AutoGPT, proyek kembar cerdas eksplosif tahun ini, kini telah menerima $ 12 juta dalam pembiayaan.
Hari ini, AutoGPT memiliki 151 ribu bintang di beranda GitHub.
Alamat Proyek:
**Bagaimana cara kerja Auto-GPT? **
Harus dikatakan bahwa Auto-GPT telah membuat gelombang besar di bidang AI, itu seperti memberikan memori dan entitas GPT-4, memungkinkannya untuk secara mandiri mengatasi tugas, dan bahkan belajar dari pengalaman untuk terus meningkatkan kinerjanya.
Untuk memudahkan cara kerja Auto-GPT, mari kita uraikan dengan beberapa metafora sederhana.
Pertama, bayangkan Auto-GPT sebagai robot yang banyak akal.
Untuk setiap tugas yang kami tetapkan, Auto-GPT akan memberikan rencana solusi yang sesuai. Misalnya, jika perlu menjelajah Internet atau menggunakan data baru, ia menyesuaikan strateginya hingga tugas selesai.
Ini seperti memiliki asisten pribadi yang dapat menangani berbagai tugas seperti analisis pasar, layanan pelanggan, pemasaran, keuangan, dll.
Secara khusus, agar Auto-GPT berfungsi, ini bergantung pada 4 komponen berikut:
Arsitektur:
Auto-GPT dibangun menggunakan model bahasa GPT-4 dan GPT-3.5 yang kuat, yang bertindak sebagai otak robot, membantunya berpikir dan bernalar.
Iterasi independen:
Ini seperti kemampuan robot untuk belajar dari kesalahan. Auto-GPT dapat melihat kembali pekerjaannya, membangun upaya sebelumnya, dan menggunakan sejarahnya untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat.
Manajemen Memori:
Integrasi dengan database vektor, solusi penyimpanan dalam memori, memungkinkan Auto-GPT mempertahankan konteks dan membuat keputusan yang lebih baik. Ini seperti melengkapi robot dengan memori jangka panjang untuk mengingat pengalaman masa lalu.
Keserbagunaan:
Fitur Auto-GPT seperti manipulasi file, penjelajahan web, dan pengambilan data membuatnya serbaguna. Ini seperti memberi robot beberapa keterampilan untuk menangani tugas yang lebih luas.
Namun, prospek yang menggiurkan ini mungkin belum diterjemahkan ke dalam apa yang benar-benar dapat dicapai oleh Auto-GPT.
Lahirnya mekanisme agen
Auto-GPT memperkenalkan konsep yang sangat menarik yang memungkinkan agen pembangkit untuk mendelegasikan tugas.
Meskipun, mekanisme ini masih dalam tahap awal dan potensinya belum sepenuhnya dieksploitasi. Namun, ada beberapa cara untuk meningkatkan dan memperluas sistem agen saat ini, membuka kemungkinan baru untuk interaksi yang lebih efisien dan dinamis.
Penggunaan agen asinkron dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi
Salah satu peningkatan potensial adalah pengenalan agen asinkron. Dengan menggabungkan pola tunggu asinkron, agen dapat beroperasi secara bersamaan tanpa memblokir satu sama lain, secara signifikan meningkatkan efisiensi dan daya tanggap sistem secara keseluruhan. Konsep ini terinspirasi oleh paradigma pemrograman modern yang telah mengadopsi metode asinkron untuk mengelola banyak tugas secara bersamaan.
Arah lain yang menjanjikan adalah untuk memungkinkan komunikasi timbal balik antara agen. Dengan memungkinkan agen untuk berkomunikasi dan berkolaborasi, mereka dapat bekerja sama secara lebih efektif untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Pendekatan ini mirip dengan konsep IPC dalam pemrograman, di mana beberapa utas / proses dapat berbagi informasi dan sumber daya untuk mencapai tujuan bersama.
Agen generatif adalah masa depan
Karena agen bertenaga GPT terus berkembang, masa depan pendekatan inovatif ini tampak cerah.
Penelitian baru, seperti "Agen Generatif: Simulacra Interaktif Perilaku Manusia," menyoroti potensi sistem berbasis agen untuk mensimulasikan perilaku manusia yang kredibel.
Agen generatif yang diusulkan dalam makalah ini dapat berinteraksi dengan cara yang kompleks dan menarik, membentuk pendapat, memulai percakapan, dan bahkan merencanakan dan berpartisipasi dalam kegiatan secara mandiri. Pekerjaan ini lebih lanjut mendukung tesis bahwa mekanisme agen menjanjikan dalam pengembangan AI.
Dengan merangkul perubahan paradigma menuju pemrograman asinkron dan memfasilitasi komunikasi agen-ke-agen, Auto-GPT dapat membuka kemungkinan baru untuk pemecahan masalah yang lebih efisien dan dinamis.
Dengan mengintegrasikan arsitektur dan mode interaksi yang diperkenalkan dalam makalah "Agen Generatif", integrasi model bahasa skala besar dengan agen komputasi dan interaktif dapat direalisasikan.
Kombinasi ini memiliki potensi untuk merevolusi cara tugas ditugaskan dan dilakukan dalam kerangka AI dan memungkinkan simulasi perilaku manusia yang lebih realistis.
Pengembangan dan eksplorasi sistem agen dapat sangat mempromosikan pengembangan aplikasi AI dan memberikan solusi yang lebih kuat dan dinamis untuk masalah yang kompleks.
Sumber daya:
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AutoGPT menerima dana $ 12 juta, dan GitHub memiliki 151 ribu bintang
Sumber asli: Shin Ji Yuan
AutoGPT, proyek kembar cerdas eksplosif tahun ini, kini telah menerima $ 12 juta dalam pembiayaan.
**Bagaimana cara kerja Auto-GPT? **
Harus dikatakan bahwa Auto-GPT telah membuat gelombang besar di bidang AI, itu seperti memberikan memori dan entitas GPT-4, memungkinkannya untuk secara mandiri mengatasi tugas, dan bahkan belajar dari pengalaman untuk terus meningkatkan kinerjanya.
Untuk memudahkan cara kerja Auto-GPT, mari kita uraikan dengan beberapa metafora sederhana.
Pertama, bayangkan Auto-GPT sebagai robot yang banyak akal.
Ini seperti memiliki asisten pribadi yang dapat menangani berbagai tugas seperti analisis pasar, layanan pelanggan, pemasaran, keuangan, dll.
Secara khusus, agar Auto-GPT berfungsi, ini bergantung pada 4 komponen berikut:
Auto-GPT dibangun menggunakan model bahasa GPT-4 dan GPT-3.5 yang kuat, yang bertindak sebagai otak robot, membantunya berpikir dan bernalar.
Ini seperti kemampuan robot untuk belajar dari kesalahan. Auto-GPT dapat melihat kembali pekerjaannya, membangun upaya sebelumnya, dan menggunakan sejarahnya untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat.
Integrasi dengan database vektor, solusi penyimpanan dalam memori, memungkinkan Auto-GPT mempertahankan konteks dan membuat keputusan yang lebih baik. Ini seperti melengkapi robot dengan memori jangka panjang untuk mengingat pengalaman masa lalu.
Fitur Auto-GPT seperti manipulasi file, penjelajahan web, dan pengambilan data membuatnya serbaguna. Ini seperti memberi robot beberapa keterampilan untuk menangani tugas yang lebih luas.
Namun, prospek yang menggiurkan ini mungkin belum diterjemahkan ke dalam apa yang benar-benar dapat dicapai oleh Auto-GPT.
Lahirnya mekanisme agen
Auto-GPT memperkenalkan konsep yang sangat menarik yang memungkinkan agen pembangkit untuk mendelegasikan tugas.
Meskipun, mekanisme ini masih dalam tahap awal dan potensinya belum sepenuhnya dieksploitasi. Namun, ada beberapa cara untuk meningkatkan dan memperluas sistem agen saat ini, membuka kemungkinan baru untuk interaksi yang lebih efisien dan dinamis.
Salah satu peningkatan potensial adalah pengenalan agen asinkron. Dengan menggabungkan pola tunggu asinkron, agen dapat beroperasi secara bersamaan tanpa memblokir satu sama lain, secara signifikan meningkatkan efisiensi dan daya tanggap sistem secara keseluruhan. Konsep ini terinspirasi oleh paradigma pemrograman modern yang telah mengadopsi metode asinkron untuk mengelola banyak tugas secara bersamaan.
Arah lain yang menjanjikan adalah untuk memungkinkan komunikasi timbal balik antara agen. Dengan memungkinkan agen untuk berkomunikasi dan berkolaborasi, mereka dapat bekerja sama secara lebih efektif untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Pendekatan ini mirip dengan konsep IPC dalam pemrograman, di mana beberapa utas / proses dapat berbagi informasi dan sumber daya untuk mencapai tujuan bersama.
Agen generatif adalah masa depan
Karena agen bertenaga GPT terus berkembang, masa depan pendekatan inovatif ini tampak cerah.
Penelitian baru, seperti "Agen Generatif: Simulacra Interaktif Perilaku Manusia," menyoroti potensi sistem berbasis agen untuk mensimulasikan perilaku manusia yang kredibel.
Agen generatif yang diusulkan dalam makalah ini dapat berinteraksi dengan cara yang kompleks dan menarik, membentuk pendapat, memulai percakapan, dan bahkan merencanakan dan berpartisipasi dalam kegiatan secara mandiri. Pekerjaan ini lebih lanjut mendukung tesis bahwa mekanisme agen menjanjikan dalam pengembangan AI.
Dengan mengintegrasikan arsitektur dan mode interaksi yang diperkenalkan dalam makalah "Agen Generatif", integrasi model bahasa skala besar dengan agen komputasi dan interaktif dapat direalisasikan.
Kombinasi ini memiliki potensi untuk merevolusi cara tugas ditugaskan dan dilakukan dalam kerangka AI dan memungkinkan simulasi perilaku manusia yang lebih realistis.
Pengembangan dan eksplorasi sistem agen dapat sangat mempromosikan pengembangan aplikasi AI dan memberikan solusi yang lebih kuat dan dinamis untuk masalah yang kompleks.
Sumber daya: