aiflows
v1.1.1
?? FunSearch Añadido : ¡Noticias emocionantes! ¡Estamos encantados de anunciar la integración de FunSearch en FlowVerse! ? Puede encontrarlo aquí en FlowVerse. Además, consulte el cuaderno de demostración que muestra FunSearch en acción. Esta demostración incluye ejemplos de FunSearch ejecutándose en problemas de CodeForce y proporciona instrucciones paso a paso sobre cómo configurar FunSearch para sus propias aplicaciones.
? Actualización importante: ¡Estamos emocionados de anunciar el lanzamiento de la versión 1.1.0 de nuestro proyecto! Esta versión introduce mejoras significativas en aiFlows, destacadas por la introducción del motor Flows. Este motor permite la ejecución simultánea y la colaboración distribuida de igual a igual, revolucionando la forma en que interactúa con sus proyectos.
Todavía estamos puliendo algunos aspectos de la experiencia del desarrollador, ¡así que comparte tus comentarios en Discord!
?? aiFlows encarna la abstracción de Flujos y simplifica enormemente el diseño y la implementación de flujos (de trabajo) complejos que involucran humanos, sistemas de inteligencia artificial y herramientas. En colaboración con CoLink, permite:
La biblioteca es compatible con Python 3.10+.
pip install aiflowsgit clone [email protected]:epfl-dlab/aiflows.git
cd aiflows
pip install -e . El marco se centra en flujos y mensajes . Los flujos son bloques de construcción computacionales independientes, autónomos y basados en objetivos que pueden completar unidades de trabajo semánticamente significativas. Para intercambiar información, Flows se comunica a través de una interfaz estandarizada basada en mensajes. Los mensajes pueden ser de cualquier tipo que el flujo del destinatario pueda procesar.
El marco de Flows ejemplificado. La primera columna muestra ejemplos de herramientas. En particular, en el marco de Flows, los sistemas de IA corresponden a herramientas. La segunda columna muestra los flujos atómicos, envoltorios mínimos alrededor de las herramientas construidas a partir de las herramientas de ejemplo. La tercera columna muestra ejemplos de flujos compuestos que definen la interacción estructurada entre flujos atómicos o compuestos . La cuarta columna ilustra un flujo de codificación competitivo compuesto específico como los utilizados en los experimentos del artículo. La quinta columna describe la estructura de un Flujo hipotético, definiendo un proceso de metarazonamiento que podría respaldar el comportamiento autónomo.
¡FlowVerse es un repositorio de Flows (impulsado por el centro ? HuggingFace) creado y compartido por nuestra comunidad para que todos lo usen! Con aiFlows, los flujos se pueden descargar, utilizar, ampliar o componer fácilmente en flujos novedosos y más complejos. Por ejemplo, compartir un flujo que utiliza solo herramientas basadas en API (las herramientas incluyen modelos en la abstracción de flujos) es tan simple como compartir un archivo de configuración (por ejemplo, aquí está el flujo AutoGPT en FlowVerse). Para aquellos que usan ChatGPT, podrían considerarlos como GPT de código abierto (++) completamente personalizables.
FlowVerse está en continuo crecimiento. Para explorar los flujos disponibles actualmente, consulte el foro ?│flow-sharing en el servidor de Discord. Además, los tutoriales y ejemplos detallados en las secciones de Introducción cubren algunos de los flujos que proporcionamos con más detalle (por ejemplo, ChatAtomicFlow y QA, VisionAtomicFlow y VisualQA, ReAct y ReAct con comentarios humanos, AutoGPT, etc.).
La IA está destinada a revolucionar la forma en que trabajamos. Nuestra misión es apoyar a los investigadores de IA y permitirles compartir avances sin problemas con los profesionales. Esto establecerá un circuito de retroalimentación que guiará el progreso hacia direcciones beneficiosas y al mismo tiempo garantizará que todos puedan acceder y beneficiarse libremente de las herramientas de inteligencia artificial de próxima generación.
Para desarrollar las herramientas de IA de próxima generación, necesitaremos una abstracción de principios que admita la ejecución simultánea y la colaboración remota entre pares. Al mismo tiempo, para maximizar sus beneficios, los desarrolladores e investigadores deberán tener un control total sobre sus flujos de trabajo. ¡aiFlows se esfuerza por capacitarte para que hagas tuyo cada Flow! Consulte la sección de contribuciones para obtener más información.
Aquí verás cómo puedes ejecutar inferencias con tu primer flujo de respuesta a preguntas, y puedes cambiar trivialmente entre flujos de respuesta a preguntas muy diferentes gracias a la abstracción modular y FlowVerse.
En este tutorial, le presentamos las características de la biblioteca a través de un tutorial sobre cómo crear flujos útiles de complejidad que aumenta gradualmente.
Optimizamos constantemente nuestro flujo de trabajo de desarrollo de Flow (juego de palabras :). En esta breve guía, compartimos nuestros mejores consejos para que no tengas que aprender por las malas.
Muchas de las estrategias de estimulación y colaboración propuestas recientemente que involucran herramientas, humanos y modelos de IA son, en esencia, flujos específicos (consulte la figura a continuación). En los enlaces anteriores, encontrará un tutorial detallado sobre cómo crear algunos flujos de trabajo representativos.
Consulte la carpeta de ejemplos para obtener más ejemplos de cómo crear y utilizar aiFlows.
Como se mencionó anteriormente, nuestro objetivo es hacer de Flows un proyecto impulsado por la comunidad que beneficie tanto a investigadores como a desarrolladores (consulte la sección ¿Por qué debería usar aiFlows?) y, para lograr este objetivo, necesitamos su ayuda.
Puedes formar parte del proyecto de varias maneras:
Hemos tratado de encontrar una manera para que cualquiera pueda beneficiarse contribuyendo al proyecto. La Guía de contribución describe nuestros flujos de trabajo previstos con más detalle (nos encantaría escuchar sus comentarios al respecto; el servidor de Discord ya tiene un canal para ello :)).
En pocas palabras, esto es sólo el comienzo y todavía nos queda un largo camino por recorrer. ¡Estén atentos y trabajemos juntos en un gran futuro de IA (de código abierto)!
Si este trabajo le resultó útil, cítelo como:
@misc{josifoski2023flows,
title={Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI},
author={Martin Josifoski and Lars Klein and Maxime Peyrard and Baldwin Nicolas and Yifei Li and Saibo Geng and Julian Paul Schnitzler and Yuxing Yao and Jiheng Wei and Debjit Paul and Robert West},
year={2023},
eprint={2308.01285},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.AI}
}
