مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود
تلقى AutoGPT ، مشروع التوأم الذكي المتفجر هذا العام ، تمويلا بقيمة 12 مليون دولار.
اليوم ، لدى AutoGPT 151 ألف نجمة على صفحة GitHub الرئيسية.
عنوان المشروع:
**كيف يعمل نظام Auto-GPT؟ **
يجب القول أن Auto-GPT قد أحدثت موجات هائلة في مجال الذكاء الاصطناعي ، فهي تشبه إعطاء ذاكرة وكيانات GPT-4 ، مما يسمح لها بالتعامل بشكل مستقل مع المهام ، وحتى التعلم من التجربة لتحسين أدائها باستمرار.
لتسهيل كيفية عمل Auto-GPT ، دعنا نقسمها ببعض الاستعارات البسيطة.
أولا ، تخيل Auto-GPT كروبوت واسع الحيلة.
لكل مهمة نقوم بتعيينها ، ستقدم Auto-GPT خطة حل مقابلة. على سبيل المثال ، إذا احتاج إلى تصفح الإنترنت أو استخدام بيانات جديدة ، فإنه يعدل استراتيجيته حتى تكتمل المهمة.
إنه مثل وجود مساعد شخصي يمكنه التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام مثل تحليل السوق وخدمة العملاء والتسويق والتمويل وما إلى ذلك.
على وجه التحديد ، لكي يعمل Auto-GPT ، فإنه يعتمد على مكونات 4 التالية:
** الهندسة المعمارية: **
تم تصميم Auto-GPT باستخدام نماذج لغة GPT-4 و GPT-3.5 القوية ، والتي تعمل كدماغ الروبوت ، مما يساعده على التفكير والعقل.
** التكرار المستقل: **
إنها مثل قدرة الروبوت على التعلم من الأخطاء. يمكن ل Auto-GPT إلقاء نظرة على عملها ، والبناء على الجهود السابقة ، واستخدام تاريخها لتحقيق نتائج أكثر دقة.
إدارة الذاكرة:
يتيح التكامل مع قواعد بيانات المتجهات ، وهو حل تخزين في الذاكرة ، Auto-GPT الحفاظ على السياق واتخاذ قرارات أفضل. إنه مثل تزويد الروبوت بذاكرة طويلة المدى لتذكر التجارب السابقة.
براعة:
ميزات Auto-GPT مثل معالجة الملفات وتصفح الويب واسترجاع البيانات تجعلها متعددة الاستخدامات. إنه مثل إعطاء الروبوتات مهارات متعددة للتعامل مع مجموعة واسعة من المهام.
ومع ذلك ، قد لا تترجم هذه الآفاق المحيرة بعد إلى ما يمكن أن تحققه Auto-GPT حقا.
ولادة آلية الوكيل
يقدم Auto-GPT مفهوما مثيرا للاهتمام يسمح لوكلاء التوليد بتفويض المهام.
على الرغم من أن هذه الآلية لا تزال في مهدها ولم يتم استغلال إمكاناتها بالكامل بعد. ومع ذلك ، هناك طرق متعددة لتعزيز وتوسيع أنظمة الوكلاء الحالية ، مما يفتح إمكانيات جديدة لتفاعلات أكثر كفاءة وديناميكية.
يمكن أن يؤدي استخدام العوامل غير المتزامنة إلى تحسين الكفاءة بشكل كبير
أحد التحسينات المحتملة هو إدخال عوامل غير متزامنة. من خلال الجمع بين نمط الانتظار غير المتزامن ، يمكن للوكلاء العمل بشكل متزامن دون حظر بعضهم البعض ، مما يحسن بشكل كبير من الكفاءة العامة والاستجابة للنظام. هذا المفهوم مستوحى من نماذج البرمجة الحديثة التي اعتمدت أساليب غير متزامنة لإدارة مهام متعددة في وقت واحد.
اتجاه واعد آخر هو تمكين التواصل المتبادل بين الوكلاء. من خلال السماح للوكلاء بالتواصل والتعاون ، يمكنهم العمل معا بشكل أكثر فعالية لحل المشكلات المعقدة.
ويشبه هذا النهج مفهوم التصنيف الدولي للبراءات في البرمجة، حيث يمكن لسلاسل مواضيع/عمليات متعددة أن تتقاسم المعلومات والموارد لتحقيق هدف مشترك.
** العوامل التوليدية هي المستقبل **
مع استمرار تطور الوكلاء الذين يعملون بنظام GPT ، يبدو مستقبل هذا النهج المبتكر مشرقا.
يسلط بحث جديد ، مثل "العوامل التوليدية: المحاكاة التفاعلية للسلوك البشري" ، الضوء على إمكانات الأنظمة القائمة على الوكيل لمحاكاة السلوك البشري الموثوق.
يمكن للعوامل التوليدية المقترحة في الورقة التفاعل بطرق معقدة وجذابة ، وتشكيل الآراء ، وبدء المحادثات ، وحتى التخطيط والمشاركة في الأنشطة بشكل مستقل. يدعم هذا العمل أيضا الأطروحة القائلة بأن آلية الوكيل تبشر بالخير في تطوير الذكاء الاصطناعي.
من خلال تبني تحول نموذجي نحو البرمجة غير المتزامنة وتسهيل الاتصال من وكيل إلى وكيل ، يمكن ل Auto-GPT فتح إمكانيات جديدة لحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة وديناميكية.
من خلال دمج البنية ووضع التفاعل المقدم في ورقة "الوكيل التوليدي" ، يمكن تحقيق تكامل نماذج اللغة واسعة النطاق مع العوامل الحسابية والتفاعلية.
