《人工智能转型手册》及译文
AI行业大神,前谷歌大脑及百度AI团队的带头人吴恩达,在其三个人工智能网站之一
landing.ai(另外两个分别是aifund.ai和deeplearning.ai)上发表了一篇名为AI Transformation Playbook(人工智能转型手册)的长文,在人工智能行业又一次掀起轩然大波。
以下为文章全文及其中文译名。(英文全文后附中文译文)
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AI行业大神,前谷歌大脑及百度AI团队的带头人吴恩达,在其三个人工智能网站之一
landing.ai(另外两个分别是aifund.ai和deeplearning.ai)上发表了一篇名为AI Transformation Playbook(人工智能转型手册)的长文,在人工智能行业又一次掀起轩然大波。
以下为文章全文及其中文译名。(英文全文后附中文译文)
大模型相关的技术路线,匹配场景,什么样的场景下用什么样的场景方案,有可能做出什么样的效果,它的投产比怎么样,成本投入怎么样,用什么样的人去做一系列解决方案。
第一 ,老板们业务们会提出很多相关的场景可能性。当提出可能性的时候,我们能提出可行性,输出相应的一二三四五。
第二,另一个方面场景大概是技术路线的第一层第二层第三层(第一层:Prompt提示工程,第二层:LangChain等Auto Agent智能体,第三层:fine-tune)与场景相匹配。
第三,相应的大概能做出什么效果的样子,效果能否匹配商业化的什么目标,产品目标要求。
第四,大概需要什么样的投入(第一步,一两个人整理什么样的数据,问题和答案控制在多少字内是合理的。第二步,在企业微信做什么样的数据抽取,用什么样的数据处理工具做二次的过滤和筛选。第三,用这些数据做第一轮精调之后,我们大概会得到什么样的结果,中间需要一到两个的工程师,工程师需要掌握什么样的技术,经过多长时间大概会得到一个什么样的对话能力和效果)
算力成本,人力成本=整个成本对应最终效果是否值得投入
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安装
pip install metagpt
完整的安装方法可在安装部分找到。
配置
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
os.environ["OPENAI_API_MODEL"] = "gpt-4"
完整配置不同LLM API(比如OpenAI、Azure、Anthropic等)的方法可在配置部分找到。