Generating Books with LLMs

Buku Hasil LLM tentang Filsafat AI

Perkenalan

Repositori ini mengeksplorasi penerapan Model Bahasa Besar (LLM) untuk menghasilkan buku-buku filosofis, memanfaatkan model AI tingkat lanjut seperti GPT-4 (gpt-4-0125-preview), GPT-3 OpenAI (gpt-3.5-turbo-16k), dan Gemma Google (gemma:7b). Judul buku yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

• GPT-4: Pikiran, Mesin, dan Moralitas: Menavigasi Batasan Filsafat Kecerdasan Buatan (PDF)

• GPT-3: Perhubungan Etis: Menjelajahi Batasan Filosofis AI (PDF)

• Gemma-7b: Warisan Turing: Persimpangan Filsafat dengan Kecerdasan Buatan (PDF)

Selain itu, saya mencoba menggunakan model Anthropic Claude 3 Opus . Namun, meskipun banyak upaya dan pengalaman dengan layanan mereka, termasuk menghadapi kesalahan server dan mencapai batas token per hari, memperoleh buku dari model Anthropic terbukti tidak berhasil. Terlepas dari tantangan-tantangan ini, gudang ini menampilkan kemampuan dan wawasan yang diperoleh melalui pemanfaatan berbagai LLM dalam eksplorasi filosofis.

Model yang Digunakan

• GPT-3 OpenAI: Dapat diakses melalui OpenAI API.

• GPT-4 OpenAI: Diakses melalui OpenAI API.

• Google Gemma: Diakses melalui OLLAMA (https://ollama.com/). Untuk mengakses model Gemma, jalankan perintah berikut di terminal Anda:

  ollama pull gemma:2b

Deskripsi File Python

• app.py: File utama yang mengatur seluruh aplikasi dan menghasilkan buku.
• utils.py: Berisi fungsi untuk membuat instance model LLM.
• Structure.py: Menghasilkan judul, kerangka kerja, dan daftar bab berdasarkan subjek, genre, gaya, dan profil buku yang disediakan.
• ideas.py: Menghasilkan daftar ide untuk dibahas di setiap bab berdasarkan judul, kerangka kerja, daftar bab, subjek, genre, gaya, dan profil buku yang dihasilkan.
• writing.py: Menulis setiap bab berdasarkan subjek, profil, genre, gaya, daftar bab, dan ide. Menulis secara berurutan tentang ide-ide yang dihasilkan, argumen pendukung, dan fakta sejarah.
• publishing.py: Memanfaatkan pustaka docx Python untuk menghasilkan file ".docx" buku.

Termasuk File

• .env: Berisi informasi mengenai kunci API.

• persyaratan.txt: Mencantumkan perpustakaan yang diperlukan untuk diinstal. Untuk menginstalnya, jalankan:

  pip install -r requirements.txt

Sumber Daya Tambahan

Untuk detail lebih lanjut tentang Langchain, Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan pembuatan teks AI, pertimbangkan untuk mendaftar kursus Udemy ini: Pengantar Langchain.