هذا المزيج لديه القدرة على إحداث ثورة في طريقة تعيين المهام وتنفيذها في إطار الذكاء الاصطناعي وتمكين محاكاة أكثر واقعية للسلوك البشري.
يمكن أن يؤدي تطوير واستكشاف أنظمة الوكيل إلى تعزيز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وتوفير حلول أكثر قوة وديناميكية للمشاكل المعقدة.
موارد:
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تلقت AutoGPT تمويلا بقيمة 12 مليون دولار ، ولدى GitHub 151 ألف نجمة
المصدر الأصلي: شين جي يوان
تلقى AutoGPT ، مشروع التوأم الذكي المتفجر هذا العام ، تمويلا بقيمة 12 مليون دولار.
**كيف يعمل نظام Auto-GPT؟ **
يجب القول أن Auto-GPT قد أحدثت موجات هائلة في مجال الذكاء الاصطناعي ، فهي تشبه إعطاء ذاكرة وكيانات GPT-4 ، مما يسمح لها بالتعامل بشكل مستقل مع المهام ، وحتى التعلم من التجربة لتحسين أدائها باستمرار.
لتسهيل كيفية عمل Auto-GPT ، دعنا نقسمها ببعض الاستعارات البسيطة.
أولا ، تخيل Auto-GPT كروبوت واسع الحيلة.
إنه مثل وجود مساعد شخصي يمكنه التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام مثل تحليل السوق وخدمة العملاء والتسويق والتمويل وما إلى ذلك.
على وجه التحديد ، لكي يعمل Auto-GPT ، فإنه يعتمد على مكونات 4 التالية:
تم تصميم Auto-GPT باستخدام نماذج لغة GPT-4 و GPT-3.5 القوية ، والتي تعمل كدماغ الروبوت ، مما يساعده على التفكير والعقل.
إنها مثل قدرة الروبوت على التعلم من الأخطاء. يمكن ل Auto-GPT إلقاء نظرة على عملها ، والبناء على الجهود السابقة ، واستخدام تاريخها لتحقيق نتائج أكثر دقة.
يتيح التكامل مع قواعد بيانات المتجهات ، وهو حل تخزين في الذاكرة ، Auto-GPT الحفاظ على السياق واتخاذ قرارات أفضل. إنه مثل تزويد الروبوت بذاكرة طويلة المدى لتذكر التجارب السابقة.
ميزات Auto-GPT مثل معالجة الملفات وتصفح الويب واسترجاع البيانات تجعلها متعددة الاستخدامات. إنه مثل إعطاء الروبوتات مهارات متعددة للتعامل مع مجموعة واسعة من المهام.
ومع ذلك ، قد لا تترجم هذه الآفاق المحيرة بعد إلى ما يمكن أن تحققه Auto-GPT حقا.
ولادة آلية الوكيل
يقدم Auto-GPT مفهوما مثيرا للاهتمام يسمح لوكلاء التوليد بتفويض المهام.
على الرغم من أن هذه الآلية لا تزال في مهدها ولم يتم استغلال إمكاناتها بالكامل بعد. ومع ذلك ، هناك طرق متعددة لتعزيز وتوسيع أنظمة الوكلاء الحالية ، مما يفتح إمكانيات جديدة لتفاعلات أكثر كفاءة وديناميكية.
أحد التحسينات المحتملة هو إدخال عوامل غير متزامنة. من خلال الجمع بين نمط الانتظار غير المتزامن ، يمكن للوكلاء العمل بشكل متزامن دون حظر بعضهم البعض ، مما يحسن بشكل كبير من الكفاءة العامة والاستجابة للنظام. هذا المفهوم مستوحى من نماذج البرمجة الحديثة التي اعتمدت أساليب غير متزامنة لإدارة مهام متعددة في وقت واحد.
اتجاه واعد آخر هو تمكين التواصل المتبادل بين الوكلاء. من خلال السماح للوكلاء بالتواصل والتعاون ، يمكنهم العمل معا بشكل أكثر فعالية لحل المشكلات المعقدة.
ويشبه هذا النهج مفهوم التصنيف الدولي للبراءات في البرمجة، حيث يمكن لسلاسل مواضيع/عمليات متعددة أن تتقاسم المعلومات والموارد لتحقيق هدف مشترك.
** العوامل التوليدية هي المستقبل **
مع استمرار تطور الوكلاء الذين يعملون بنظام GPT ، يبدو مستقبل هذا النهج المبتكر مشرقا.
يسلط بحث جديد ، مثل "العوامل التوليدية: المحاكاة التفاعلية للسلوك البشري" ، الضوء على إمكانات الأنظمة القائمة على الوكيل لمحاكاة السلوك البشري الموثوق.
يمكن للعوامل التوليدية المقترحة في الورقة التفاعل بطرق معقدة وجذابة ، وتشكيل الآراء ، وبدء المحادثات ، وحتى التخطيط والمشاركة في الأنشطة بشكل مستقل. يدعم هذا العمل أيضا الأطروحة القائلة بأن آلية الوكيل تبشر بالخير في تطوير الذكاء الاصطناعي.
من خلال دمج البنية ووضع التفاعل المقدم في ورقة "الوكيل التوليدي" ، يمكن تحقيق تكامل نماذج اللغة واسعة النطاق مع العوامل الحسابية والتفاعلية.
هذا المزيج لديه القدرة على إحداث ثورة في طريقة تعيين المهام وتنفيذها في إطار الذكاء الاصطناعي وتمكين محاكاة أكثر واقعية للسلوك البشري.
يمكن أن يؤدي تطوير واستكشاف أنظمة الوكيل إلى تعزيز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وتوفير حلول أكثر قوة وديناميكية للمشاكل المعقدة.
موارد: