Última atualização 12-08-2023
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ChatGPT Plugins
O Openai segue uma filosofia de implantação iterativa e, como parte dessa abordagem, está gradualmente lançando plugins para chatgpt. O objetivo desta liberação gradual é estudar o uso do mundo real dos plugins, avaliar seu impacto e identificar quaisquer desafios de segurança e alinhamento que possam surgir. Acreditar esses aspectos é essencial para o OpenAI alcançar sua missão.
Desde o lançamento do ChatGPT, os usuários manifestaram interesse em ter acesso a plugins, e muitos desenvolvedores estão experimentando idéias semelhantes. O OpenAI está lançando inicialmente os plugins para um pequeno conjunto de usuários e planeja aumentar gradualmente o acesso à medida que aprende mais. Após um período alfa, os usuários da API que desejam integrar plugins em seus produtos também terão acesso. O Openai está animado para construir uma comunidade que ajudará a moldar o futuro do paradigma de interação humano-AI.
Os desenvolvedores que foram convidados para fora da lista de espera podem usar a documentação do OpenAI para criar um plug -in para o ChatGPT. Depois que o plug -in é criado, ele está listado no prompt mostrado ao modelo de idioma, juntamente com a documentação que instrui o modelo sobre como usar cada um. O primeiro conjunto de plugins foi criado pela Expedia, Fiscalnote, Instacart, Kayak, Klarna, Milo, Openable, Shopify, Slack, Speak, Wolfram e Zapier.
Acesso à informação em tempo real: Os plug-ins permitem que o ChatGPT acesse informações atualizadas, tornando-as mais úteis e informadas.
Capacidade de computação: execute cálculos ou execute trechos de código diretamente no chat, aprimorando as habilidades de resolução de problemas.
Interação com serviços de terceiros: interaja com serviços como Expedia, FiscalNote ou Instacart, ampliando a gama de tarefas nas quais o ChatGPT pode ajudar.
Construção de comunidade: OpenAI visa construir uma comunidade de desenvolvedores e usuários para moldar o futuro da interação humano-IA por meio de plug-ins.
Implementação gradual: uma abordagem de implementação cautelosa para estudar o uso, o impacto e a segurança no mundo real, garantindo uma implementação responsável deste novo recurso.