AutoGPT, le projet explosif de jumeaux intelligents de cette année, a maintenant reçu un financement de 12 millions de dollars.
Aujourd’hui, AutoGPT compte 151 000 étoiles sur la page d’accueil de GitHub.
Adresse du projet :
**Comment fonctionne Auto-GPT ? **
Il faut dire qu’Auto-GPT a fait d’énormes vagues dans le domaine de l’IA, c’est comme donner à GPT-4 de la mémoire et des entités, lui permettant de faire face de manière indépendante aux tâches, et même d’apprendre de l’expérience pour améliorer continuellement ses performances.
Pour faciliter le fonctionnement de l’Auto-GPT, décomposons-le avec quelques métaphores simples.
Tout d’abord, imaginez Auto-GPT comme un robot plein de ressources.
Pour chaque tâche que nous assignons, Auto-GPT donnera un plan de solution correspondant. Par exemple, s’il a besoin de naviguer sur Internet ou d’utiliser de nouvelles données, il ajuste sa stratégie jusqu’à ce que la tâche soit terminée.
C’est comme avoir un assistant personnel qui peut gérer une variété de tâches telles que l’analyse de marché, le service client, le marketing, les finances, etc.
Plus précisément, pour que Auto-GPT fonctionne, il s’appuie sur les 4 composants suivants :
Architecture :
Auto-GPT est construit à l’aide de puissants modèles de langage GPT-4 et GPT-3.5, qui agissent comme le cerveau du robot, l’aidant à penser et à raisonner.
Itération indépendante :
C’est comme la capacité du robot à apprendre de ses erreurs. Auto-GPT peut revenir sur son travail, s’appuyer sur les efforts précédents et utiliser son historique pour produire des résultats plus précis.
Gestion de la mémoire :
L’intégration avec les bases de données vectorielles, une solution de stockage en mémoire, permet à Auto-GPT de préserver le contexte et de prendre de meilleures décisions. C’est comme si le robot était doté d’une mémoire à long terme pour se souvenir des expériences passées.
Polyvalence :
Les fonctionnalités d’Auto-GPT telles que la manipulation de fichiers, la navigation sur le Web et la récupération de données le rendent polyvalent. C’est comme si l’on donnait aux robots de multiples compétences pour gérer un plus large éventail de tâches.
Cependant, ces perspectives alléchantes ne se traduisent peut-être pas encore par ce que l’Auto-GPT peut vraiment accomplir.
La naissance du mécanisme de l’agent
Auto-GPT introduit un concept très intéressant qui permet aux agents générateurs de déléguer des tâches.
Cependant, ce mécanisme n’en est encore qu’à ses balbutiements et son potentiel n’a pas encore été pleinement exploité. Cependant, il existe de multiples façons d’améliorer et d’étendre les systèmes d’agents actuels, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour des interactions plus efficaces et dynamiques.
L’utilisation d’agents asynchrones peut améliorer considérablement l’efficacité
L’une des améliorations potentielles est l’introduction d’agents asynchrones. En combinant le modèle d’attente asynchrone, les agents peuvent fonctionner simultanément sans se bloquer les uns les autres, ce qui améliore considérablement l’efficacité et la réactivité globales du système. Ce concept s’inspire des paradigmes de programmation modernes qui ont adopté des méthodes asynchrones pour gérer plusieurs tâches simultanément.
Une autre direction prometteuse est de permettre la communication mutuelle entre les agents. En permettant aux agents de communiquer et de collaborer, ils peuvent travailler ensemble plus efficacement pour résoudre des problèmes complexes.
Cette approche est similaire au concept IPC en programmation, où plusieurs threads/processus peuvent partager des informations et des ressources pour atteindre un objectif commun.
Les agents génératifs sont l’avenir
Alors que les agents alimentés par GPT continuent d’évoluer, l’avenir de cette approche innovante semble prometteur.
De nouvelles recherches, telles que « Generative Agents : Interactive Simulacra of Human Behavior », mettent en évidence le potentiel des systèmes à base d’agents pour simuler un comportement humain crédible.
Les agents génératifs proposés dans l’article peuvent interagir de manière complexe et engageante, former des opinions, initier des conversations, et même planifier et participer à des activités de manière autonome. Ces travaux soutiennent en outre la thèse selon laquelle le mécanisme de l’agent est prometteur dans le développement de l’IA.
En adoptant un changement de paradigme vers la programmation asynchrone et en facilitant la communication d’agent à agent, Auto-GPT peut ouvrir de nouvelles possibilités pour une résolution de problèmes plus efficace et dynamique.
En intégrant l’architecture et le mode d’interaction présentés dans l’article « Generative Agent », l’intégration de modèles de langage à grande échelle avec des agents computationnels et interactifs peut être réalisée.
