Познакомьтесь с Tarsier библиотекой с открытым исходным кодом на Python, позволяющей взаимодействовать с мульти-модальными LLM-моделями, такими как GPT4, в вебе.

Погрузитесь в мир Tarsier библиотеки с открытым исходным кодом на Python для взаимодействия с мульти-модальными LLM-моделями, включая GPT4, в веб-приложениях.

“`html

По мере развития и влияния искусственного интеллекта на все аспекты нашей жизни, проводится исследование с целью сделать его более полезным и удобным. Сегодня ИИ находит свое применение во всех сферах повседневной жизни. Было проведено обширное исследование в различных областях. В результате исследователи компании Reworkd разработали Tarsier – библиотеку с открытым исходным кодом на языке Python, облегчающую взаимодействие с веб-страницами для мультимодальных моделей языка (LLM), таких как GPT-4.

Tarsier действует как мост, расширяя возможности этих моделей путем визуальной пометки элементов, с которыми пользователи могут взаимодействовать на веб-странице.

Tarsier упрощает сложный процесс взаимодействия с веб-страницами для LLM. Это достигается путем визуальной пометки элементов с использованием скобок и уникальных идентификаторов, таких как ID. Эти элементы, включающие кнопки, ссылки и поля ввода, видимые на странице, устанавливают важное отображение для выполнения действий GPT-4. Другими словами, Tarsier служит переводчиком, делая веб-страницы понятными для языковых моделей.

Одной из функций Tarsier является возможность визуального представления страницы. Эта функция становится важной, поскольку существующие модели, объединяющие зрение и язык, сталкиваются с определенными трудностями. Предлагая утилиты оптического распознавания символов (OCR), Tarsier преобразует снимок веб-страницы в строку с пробелами, что позволяет даже моделям без мультимодальности понимать содержание и смысл веб-страницы.

Tarsier предлагает два основных инструмента, которые значительно расширяют возможности взаимодействия языковых моделей. Это пометка взаимодействующих элементов и разбор снимков для представления текста OCR.

Tarsier выделяется своей способностью помечать взаимодействующие элементы уникальным идентификатором. Этот идентификатор позволяет языковым моделям понять элементы, с которыми они могут работать, например, нажимать кнопки, следовать по ссылкам или заполнять поля ввода. Этот способ пометки улучшает понимание и создает четкую связь между выбором LLM и базовыми элементами на веб-странице.

Еще одной революционной особенностью Tarsier является его способность преобразовывать снимки экрана в пространственно осознанное представление текста OCR. Благодаря этому улучшению можно использовать модели, такие как GPT-4 или любая текстовая LLM, для веб-задач даже без визуальных возможностей. В основном, Tarsier расширяет границы приложений искусственного интеллекта, предоставляя возможность языковым моделям взаимодействовать с вебом без зависимости от зрения.

Кроме того, у Tarsier есть ряд учебников, которые показывают, как использовать его с известными библиотеками LLM, такими как Langchain и LlamaIndex, что делает процесс адаптации более простым. Эти учебники позволяют пользователям непосредственно ознакомиться с возможностями Tarsier, предлагая полезные примеры и идеи.

В заключение, Tarsier – это необходимый инструмент для расширения возможностей LLM. Он дает LLM инструменты для исследования и понимания сложностей веба, предоставляя организованное отображение онлайн-элементов. Благодаря своим инструментам OCR, эта возможность расширяется и для моделей, работающих только с текстом, устраняя преграды и способствуя более разнообразной и адаптивной среде искусственного интеллекта.

Статья Meet Tarsier: An Open Source Python Library to Enable Web Interaction with Multi-Modal LLMs like GPT4 появилась сначала на сайте MarkTechPost.

“`