Mikä on AutoGPT? Kattava opas ja ChatGPT vertailu

Tekoäly jatkaa kehittymistään kiihtyvällä tahdilla.

GPT-3:sta GPT-4:iin näimme merkittäviä parannuksia edistyneeseen päättelyyn, syötöasetuksiin, hienosäätökäyttäytymiseen ja pidemmän yhteyden ymmärtämiseen.

Lue lisää GPT-4 vs. GPT-3.

Kuitenkin, tekoälyn ja ihmisen välinen vuorovaikutus pysyi samana. Sinun tulee huolellisesti muotoilla tekoälynan kehotukset ja hienosäätää niiden käyttäytymistä saadaksesi haluamasi tulokset.

Noh, entä jos ilmoitat vain tavoitteesi tekoälylle ja se tekee kaiken puolestasi? Kuten kun ilmoitat määränpääsi Tesla-autossa ja se vie sinut sinne ilman aktiivista osallistumistasi.

Kyllä, puhumme autonomisista tekoälyagentista. Ja arvaapa mitä? Ne ovat jo täällä!

AutoGPT on uusin sovellus GPT-4:ltä, joka on valloittanut internetin myrskyn lailla. Kehittäjät ympäri maailman rakentavat uusia sovelluksia käyttäen AutoGPT:ta eri aloilla. Ja osa kutsuu AutoGPT:ta AGI:ksi!

Tässä blogissa katsotaan ohitse hypeä ja ymmärretään:

• Mikä on AutoGPT
• Miten AutoGPT toimii
• Miten AutoGPT eroaa ChatGPT:stä
• Miten AutoGPT:ää käytetään

Ja lisää!

Mikä on AutoGPT?

AutoGPT on avoimen lähdekoodin tekoälysovellus, joka hyödyntää OpenAI:n GPT-4 -kielimallia luodakseen täysin autonomisia ja räätälöitäviä tekoälyagentteja. Se julkaistiin 30. maaliskuuta 2023 Toran Bruce Richardsin toimesta. Toran on ammatiltaan pelikehittäjä ja hän perusti pelialan yrityksen nimeltä Significant Gravitas.

AutoGPT on ainutlaatuinen verrattuna muihin tekoälytyökaluihin, koska se toimii itsenäisesti, eli sinun ei enää tarvitse ohjata mallia vastaamaan tarpeitasi. Sen sijaan kirjoitat tavoitteesi ja tekoäly tekee loput puolestasi. Joten AutoGPT muuttaa perinpohjaisesti tekoälyn ja ihmisten välistä vuorovaikutusta, missä ihmiset eivät enää joudu pelaamaan aktiivista roolia säilyttäen kuitenkin saman tai paremmanlaatuisia tuloksia kuin muut tekoälysovellukset, kuten ChatGPT.

Tutustu 31 ChatGPT-vaihtoehtoon, jotka sinun tulisi tietää.

Miten AutoGPT toimii?

AutoGPT toimii autonomisen tekoälyn mekanismin perusteella, jossa tekoälyjärjestelmä luo erilaisia tekoälyagentteja vastaamaan tiettyihin tehtäviin, mukaan lukien:

• Tehtävän luomisagentti: Kun syötät tavoitteesi AutoGPT:hen, tämä on ensimmäinen tekoälyagentti, joka vuorovaikuttaa tehtävän luomisagentin kanssa. Tavoitteisiisi perustuen se luo luettelon tehtävistä ja niiden saavuttamiseen tarvittavista vaiheista ja lähettää sen priorisointiagentille.
• Tehtävien priorisointiagentti: Saatuaan tehtäväluettelon, priorisointi tekoälyagentti tarkistaa, että seuraavuus on oikea ja tekee loogista järkeä ennen kuin lähettää sen suoritusagentille.
• Tehtävän suoritusagentti: Kun priorisointi on valmis, suoritusagentti suorittaa yhden tehtävän toisen jälkeen. Tämä sisältää GPT-4:n, Internetin ja muiden resurssien hyödyntämisen tulosten saamiseksi.

Yllä mainitut agentit kommunikoivat myös keskenään. Joten kun suoritusagentti suorittaa kaikki tehtävät ja tulokset eivät ole tyydyttäviä, se voi kommunikoida tehtävien luontiagentin kanssa uuden tehtäväluettelon luomiseksi. Tämä muodostaa iteroivan silmukan näiden kolmen agentin välillä, kunnes kaikki käyttäjän määrittelemät tavoitteet on saavutettu.

