- Tài nguyênCông cụ trực tuyến
- Định giá
- Giới thiệu
VN
OpenAI đã giới thiệu một tính năng mới được gọi là operator, cho phép một mô hình ngôn ngữ (LLM) điều hướng qua trình duyệt của bạn và thực hiện các lệnh thay mặt bạn. Công cụ sáng tạo này có thể thực hiện các tác vụ như đặt vé hoặc tìm kiếm thông tin trực tuyến, cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch.
Đối với những ai đang tìm kiếm các lựa chọn thay thế, BrowserEd là một tùy chọn mã nguồn mở cho phép người dùng thực hiện các tác vụ cụ thể bằng cách hướng dẫn LLM về những gì cần làm. Mặc dù nó có thể không có tất cả các tính năng của operator OpenAI, nhưng nó vẫn cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng để hoàn thành các tác vụ khác nhau một cách hiệu quả.
Để bắt đầu với BrowserEd, bước đầu tiên là cài đặt các thành phần cần thiết. Người dùng nên tham khảo tài liệu chính thức để biết hướng dẫn cài đặt. Đối với Mac OS hoặc Linux, các lệnh cụ thể được cung cấp, trong khi người dùng Windows có thể sử dụng PowerShell để thiết lập môi trường của họ.
Khi môi trường ảo được kích hoạt, người dùng cần cài đặt các gói cần thiết. Sau khi cài đặt, điều quan trọng là tạo một khóa API từ bảng điều khiển OpenAI. Khóa này sẽ được sử dụng để xác thực các yêu cầu mà không cần thiết lập các biến môi trường, vì nó có thể được nhập trực tiếp vào giao diện người dùng.
Sau khi thiết lập môi trường và nhập khóa API, người dùng có thể bắt đầu kiểm tra chức năng. Bằng cách tắt tính năng Vision, mô hình có thể tập trung hoàn toàn vào các tác vụ dựa trên văn bản. Quy trình bao gồm việc nhập một lời nhắc và thực hiện lệnh, cho phép mô hình thực hiện tìm kiếm và trả về kết quả.
Ngoài việc sử dụng các mô hình của OpenAI, người dùng có thể khám phá các mô hình tại chỗ như Deep Seek và Llama. Mặc dù các mô hình tại chỗ có thể hấp dẫn do truy cập miễn phí, nhưng điều quan trọng là lưu ý rằng chúng có thể không hoạt động ở cùng mức độ với các đối tác API của chúng. Kiểm tra các mô hình này có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng và giới hạn của chúng.
Trong quá trình kiểm tra, đã quan sát thấy rằng trong khi các mô hình tại chỗ có thể hoàn thành các tác vụ, chúng có thể không luôn thực hiện các lệnh một cách hiệu quả như mong đợi. Người dùng có GPU hiệu suất cao có thể có trải nghiệm tốt hơn với các mô hình tại chỗ, nhưng đối với hầu hết các tác vụ, việc sử dụng các phiên bản API được khuyến nghị để đạt được kết quả tối ưu.
Khi bối cảnh của các công cụ dựa trên AI tiếp tục phát triển, việc khám phá các mô hình khác nhau và chức năng của chúng có thể nâng cao trải nghiệm người dùng. Phản hồi từ người dùng đã thử nghiệm các công cụ này có thể cung cấp cái nhìn quý giá về hiệu quả và tính khả dụng của chúng. Tham gia với cộng đồng có thể dẫn đến việc chia sẻ kiến thức và cải thiện thực tiễn.
Q: Tính năng operator mới của OpenAI là gì?
A: Tính năng operator mới của OpenAI cho phép một mô hình ngôn ngữ (LLM) điều hướng qua trình duyệt của bạn và thực hiện các lệnh thay mặt bạn, chẳng hạn như đặt vé hoặc tìm kiếm thông tin trực tuyến.
Q: BrowserEd là gì?
A: BrowserEd là một lựa chọn mã nguồn mở cho phép người dùng thực hiện các tác vụ cụ thể bằng cách hướng dẫn LLM về những gì cần làm, cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng.
Q: Tôi cần làm gì để thiết lập môi trường cho BrowserEd?
A: Để thiết lập môi trường cho BrowserEd, bạn cần cài đặt các thành phần cần thiết theo tài liệu chính thức, với các lệnh cụ thể cho người dùng Mac OS, Linux và Windows.
Q: Tôi cần làm gì sau khi kích hoạt môi trường ảo?
A: Sau khi kích hoạt môi trường ảo, bạn cần cài đặt các gói cần thiết và tạo một khóa API từ bảng điều khiển OpenAI để xác thực.
Q: Làm thế nào tôi có thể kiểm tra chức năng với GPT-3.5 Turbo?
A: Để kiểm tra chức năng với GPT-3.5 Turbo, hãy tắt tính năng Vision, nhập một lời nhắc và thực hiện lệnh để cho phép mô hình thực hiện tìm kiếm và trả về kết quả.
Q: Các mô hình tại chỗ như Deep Seek và Llama là gì?
A: Các mô hình tại chỗ như Deep Seek và Llama là những lựa chọn thay thế cho các mô hình của OpenAI có thể được sử dụng miễn phí, nhưng chúng có thể không hoạt động ở cùng mức độ với các đối tác API.
Q: Những thông tin gì đã được rút ra từ việc kiểm tra các mô hình tại chỗ?
A: Việc kiểm tra các mô hình tại chỗ cho thấy rằng trong khi chúng có thể hoàn thành các tác vụ, chúng có thể không thực hiện các lệnh một cách hiệu quả như mong đợi, và người dùng có GPU hiệu suất cao có thể có trải nghiệm tốt hơn.
Q: Tại sao phản hồi của người dùng lại quan trọng trong các công cụ dựa trên AI?
A: Phản hồi của người dùng là quan trọng vì nó cung cấp cái nhìn quý giá về hiệu quả và tính khả dụng của các công cụ dựa trên AI, dẫn đến việc chia sẻ kiến thức và cải thiện thực tiễn trong cộng đồng.