Co to jest AutoGPT? Kompleksowy przewodnik i porównanie ChatGPT

Sztuczna inteligencja wciąż ewoluuje w coraz szybszym tempie.

Od GPT-3 do GPT-4 zauważyliśmy znaczną poprawę w zakresie zaawansowanego rozumowania, ustawień wprowadzania, dostrajania zachowania i rozumienia dłuższych kontekstów.

Dowiedz się więcej o GPT-4 i GPT-3.

Jednak interakcja AI-człowiek pozostała taka sama. Musisz starannie opracować podpowiedzi AI i dostosować ich zachowanie, aby uzyskać pożądane rezultaty.

A co, jeśli po prostu przedstawisz swoje cele sztucznej inteligencji, a ona zrobi wszystko za Ciebie? Na przykład, jak wprowadzasz miejsce docelowe w samochodzie Tesli, który zabierze Cię tam bez twojego aktywnego zaangażowania.

Tak, mówimy o autonomicznych agentach AI. I zgadnij co? Już tu są!

AutoGPT to najnowsza aplikacja z GPT-4, która szturmem podbiła internet. Deweloperzy na całym świecie tworzą nowe aplikacje z wykorzystaniem AutoGPT w różnych branżach. A niektórzy nazywają AutoGPT AGI!

Na tym blogu przyjrzyjmy się szumowi i zrozummy:

• Co to jest AutoGPT
• Jak działa AutoGPT
• Porównanie AutoGPT z ChatGPT
• Jak korzystać z AutoGPT

I więcej!

Co to jest AutoGPT?

AutoGPT to aplikacja AI typu open source, wykorzystująca model językowy OpenAI GPT-4 do tworzenia w pełni autonomicznych i konfigurowalnych agentów AI. Został wydany 30 marca 2023 roku przez Torana Bruce'a Richardsa. Toran jest z zawodu twórcą gier i założył firmę zajmującą się grami o nazwie Significant Gravitas.

AutoGPT jest wyjątkowe w porównaniu z innymi narzędziami AI, ponieważ działa niezależnie, co oznacza, że ​​nie musisz już sterować modelem, aby spełniał Twoje potrzeby. Zamiast tego piszesz swoje cele, a sztuczna inteligencja zrobi za ciebie resztę. Tak więc AutoGPT zasadniczo zmienia interakcję między sztuczną inteligencją a ludźmi, w której ludzie nie muszą już odgrywać aktywnej roli, zachowując jednocześnie taką samą lub lepszą jakość wyników, jak inne aplikacje AI, takie jak ChatGPT.

Sprawdź 31 alternatyw ChatGPT, o których powinieneś wiedzieć.

Jak działa AutoGPT?

AutoGPT działa w oparciu o autonomiczny mechanizm sztucznej inteligencji, w którym system sztucznej inteligencji tworzy różnych agentów sztucznej inteligencji w celu spełnienia określonych zadań, które obejmują:

• Agent tworzenia zadań: Kiedy wprowadzasz swoje cele w AutoGPT, pierwszy agent AI wchodzi w interakcję z agentem tworzenia zadań. Na podstawie Twoich celów utworzy listę zadań wraz z krokami do ich osiągnięcia i prześle ją do agenta ustalającego priorytety.
• Agent priorytetyzacji zadań: Po otrzymaniu listy zadań agent AI ustalający priorytety upewnia się, że sekwencja jest poprawna i ma logiczny sens przed wysłaniem jej do agenta wykonawczego.
• Agent wykonawczy zadania: Po ustaleniu priorytetów agent wykonawczy wykonuje jedno zadanie po drugim. Obejmuje to korzystanie z GPT-4, Internetu i innych zasobów w celu uzyskania wyników.

Wyżej wymienieni agenci komunikują się również ze sobą. Kiedy więc agent wykonawczy zakończy wszystkie zadania, a wyniki są niezadowalające, może komunikować się z agentem tworzenia zadań w celu utworzenia nowej listy zadań. Staje się to iteracyjną pętlą między trzema agentami, aż do osiągnięcia wszystkich celów zdefiniowanych przez użytkownika.

Działania agentów AI są również pokazane w interfejsie użytkownika, dzieląc je na cztery grupy: myśli, rozumowanie, plan i krytyka. Po pierwsze, agent AI dzieli się przemyśleniami po wykonaniu zadania. Potem przychodzi rozumowanie, które wyjaśnia, dlaczego agent AI robi to, co robi. Następnie system zapewnia plan wykonania zadania. Wreszcie, system daje również krytykę, aby umożliwić agentowi AI naprawienie swoich błędów i pokonanie wszelkich ograniczeń.