Myös tekoälyn toiminta näytetään käyttöliittymässä luokittelemalla ne neljään ryhmään: ajatuksiin, päättelyyn, suunnitelmaan ja kritiikkiin. Aluksi tekoäly agentti jakaa ajatuksiaan tehtävän suorittamisen jälkeen. Sitten tulee päättelyvaihe, jossa selitetään miksi tekoäly agentti tekee sitä mitä se tekee. Sen jälkeen järjestelmä tarjoaa suunnitelman tehtävän suorittamiseksi. Viimeisenä, järjestelmä myös antaa kritiikkiä mahdollistaen tekoäly agentin korjata virheensä ja voittaa mahdolliset rajoitukset.

Jakaessaan tätä laskentaprosessia, AutoGPT antaa näkemyksiä siitä, miten se lähestyy tiettyä ongelmaa ja ohittaa ne ilman käyttäjän puuttumista.

Miten AutoGPT vertautuu ChatGPT:hen?

Vaatimalla LLM-mallin perusta on sama, voimme tehdä useita eroja AutoGPT:n ja ChatGPT:n välillä. Alla on joitain niistä.

Reaaliaikaiset tiedot

ChatGPT:n käyttämä uusin GPT-4-malli on koulutettu samalla datalla kuin GPT-3.5, joka ulottuu ainoastaan syyskuuhun 2021 asti. Tämän takia ChatGPT:lla ei voi saada reaaliaikaista tietoa, koska sivustoille ja verkkolähteille ei ole pääsyä tiedon keräämiseksi.

Toisaalta, AutoGPT:llä on pääsy internetiin. Se ei ainoastaan selaa verkkosivuja, vaan myös validoi, onko lähde luotettava. Lisäksi AutoGPT voi käyttää mitä tahansa alustaa tehtävien suorittamiseen. Esimerkiksi, jos pyydät tekoälyä tutkimaan myyntinäkymiä ja lähettämään yhteydenottoviestin, se laadit ja lähettää sähköpostit suoraan käyttämällä Gmail-tiliäsi.

Muistinhallinta

Sisältöalue on erittäin tärkeä kielimalleille tarkan vastauksen antamiseksi. Mutta LLM:issä, kuten GPT-4:ssä, ikkunalla on rajoitus joka voi olla 4000 - 8000 merkkiä. Jos vaatimus ylittää tämän rajan, malli ei ehkä noudata kaikkia ohjeita kunnolla tai se saattaa poiketa aiheesta ja antaa epäluotettavia tuloksia.

Toisaalta AutoGPT:n vahvuus on lyhyen ja pitkän aikavälin muistinhallinta. Käyttämällä vektoritietokantoja, AutoGPT voi tallentaa kontekstin tai aiemmat kokemukset, jotta malli voi tehdä parempia päätöksiä.

Kuvan luonti

AutoGPT pystyy generoimaan kuvia käyttäen DALL-E:a. Jos haluat käyttöön kuviengenerointitoiminnallisuuden tekoälyagentillesi, tarvitset API-pääsyn DALL-E:iin. Tämä ominaisuus ei tällä hetkellä ole käytettävissä ChatGPT-4:ssä, vaikka se onkin monimuotoisen syötteen suhteen.

Ääntötekniikka

Voit ottaa käyttöön tekstin puhekielelle AutoGPT:llä kirjoittamalla python -m autogpt --speak komentokehotteessa. Sinun täytyy kuitenkin kirjoittaa komento joka kerta kun vuorovaikutat AutoGPT:n kanssa. Voit myös lisätä erilaisia ääniä puheelle yhdistämällä AutoGPT:n Eleven Labsiin, monipuoliseen tekoälypohjaiseen puheohjelmistoon.

AutoGPT:n rajoitukset

Ei ole epäilystäkään siitä, että autonomisen luonteen lisääminen tekoälyjärjestelmiin luo uuden ulottuvuuden. Samalla emme voi ohittaa AutoGPT:n rajoituksia ja riskejä. Alla on muutamia tärkeitä rajoituksia, jotka sinun on tiedettävä.

Liian kallis käyttää

Vaikka toiminnallisuus on uskomaton, AutoGPT:n käytännöllisyys saattaa pettää sinut. Koska AutoGPT käyttää kallista GPT-4-mallia, yhden tehtävän suorittamisen kustannukset voivat olla korkeat, jopa pienissä tehtävissä. Tämä johtuu pääasiassa siitä, että AutoGPT voi käyttää GPT-4:ää useita kertoja tietyn tehtävän vaiheessa.

Lisäksi se ei ole käytännöllistä, koska se ei pysty toistamaan tuloksia eri tilanteissa, kun syöte on sama. Esimerkiksi, jos pyydät mallia löytämään parhaita juoksukengiä tielle ja nurmelle, se ei luo toimintoa toistamaan prosessia nurmi kategorialle; sen sijaan se aloittaa alusta.

