Hình ảnh được tạo bởi Tác giả với Midjourney
 

MetaGPT là một khung đa tác nhân để phân công vai trò cho các tác nhân khác nhau, dẫn đến việc hình thành các thực thể hợp tác có thể làm việc song song để thực hiện các hướng dẫn phức tạp. MetaGPT tự quảng cáo mình là “công ty phần mềm có hệ thống đa tác nhân”, cung cấp cho bạn ý tưởng về mục đích sử dụng của các thực thể hợp tác này. MetaGPT có thể được sử dụng như một ứng dụng độc lập từ dòng lệnh và như một thư viện trong các tập lệnh Python của riêng bạn, mang lại sự linh hoạt và khả năng kiểm soát mà người ta mong muốn trong một khung như vậy.

Dự án bắt đầu vào tháng 2023 năm 40, tận dụng ChatGPT và tại thời điểm viết bài đã có gần XNUMX nghìn sao trên GitHub. Kho lưu trữ GitHub của nó mô tả thêm về chính nó như sau:

MetaGPT lấy yêu cầu một dòng làm đầu vào và đầu ra câu chuyện của người dùng/phân tích cạnh tranh/yêu cầu/cấu trúc dữ liệu/API/tài liệu, v.v.

Trong nội bộ, MetaGPT bao gồm các nhà quản lý sản phẩm/kiến trúc sư/quản lý dự án/kỹ sư. Nó cung cấp toàn bộ quy trình của một công ty phần mềm cùng với các SOP được sắp xếp cẩn thận.

Sơ đồ đa tác nhân của Công ty phần mềm MetaGPT (Triển khai dần dần) (từ GitHub của MetaGPT)
 

MetaGPT có thể được sử dụng để tạo mã, tạo nguyên mẫu, lập kế hoạch dự án, v.v. Nó đã được công nhận là một thành tựu nguồn mở nổi bậtvà liên tục là một kho lưu trữ GitHub thịnh hành.

Đó là MetaGPT. Bây giờ chúng ta hãy thảo luận Trình thông dịch dữ liệu, Trí tuệ sâu sắccải tiến MetaGPT mới nhất của nó và thành tích theo đúng nghĩa của nó.

Video đầy đủ giới thiệu MetaGPT Data Interpreter

Trình bày cách giải quyết các thách thức dự báo tải điện thông qua lập kế hoạch năng động, sử dụng công cụ, lý luận nâng cao và xác minh dựa trên kinh nghiệm.

Mua lại: https://t.co/xWGS0UF9oW
Các trường hợp: https://t.co/GhNH54Ahhi... pic.twitter.com/Xc5aam1TXz

- MetaGPT (@MetaGPT_) 19 Tháng ba, 2024

Trình thông dịch dữ liệu là một tác nhân thành viên khác của khung MetaGPT, một tác nhân chuyên đánh giá và giải quyết các tác vụ liên quan đến dữ liệu. Từ tờ giấy:

Trong nghiên cứu này, chúng tôi giới thiệu Trình thông dịch dữ liệu, một giải pháp được thiết kế để giải quyết bằng mã nhấn mạnh ba kỹ thuật then chốt nhằm tăng cường khả năng giải quyết vấn đề trong khoa học dữ liệu: 1) lập kế hoạch động với cấu trúc biểu đồ phân cấp để có khả năng thích ứng dữ liệu theo thời gian thực; 2) tích hợp công cụ một cách linh hoạt để nâng cao trình độ mã trong quá trình thực thi, nâng cao kiến ​​thức chuyên môn cần thiết; 3) xác định sự không nhất quán logic trong phản hồi và nâng cao hiệu quả thông qua ghi lại kinh nghiệm. […] So với các đường cơ sở nguồn mở, nó đã thể hiện hiệu suất vượt trội, thể hiện những cải tiến đáng kể trong các tác vụ học máy, tăng từ 0.86 lên 0.95. Ngoài ra, nó cho thấy tập dữ liệu MATH tăng 26% và cải thiện đáng kể 112% trong các nhiệm vụ mở.

Những phát hiện này chắc chắn rất ấn tượng. Và không cần thiết phải coi chúng theo mệnh giá vì họ đã công bố những kết quả này. Deep Wisdom cũng đã cung cấp một vô số ví dụ để cho thấy cách tác nhân Phiên dịch dữ liệu của họ có thể được sử dụng cùng với khung MetaGPT hiện có.

Ví dụ này ở đây cho thấy cách nó có thể được sử dụng để phân tích xu hướng chứng khoán NVIDIA. Để xem lời nhắc của Trình thông dịch dữ liệu MetaGPT trông như thế nào, tôi sẽ sao chép nó bên dưới:

Lấy dữ liệu giá cổ phiếu của NVIDIA Corporation (NVDA) từ Yahoo Finance, tập trung vào giá đóng cửa lịch sử trong 5 năm qua. Thống kê tóm tắt (giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, v.v.) để hiểu xu hướng trung tâm và sự phân tán của giá đóng cửa. Phân tích dữ liệu để tìm bất kỳ xu hướng, mô hình hoặc điểm bất thường đáng chú ý nào theo thời gian, có thể sử dụng mức trung bình luân phiên hoặc thay đổi phần trăm. Tạo một biểu đồ để trực quan hóa tất cả các phân tích dữ liệu. Dự trữ 20% dữ liệu để xác thực. Huấn luyện một mô hình dự đoán trên tập huấn luyện. Báo cáo độ chính xác xác thực của mô hình và trực quan hóa kết quả dự đoán. đóng

Bạn có thể xem sổ ghi chép mẫu (được liên kết ở trên) để theo dõi quy trình của MetaGPT và xem kết quả. Cảnh báo tiết lộ nội dung: Deep Wisdom không chia sẻ chúng vì chúng không ấn tượng 🙂

Đọc giấy đầy đủ cho tất cả các thông tin bạn có thể yêu cầu. Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách cài đặt và sử dụng trên dự án Repo GitHub. Tôi có thể chứng thực từ kinh nghiệm rằng MetaGPT là một dự án đáng để thử và với việc bổ sung tác nhân Phiên dịch dữ liệu, điều này thậm chí còn đúng hơn trước đây.
 
 

Matthew Mayo (@ mattmayo13) có bằng Thạc sĩ về khoa học máy tính và bằng tốt nghiệp về khai thác dữ liệu. Với tư cách là Tổng biên tập của KDnuggets, Matthew đặt mục tiêu làm cho các khái niệm khoa học dữ liệu phức tạp có thể tiếp cận được. Mối quan tâm nghề nghiệp của anh bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán học máy và khám phá AI mới nổi. Anh ấy được thúc đẩy bởi sứ mệnh dân chủ hóa kiến ​​thức trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Matthew đã viết mã từ năm 6 tuổi.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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