MetaGPT will ein System entwickeln, dass sich selbst verbessertMetaGPT will ein System entwickeln, dass sich selbst verbessert

Meta macht ja bisher sehr vieles richtig und arbeitet selbst sehr aktiv mit der OpenSource-Community zusammen. Hier wird ein neues Modell beschrieben – MetaGPT – und verspricht etwas sehr spannendes zu werden.

Roadmap MetaGPT – Langfristiges Ziel: KI-Selbstentwicklung

Das ultimative Ziel von MetaGPT besteht darin, die Selbstentwicklung zu ermöglichen. Dies umfasst das Selbsttraining, die Feinabstimmung, Optimierung, Nutzung und Updates der künstlichen Intelligenz. Auf diese Weise wollen wir eine KI schaffen, die kontinuierlich lernen und sich an neue Anforderungen anpassen kann.

Kurzfristiges Ziel: Maximale Rentabilität

Im Rahmen unseres kurzfristigen Ziels streben wir an, dass MetaGPT das Rahmenwerk mit der höchsten Rendite wird. Dies soll durch die vollautomatische Implementierung von mittelgroßen Projekten erreicht werden, also Projekten, die etwa 2000 Codezeilen umfassen. Wir planen, die meisten identifizierten Aufgaben zu erledigen und dabei die Version 0.5 zu erreichen.

Aufgaben für die Entwicklung

Um Version v0.5 zu erreichen, müssen etwa 70% der folgenden Aufgaben abgeschlossen sein:

Benutzerfreundlichkeit

  • Wir arbeiten daran, ein Paket zu veröffentlichen, das Installationsprobleme löst.
  • Das System sollte eine vollständige Speicherung und Wiederherstellung von Softwareunternehmen unterstützen.
  • Während des Prozesses sollte menschliche Bestätigung und Modifikation unterstützt werden.
  • Wir planen auch, einen Prozess-Cache einzuführen, und diskutieren die Möglichkeit, einen Server-Cache-Mechanismus hinzuzufügen.

Funktionen

  • Wir entwickeln einen stabileren und standardmäßigen Parser.
  • Wir planen die Einrichtung einer getrennten Ausgabewarteschlange.
  • Unsere Ziele beinhalten die Unterstützung verschiedener Speichermodi und die Perfektionierung der Testrolle.
  • Darüber hinaus arbeiten wir daran, das SkillManager zu implementieren und den Prozess des inkrementellen Skill-Lernens zu unterstützen.

Strategien

  • Wir unterstützen verschiedene Strategien wie die ReAct-, CoT-, ToT- und Reflection-Strategie.

Aktionen und Plugins

  • In Bezug auf Aktionen und Plugins zielen wir darauf ab, eine breite Palette von Funktionen zu implementieren, von der Suche über Datensammlung und -training bis hin zur Kompatibilität mit dem Plugin-System.

Rollen

  • Die Aktionen und Fähigkeiten jeder Rolle sollen perfektioniert werden, wobei die Rollen unter anderem Blogger, E-Commerce-Verkäufer, Datenanalysten, Nachrichtenbeobachter und institutionelle Forscher umfassen.

Evaluation und Leistungsmessung

Um den Fortschritt und die Wirksamkeit des MetaGPT-Modells zu messen, planen wir eine Evaluierung anhand von Spiele- und Mathematikdatensätzen. Dabei streben wir an, Spitzenresultate (SOTA-Ergebnisse) sowohl im Spiel als auch bei der Lösung mathematischer Probleme zu erzielen.

Unterstützung verschiedener APIs

Wir planen, verschiedene APIs wie die Claude-Untergrund-API und die Azure-asynchrone API zu unterstützen. Ziel ist es, eine Streaming-Version aller APIs bereitzustellen

Original auf Github