Udostępniając ten przepływ obliczeniowy, AutoGPT daje wgląd w to, w jaki sposób podchodzi do konkretnego problemu i rozwiązuje go bez interwencji użytkownika.

Jak AutoGPT wypada w porównaniu z ChatGPT?

Chociaż podstawowy model LLM jest taki sam, możemy wprowadzić kilka różnic między AutoGPT i ChatGPT. Niektóre z nich podano poniżej.

Wgląd w czasie rzeczywistym

Najnowszy model GPT-4, z którego korzysta ChatGPT, jest szkolony na tych samych danych, co GPT-3.5, czyli tylko do września 2021 r. Nie możesz więc uzyskać wglądu w czasie rzeczywistym za pomocą ChatGPT, ponieważ nie możesz uzyskać dostępu do stron internetowych i platform internetowych, aby wyodrębnić informacje.

Z drugiej strony AutoGPT ma dostęp do Internetu. Nie tylko surfuje po Internecie, ale może również sprawdzać, czy źródło jest legalne. Ponadto AutoGPT może uzyskać dostęp do dowolnej platformy w celu wykonania zadania. Na przykład, jeśli poprosisz sztuczną inteligencję o zbadanie perspektyw sprzedaży produktu i wyślesz wiadomość e-mail, ona przygotuje i wyśle ​​wiadomości e-mail bezpośrednio przy użyciu Twojego konta Gmail.

Zarządzanie pamięcią

Okno kontekstowe jest bardzo ważne, aby modele językowe dawały dokładne odpowiedzi. Ale w LLM, takich jak GPT-4, okno ma limit od 4000 do 8000 tokenów. Tak więc, jeśli wymaganie wykracza poza limit, model może nie postępować właściwie ze wszystkimi instrukcjami lub może działać stycznie i dawać niewiarygodne dane wyjściowe.

Natomiast AutoGPT jest dobry w zarządzaniu pamięcią krótkoterminową i długoterminową. Korzystając z wektorowych baz danych, AutoGPT może przechowywać kontekst lub wcześniejsze doświadczenia, aby umożliwić modelowi podejmowanie lepszych decyzji.

Generowanie obrazu

AutoGPT może generować obrazy, ponieważ wykorzystuje DALL-E. Jeśli chcesz włączyć funkcję generowania obrazu dla swojego agenta AI, potrzebujesz dostępu API do DALL-E. Ta funkcja jest obecnie niedostępna w ChatGPT-4, mimo że jest multimodalna pod względem wprowadzania danych.

Tekst na mowę

Możesz włączyć zamianę tekstu na mowę w AutoGPT, wpisując python -m autogpt --speak w wierszu poleceń. Ale musisz wprowadzić to polecenie za każdym razem, gdy wchodzisz w interakcję z AutoGPT. Możesz także dodać różne głosy do mowy, łącząc AutoGPT z Eleven Labs, wszechstronnym oprogramowaniem do mowy opartym na sztucznej inteligencji.

Ograniczenia AutoGPT

Nie ma wątpliwości, że autonomiczny charakter nadaje systemom AI nowy wymiar. Jednocześnie nie możemy ignorować ograniczeń i zagrożeń związanych z AutoGPT. Niektóre z kluczowych ograniczeń, które musisz znać, podano poniżej.

Zbyt drogie w użyciu

Chociaż funkcjonalność jest niesamowita, praktyczność AutoGPT prawdopodobnie Cię rozczaruje. Ponieważ AutoGPT korzysta z drogiego modelu GPT-4, koszt wykonania zadania może być wysoki, nawet w przypadku małego zadania. Dzieje się tak głównie dlatego, że AutoGPT może wielokrotnie używać GPT-4 na etapie określonego zadania.

Ponadto nie jest to praktyczne, ponieważ nie może replikować danych wyjściowych w innym scenariuszu, gdy dane wejściowe są takie same. Na przykład, jeśli poprosisz model o znalezienie najlepszych butów do biegania na szosie i murawie, nie utworzy on funkcji replikującej proces dla kategorii murawy; zamiast tego zacznie od zera.

Zbyt często wpada w pętlę

Najczęstszym problemem, z jakim borykają się użytkownicy korzystający z AutoGPT, jest zacinanie się. Jeśli trwa to dłużej niż kilka minut, prawdopodobnie oznacza to, że musisz ponownie uruchomić proces. Dzieje się tak, ponieważ AutoGPT polega na GPT-4 do prawidłowego definiowania i rozkładania zadań. Tak więc wyniki są niewystarczające, aby AutoGPT mógł podjąć jakiekolwiek działania.

Naruszenia danych są możliwe

Gdy model AI działa autonomicznie z dostępem do Twojego systemu i Internetu, Twoje dane mogą zostać ujawnione. Ponieważ nie ma agentów bezpieczeństwa, jest to problem i musisz być ostrożny podczas korzystania z AutoGPT. Nie możesz pozostawić modelu uruchomionego bez podania odpowiednich instrukcji i wskazówek dotyczących bezpieczeństwa.

Jak zainstalować AutoGPT?

W przeciwieństwie do innych narzędzi AI, AutoGPT nie ma prostej procedury rejestracji, aby uzyskać dostęp do swojej platformy i funkcji. Zanim zaczniesz korzystać z AutoGPT, musisz pobrać różne oprogramowanie, aby spełnić wymagania. Aby ułatwić Ci pracę, udostępniliśmy krok po kroku proces instalacji AutoGPT.

Krok 1: Pobierz wymagane oprogramowanie

Aby zainstalować AutoGPT, masz trzy główne wymagania dotyczące oprogramowania: Git, Python i Visual Code Studio. Możesz skorzystać z dokumentu dotyczącego szybkich linków w AutoGPT, aby pobrać wszystkie trzy programy.

Krok 2: Utwórz konto OpenAI dla kluczy API

Jeśli jeszcze go nie masz, utwórz konto OpenAI. Po otwarciu konta przejdź do zakładki Klucze API. Zobaczysz opcję (podświetloną poniżej), aby utworzyć tajny klucz. Kliknij na niego i skopiuj tajny klucz.

Krok 3: Skopiuj repozytorium AutoGPT na dysk twardy

Aby skopiować repozytorium GitHub AutoGPT na dysk twardy, musisz wykonać dwie główne czynności. Najpierw skopiuj link do projektu z usługi GitHub.

Po drugie, otwórz wiersz polecenia i sklonuj repozytorium AutoGPT GitHub, wklejając łącze, jak pokazano na poniższym obrazku.

Ponieważ masz zainstalowany VCS, możesz także wpisać kod w wierszu polecenia, aby uzyskać dostęp do AutoGPT z edytora VCS.

Krok 4: Zainstaluj moduły Pythona

Po otwarciu VCS zobaczysz wiele plików po lewej stronie. Jednym z plików będzie requirements.txt. W tym pliku zobaczysz moduły wymagane do uruchomienia AutoGPT.

Aby zainstalować te moduły, wpisz pip install -r wymagania.txt i naciśnij enter. Uwaga: Musisz upewnić się, że katalog wskazuje lokalizację, do której skopiowałeś repozytorium.

Krok 5: Zmień nazwę pliku .env.template

Znajdź plik .env.template na swoim VCS i usuń „.” i „szablon”.

Krok 6: Wprowadź klucze API OpenAI

Ostatnim krokiem jest wklejenie kluczy API w pliku .env. Po wprowadzeniu klucza i zapisaniu pliku przejdź do wiersza polecenia i wpisz python -m autogpt. Otóż ​​to. AutoGPT zostało już zainstalowane i możesz zacząć z niego korzystać.

Myśli końcowe

Chociaż myślę, że możliwości AutoGPT będą ekscytujące do oglądania, ważne jest, aby określić realistyczne oczekiwania, jeśli chodzi o nowe technologie. Nie minął nawet cały miesiąc od uruchomienia AutoGPT, więc wciąż nie widzieliśmy, co ta nowa aplikacja AI może, a czego nie może zrobić w różnych przypadkach użycia. Ponadto wiąże się z wieloma kwestiami związanymi z prywatnością i bezpieczeństwem danych, które wymagają natychmiastowej uwagi.

To powiedziawszy, uważam, że AutoGPT zmienia sposób interakcji z modelami LLM, takimi jak GPT-4. Możemy teraz zobaczyć, jak sztuczna inteligencja podchodzi do problemu, uczy się na błędach i osiąga dobre wyniki, co pozwala nam lepiej optymalizować nasze podpowiedzi. Tak więc agenci sztucznej inteligencji nigdzie się nie wybierają, ale ich dojrzałość i doprowadzenie do znaczącej adopcji przez użytkowników zajmie trochę czasu.