Cette combinaison a le potentiel de révolutionner la façon dont les tâches sont attribuées et exécutées dans le cadre de l’IA et de permettre des simulations plus réalistes du comportement humain.
Le développement et l’exploration de systèmes d’agents peuvent grandement favoriser le développement d’applications d’IA et fournir des solutions plus puissantes et dynamiques à des problèmes complexes.
Ressources:
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AutoGPT a reçu un financement de 12 millions de dollars et GitHub compte 151 000 étoiles
Source originale : Shin Ji Yuan
AutoGPT, le projet explosif de jumeaux intelligents de cette année, a maintenant reçu un financement de 12 millions de dollars.
**Comment fonctionne Auto-GPT ? **
Il faut dire qu’Auto-GPT a fait d’énormes vagues dans le domaine de l’IA, c’est comme donner à GPT-4 de la mémoire et des entités, lui permettant de faire face de manière indépendante aux tâches, et même d’apprendre de l’expérience pour améliorer continuellement ses performances.
Pour faciliter le fonctionnement de l’Auto-GPT, décomposons-le avec quelques métaphores simples.
Tout d’abord, imaginez Auto-GPT comme un robot plein de ressources.
C’est comme avoir un assistant personnel qui peut gérer une variété de tâches telles que l’analyse de marché, le service client, le marketing, les finances, etc.
Plus précisément, pour que Auto-GPT fonctionne, il s’appuie sur les 4 composants suivants :
Auto-GPT est construit à l’aide de puissants modèles de langage GPT-4 et GPT-3.5, qui agissent comme le cerveau du robot, l’aidant à penser et à raisonner.
C’est comme la capacité du robot à apprendre de ses erreurs. Auto-GPT peut revenir sur son travail, s’appuyer sur les efforts précédents et utiliser son historique pour produire des résultats plus précis.
L’intégration avec les bases de données vectorielles, une solution de stockage en mémoire, permet à Auto-GPT de préserver le contexte et de prendre de meilleures décisions. C’est comme si le robot était doté d’une mémoire à long terme pour se souvenir des expériences passées.
Les fonctionnalités d’Auto-GPT telles que la manipulation de fichiers, la navigation sur le Web et la récupération de données le rendent polyvalent. C’est comme si l’on donnait aux robots de multiples compétences pour gérer un plus large éventail de tâches.
Cependant, ces perspectives alléchantes ne se traduisent peut-être pas encore par ce que l’Auto-GPT peut vraiment accomplir.
La naissance du mécanisme de l’agent
Auto-GPT introduit un concept très intéressant qui permet aux agents générateurs de déléguer des tâches.
Cependant, ce mécanisme n’en est encore qu’à ses balbutiements et son potentiel n’a pas encore été pleinement exploité. Cependant, il existe de multiples façons d’améliorer et d’étendre les systèmes d’agents actuels, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour des interactions plus efficaces et dynamiques.
L’une des améliorations potentielles est l’introduction d’agents asynchrones. En combinant le modèle d’attente asynchrone, les agents peuvent fonctionner simultanément sans se bloquer les uns les autres, ce qui améliore considérablement l’efficacité et la réactivité globales du système. Ce concept s’inspire des paradigmes de programmation modernes qui ont adopté des méthodes asynchrones pour gérer plusieurs tâches simultanément.
Une autre direction prometteuse est de permettre la communication mutuelle entre les agents. En permettant aux agents de communiquer et de collaborer, ils peuvent travailler ensemble plus efficacement pour résoudre des problèmes complexes.
Cette approche est similaire au concept IPC en programmation, où plusieurs threads/processus peuvent partager des informations et des ressources pour atteindre un objectif commun.
Les agents génératifs sont l’avenir
Alors que les agents alimentés par GPT continuent d’évoluer, l’avenir de cette approche innovante semble prometteur.
De nouvelles recherches, telles que « Generative Agents : Interactive Simulacra of Human Behavior », mettent en évidence le potentiel des systèmes à base d’agents pour simuler un comportement humain crédible.
Les agents génératifs proposés dans l’article peuvent interagir de manière complexe et engageante, former des opinions, initier des conversations, et même planifier et participer à des activités de manière autonome. Ces travaux soutiennent en outre la thèse selon laquelle le mécanisme de l’agent est prometteur dans le développement de l’IA.
En intégrant l’architecture et le mode d’interaction présentés dans l’article « Generative Agent », l’intégration de modèles de langage à grande échelle avec des agents computationnels et interactifs peut être réalisée.
Cette combinaison a le potentiel de révolutionner la façon dont les tâches sont attribuées et exécutées dans le cadre de l’IA et de permettre des simulations plus réalistes du comportement humain.
Le développement et l’exploration de systèmes d’agents peuvent grandement favoriser le développement d’applications d’IA et fournir des solutions plus puissantes et dynamiques à des problèmes complexes.
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