“ 终于没有存在的意义了!撒花”

当地时间 3 月 23 日, 宣布正式上线了以安全为核心的 插件系统。 插件将 连接到第三方应用程序,之后 便能够与开发人员定义的 API 进行交互,从而增强 的功能并允许其执行范围广泛的操作,主要包括:

目前,插件系统还处于alpha测试期,首批参与插件创建的厂商包括、、、KAYAK、、Milo、、、Slack、Speak、 和 。

其他使用插件的开发者可以申请进入候补名单()。 表示,在了解更多情况后将逐步开放访问范围。

另外, 还自己托管了两款插件,其一为网络浏览器,其二是代码解释器。 开源了一款知识库检索插件的代码,任何开发者都可以借此托管用于增强 的信息。

表示,现在的语言模型虽然在各类任务中都能有所表现,但结果还不尽人意。而模型提升自我的唯一途径就是其训练数据。但一个问题是,数据内容可能已经过时,而且模型往往“以偏概全”、“生搬硬套”。此外,语言模型唯一能够开箱即用的输出模式就是文本,虽然文本中包含实用说明,但要将其化为操作还需要经历额外的过程。

将插件比喻成语言模型的“眼睛和耳朵”,能帮助模型访问因为较新、较私人或较具体而不宜包含在训练数据内的信息。为了响应用户的明确要求,插件还能帮助语言模型切实执行安全、受控的操作,从而提高整个系统的实用性。

有网友表示,“ 设计的插件系统是我这辈子见过的最疯狂的系统。如果你要给它写插件,你并不是去写这个插件的程序,而是写一个关于插件的描述,只需用自然语言描述,然后 GPT 来帮你生成这个插件。”

还有网友 直接将 与苹果对比,并称, 为计算的下一个时代奠定了基础:

插件的表现如何

我们先看下 自己托管的两个插件表现如何。

浏览插件

一套知道该何时及如何浏览互联网的实验性模型。

以往, 会礼貌地指出,其训练数据中不具备充足的信息,因此无法回答某些特定问题。但现在可以给出答案和相关链接了。

在 展示的示例中, 会检索关于最新一届奥斯卡颁奖典礼的信息,再用其最擅长的“写诗”能力加以改编。

以下是 的回答,它给出了一系列的搜索结果,用户直接点击就可查看相关的信息来源。

除了为最终用户提供显著的实用性助益之外, 认为,这种对语言和聊天模型全面可解释性的研究,也将在可扩展性和对齐能力方面带来令人兴奋的前景。

代码解释器

一套可使用 处理上传和下载的实验性 模型。

为模型开发了一个可在沙盒、防火墙执行环境中工作的 解释器,外加一些临时磁盘空间。解释器插件运行的代码会在一个持久会话中进行评估,且该会话在聊天期间始终有效(具有上限超时),后续调用可以相互构建。此外,还支持将文件上传至当前对话工作区,并下载工作结果。

比如,当问到:一块砖的重量是这块砖自身 30% 的重量与 5 个 GPU 的重量之和,已知每吨重量包含了 100 块砖和 200 个 GPU,那么一块砖的重量是多少?

给出的答案是:一块砖的重量是 7.8125 千克。

执行逻辑计算的代码解释器插件

从早期用户研究来看, 确定了代码解释器的几种重要用途:

表示,希望这套模型能够运用自己的编程技能,为计算机中的基础功能提供更自然的使用界面。刚刚上手的初级程序员可以在它的帮助下大大提高工作效率,同时也希望能让更多受众接触并掌握编程技能。

对于该插件有网友评论称:“ 终于没有存在的意义了!撒花”

代码解释器

chatgpt如何调用插件_插件调用失败怎么办_插件调用activity异常

一套知道该何时及如何使用插件的实验性模型。

中的第三方插件

第三方插件由 文件做描述,其中包含对插件功能的机器可读描述和调用方法,同时提供面向用户的说明文档。

待办事项管理插件的 文件示例

插件的创建步骤如下:

用户使用希望语言模型调用的端点来构建 API(可以是新的 API、现有 API 或专为大语言模型设计的现有 API 打包器)。

为自己的 API 创建 记录规范,同时创建一个指向 规范并包含插件特定元数据的 文件。

在 上开始对话时,用户可以指定想要启用的第三方插件。关于已启用插件的文档,将作为对话上下文的一部分被提交给语言模型,让模型能够根据需求调用适当的插件 API 以实现用户意图。目前的插件主要考虑对后端 API 的调用, 也在探索如何让 API 调用客户端 API。

开源检索插件

开源检索插件让 能够访问个人或组织信息源(经过许可)。它允许用户通过提问或用自然语言表达需求,从数据源处获取关联性最强的文档片段,包括文件、笔记、电子邮件或公共文档。

作为开源加自托管方案,开发人员可以部署自己的插件版本并在 上注册。检索插件利用 嵌入,允许开发人员选择矢量数据库(、、、Redis、 或 )来索引和搜索文档。信息源可使用 与数据库保持同步。

要体验这项功能,可以访问检索插件代码仓库:

真安全还是说说而已?

安全成为此次发布被多次提及的关键词。

对于浏览插件,由于 使用 Bing 搜索 API 从 Web 检索内容,因此 也继承了微软在这项工作中的基本原则:1)保证信息来源可靠且真实;2)通过“安全模式”防止检索有问题的内容。这款插件在独立服务中运行,能够保证 的浏览活动与基础设施内的其余部分相互分离。

为了尊重内容创作者并遵守网络规范, 浏览器插件使用的用户代理令牌为 -User,并通过配置强调重新所访问网站的 .txt 文件。这偶尔会引发“click ”问题,表明该插件正遵守目标网站的指示、避免执行抓取操作。此用户代理仅用于代表 用户执行直接操作,不会以任何自动方式主动抓取网络内容。 还发布了 IP 出口范围,并采取限速措施以避免向目标网站发出过多流量。

的浏览插件会显示访问过的网站,并在 的回复中引用其来源。由此实现的透明度层可帮助用户验证模型响应的准确性,并回馈内容创作者。

对于代码解释器, 表示之所以要将模型接入代码解释器,主要是想对执行过程做适当的沙盒处理,以确保 AI 生成的代码不会在现实场景中产生意外的副作用。 称在安全环境中执行代码,并通过严格的网络控制来防止外部互联网访问到执行代码。此外,还对每个会话设置了资源限制。

而检索插件允许 搜索内容矢量数据库,并将最终结果添加至 会话当中。这意味着它不会产生任何外部影响,主要风险只涉及数据授权和隐私。开发人员应确保只将有权使用的内容添加至检索插件,进而在用户的 会话中共享。

不过,网友对于 的“安全宣传”似乎不太买单。

网友 “” 表示,“我对此有一些奇怪的感觉。从‘傻瓜,当然它没有以任何方式连接到互联网!’到现在都没有一年的时间,变成‘好的…… 所以我们连接到互联网……’”

首先是您的 API 调用,然后是您的 –turns-into-a-bank-DDOS-,然后是“今天它以某种方式执行了 脚本的数十万线程,该脚本在上午 8 点 31 分在纽约证交所导致自 1987 年以来最大的单日跌幅……”

您可以继续讨论个人责任,所有… 用户仍然是用户,对吧。但这开始感觉像是给一群黑猩猩上了膛的手枪。

一直在谈论“安全”,但“安全”的全部意思是“好吧,我们不允许任何人允许它拿胖子或残疾人开玩笑,所以我们很好,对吧?!”

当然,也有网友表示:为什么要对安全发牢骚呢?随它去吧!“如果你访问他们的 API,这基本上就是他们在做的事情,因为是否使用他们的审核端点取决于你。”不过这位网友也表示:“他们的‘人工智能安全’只是嘴上说说。在前几天,他们有一个 bug,你可以看到其他用户的聊天历史!”

来源 | AI 前线 (ai-front)

整理 | 褚杏娟、核子可乐

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