aiflows
v1.1.1
?? Добавлен FunSearch : Захватывающие новости! Мы рады объявить об интеграции FunSearch в FlowVerse! ? Вы можете найти его здесь, на FlowVerse. Также ознакомьтесь с демонстрационным блокнотом, демонстрирующим FunSearch в действии! Эта демонстрация включает примеры работы FunSearch при решении проблем CodeForce и предоставляет пошаговые инструкции по настройке FunSearch для ваших собственных приложений.
? Основное обновление: мы рады сообщить о выпуске версии 1.1.0 нашего проекта! В этом выпуске представлены значительные улучшения в aiFlows, о чем свидетельствует появление механизма Flows. Этот механизм обеспечивает параллельное выполнение и одноранговую распределенную совместную работу, что революционизирует способ взаимодействия с вашими проектами.
Мы все еще дорабатываем некоторые аспекты разработки, поэтому поделитесь своим мнением в Discord!
?? aiFlows воплощает абстракцию потоков и значительно упрощает проектирование и реализацию сложных (рабочих) потоков, в которых участвуют люди, системы искусственного интеллекта и инструменты. В сотрудничестве с CoLink это позволяет:
Библиотека совместима с Python 3.10+.
pip install aiflowsgit clone [email protected]:epfl-dlab/aiflows.git
cd aiflows
pip install -e . Фреймворк сосредоточен на потоках и сообщениях . Потоки — это независимые, автономные, целенаправленные вычислительные строительные блоки, которые могут выполнять семантически значимые единицы работы. Для обмена информацией потоки взаимодействуют через стандартизированный интерфейс на основе сообщений. Сообщения могут быть любого типа, который может обрабатывать поток получателя.
Пример фреймворка Flows . В первом столбце приведены примеры инструментов. Примечательно, что в рамках Flows системы искусственного интеллекта соответствуют инструментам. Во втором столбце изображены атомарные потоки, фактически минимальные оболочки инструментов, созданных на основе инструментов-примеров. В третьем столбце показаны примеры составных потоков, определяющих структурированное взаимодействие между атомарными или составными потоками. Четвертый столбец иллюстрирует конкретный поток составного конкурентного кодирования, используемый в экспериментах в статье. В пятом столбце описывается структура гипотетического Потока, определяющего процесс метарассуждения, который может поддерживать автономное поведение.
FlowVerse — это репозиторий Flows (на базе хаба HuggingFace), созданный и опубликованный нашим сообществом для использования всеми! С помощью aiFlows потоки можно легко загружать, использовать, расширять или объединять в новые, более сложные потоки. Например, поделиться потоком, который использует только инструменты на основе API (инструменты включают модели в абстракцию потоков), так же просто, как поделиться файлом конфигурации (например, вот поток AutoGPT на FlowVerse). Те, кто использует ChatGPT, могут думать о них как о полностью настраиваемых GPT с открытым исходным кодом (++).
FlowVerse постоянно растет. Чтобы изучить доступные на данный момент потоки, посетите форум ?│flow-sharing на сервере Discord. Кроме того, руководства и подробные примеры в разделах «Начало работы» более подробно описывают некоторые из предоставляемых нами потоков (например, ChatAtomicFlow и QA, VisionAtomicFlow и VisualQA, ReAct и ReAct с обратной связью от человека, AutoGPT и т. д.).
Искусственный интеллект призван произвести революцию в том, как мы работаем. Наша миссия — поддерживать исследователей искусственного интеллекта и позволять им беспрепятственно делиться достижениями с практиками. Это создаст петлю обратной связи, направляющую прогресс в выгодном направлении, гарантируя при этом, что каждый сможет свободно получить доступ к инструментам искусственного интеллекта следующего поколения и извлечь выгоду из них.
Для разработки инструментов искусственного интеллекта следующего поколения нам понадобится принципиальная абстракция, поддерживающая одновременное выполнение и одноранговое удаленное сотрудничество. В то же время, чтобы максимизировать свои преимущества, разработчикам и исследователям необходимо будет иметь полный контроль над своими рабочими процессами. aiFlows стремится дать вам возможность сделать каждый поток своим! Дополнительную информацию смотрите в разделе «Вклад».
Здесь вы увидите, как можно выполнить вывод с помощью вашего первого Потока ответов на вопросы, и вы можете тривиально переключаться между совершенно разными Потоками ответов на вопросы благодаря модульной абстракции и FlowVerse!
В этом руководстве мы познакомим вас с функциями библиотеки и расскажем, как создавать полезные потоки постепенно возрастающей сложности.
Мы постоянно оптимизируем наш рабочий процесс разработки Flow (каламбур:). В этом кратком руководстве мы поделимся нашими лучшими советами, чтобы вам не пришлось учиться на собственном горьком опыте.
Многие из недавно предложенных стратегий подсказок и сотрудничества с использованием инструментов, людей и моделей ИИ, по сути, представляют собой конкретные Потоки (см. рисунок ниже). По ссылкам выше вы найдете подробное описание того, как построить репрезентативные рабочие процессы.
Посетите папку примеров, чтобы увидеть больше примеров того, как создавать и использовать aiFlows.
Как упоминалось выше, наша цель — сделать Flows управляемым сообществом проектом, который принесет пользу как исследователям, так и разработчикам (см. раздел «Почему мне следует использовать aiFlows?»), и для достижения этой цели нам нужна ваша помощь.
Стать частью проекта можно несколькими способами:
Мы постарались найти способ, чтобы каждый мог получить выгоду, внося свой вклад в проект. Руководство по участию более подробно описывает предполагаемые рабочие процессы (мы хотели бы услышать ваши отзывы по этому поводу — на сервере Discord уже есть канал для этого :)).
Короче говоря, это только начало, и нам предстоит пройти долгий путь. Оставайтесь с нами, и давайте вместе работать над прекрасным будущим искусственного интеллекта (с открытым исходным кодом)!
Если эта работа оказалась для вас полезной, пожалуйста, дайте ссылку на нее:
@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}
}