Jää liian usein silmukkaan kiinni

Yleisin ongelma, johon AutoGPT-käyttäjät törmäävät, on se, että se jää jumiin silmukkaan. Jos tämä jatkuu yli muutaman minuutin, se todennäköisesti tarkoittaa, että sinun on käynnistettävä prosessi uudelleen. Tämä tapahtuu, koska AutoGPT luottaa GPT-4:ään tehtävien asianmukaiseen määrittelyyn ja hajottamiseen. Joten tulokset eivät riitä AutoGPT:lle toteuttamaan mitään toimenpiteitä.

Tietomurrot ovat mahdollisia

Kun tekoälymalli toimii autonomisesti järjestelmääsi ja internettiä käyttämällä, tietosi saattavat vuotaa. Tämä on huolenaihe, koska turvallisuusviranomaisia ei ole, joten sinun tulee olla varovainen käyttäessäsi AutoGPT:tä. Et voi jättää mallia toimimaan ilman asianmukaisia ohjeita ja turvaohjeistuksia.

Miten asentaa AutoGPT?

Toisin kuin muut tekoälytyökalut, AutoGPT:llä ei ole yksinkertaista rekisteröitymisprosessia, jolla voit päästä käyttämään sen alustaa ja ominaisuuksia. Sinun täytyy ladata erilaisia ohjelmistoja täyttääksesi vaatimukset ennen AutoGPT:n käyttöönottoa. Jotta asiat olisivat sinulle helpompia, olemme jakaneet askel askeleelta -prosessin AutoGPT:n asentamiseksi.

Vaihe 1: Lataa tarvittava ohjelmisto

Sinulla on kolme pääasiallista ohjelmistovaatimusta asentaaksesi AutoGPT:n: Git, Python ja Visual Studio Code. Voit käyttää nopeita linkkejä AutoGPT:n notion-dokumentissa ladataksesi kaikki kolme ohjelmistoa.

Vaihe 2: Luo OpenAI-tili API-avaimia varten

Jos sinulla ei ole vielä tiliä, luo OpenAI-tili. Kun olet avannut tilin, siirry API-avaimet -välilehteen. Näet alla korostetun vaihtoehdon luoda salainen avain. Klikkaa sitä ja kopioi salainen avain.

Vaihe 3: Kopioi AutoGPT-arkisto kovalevylle

Sinun täytyy tehdä kaksi pääasiaa kopioidaksesi AutoGPT GitHub-repositorion kiintolevylle. Ensinnäkin, kopioi projekti-linkki GitHubista.

Toinen vaihe on avata komentokehote ja kloonata AutoGPT GitHub-varasto liittämällä linkki, kuten alla olevassa kuvassa on näytetty.

Koska sinulla on VCS asennettuna, voit myös kirjoittaa code komentokehotteeseen päästäksesi AutoGPT:hen VCS-editorista.

Vaihe 4: Asenna Python-moduulit

Kun avaat VCS: n, näet monia tiedostoja vasemmalla puolella. Yksi näistä tiedostoista on requirements.txt. Tässä tiedostossa näet vaaditut moduulit AutoGPT: n suorittamiseksi.

Asenna nämä moduulit kirjoittamalla pip install -r requirements.txt ja paina enteriä. Huomaa: Sinun tulee varmistaa, että hakemistopolku osoittaa siihen sijaintiin, johon kopioit repositoryn.

Vaihe 5: Nimeä .env.template-tiedosto uudelleen

Etsi .env.template-tiedosto versionhallinnasta ja poista piste (".") sekä "template." -osat

Vaihe 6: Syötä OpenAI API -avaimet

Viimeinen vaihe on liittää API-avaimet .env-tiedostoon. Kun olet syöttänyt avaimen ja tallentanut tiedoston, mene komentokehoteeseen ja kirjoita python -m autogpt. Siinä kaikki. Olet nyt asentanut AutoGPT:n ja voit aloittaa sen käytön.

Päätelmät

Vaikka pidänkin AutoGPT:n mahdollisuuksia jännittävinä seurattavina asioina, on tärkeää asettaa realistiset odotukset uusien teknologioiden suhteen. AutoGPT:n julkaisusta ei ole kulunut edes kokonaista kuukautta, joten emme ole vielä nähneet, mitä tämä uusi tekoälysovellus voi ja ei voi tehdä erilaisissa käyttötapauksissa. Lisäksi siihen liittyy monia henkilökohtaisen yksityisyyden ja tietoturvan ongelmia, jotka vaativat välitöntä huomiota.

Tämän sanottuani, uskon että AutoGPT muuttaa tapaa, jolla vuorovaikutamme LLM-mallien kanssa, kuten GPT-4. Nyt voimme nähdä miten tekoäly lähestyy ongelmaa, oppii virheistä ja tuottaa hyviä tuloksia, mikä mahdollistaa promptyemme optimoinnin paremmin. Joten tekoälyagentit eivät ole menossa mihinkään, mutta niiden kehittymisessä ja merkityksellisen käyttäjähyväksynnän saavuttamisessa kestää aikaa.