서 지식을 민주화하려는 사명을 갖고 있습니다. 매튜는 6살 때부터 코딩을 해왔습니다.

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