Görüntü kaynağı: Sınırsız AI tarafından oluşturuldu
Bu yılki patlayıcı akıllı ikiz projesi AutoGPT, şu anda 12 milyon dolarlık finansman aldı.
Bugün AutoGPT'nin GitHub ana sayfasında 151 bin yıldızı var.
Proje Adresi:
**Auto-GPT nasıl çalışır? **
Auto-GPT'nin yapay zeka alanında büyük dalgalar yarattığı söylenmelidir, GPT-4'e bellek ve varlıklar vermek, görevlerle bağımsız olarak başa çıkmasına ve hatta performansını sürekli iyileştirmek için deneyimlerden öğrenmesine izin vermek gibidir.
Auto-GPT'nin nasıl çalıştığını kolaylaştırmak için, onu bazı basit metaforlarla parçalayalım.
İlk olarak, Auto-GPT'yi becerikli bir robot olarak hayal edin.
Atadığımız her görev için Auto-GPT buna karşılık gelen bir çözüm planı verecektir. Örneğin, İnternet'te gezinmesi veya yeni veriler kullanması gerekiyorsa, görev tamamlanana kadar stratejisini ayarlar.
Pazar analizi, müşteri hizmetleri, pazarlama, finans vb. gibi çeşitli görevleri yerine getirebilecek kişisel bir asistana sahip olmak gibidir.
Özellikle, Auto-GPT'nin çalışması için aşağıdaki 4 bileşene dayanır:
Mimari:
Auto-GPT, robotun beyni gibi davranarak düşünmesine ve akıl yürütmesine yardımcı olan güçlü GPT-4 ve GPT-3.5 dil modelleri kullanılarak oluşturulmuştur.
Bağımsız yineleme:
Robotun hatalardan ders alma yeteneği gibi. Auto-GPT, çalışmalarına geriye dönüp bakabilir, önceki çabaların üzerine inşa edebilir ve daha doğru sonuçlar üretmek için geçmişini kullanabilir.
Bellek Yönetimi:
Bellek içi bir depolama çözümü olan vektör veritabanlarıyla entegrasyon, Auto-GPT'nin bağlamı korumasını ve daha iyi kararlar almasını sağlar. Geçmiş deneyimleri hatırlamak için robotu uzun süreli hafıza ile donatmak gibi.
Çok yönlülük:
Auto-GPT'nin dosya işleme, web'de gezinme ve veri alma gibi özellikleri onu çok yönlü hale getirir. Bu, robotlara daha geniş bir görev yelpazesini yerine getirmeleri için birden fazla beceri kazandırmak gibidir.
Ancak, bu cezbedici beklentiler henüz Auto-GPT'nin gerçekten başarabileceği şeylere dönüşmeyebilir.
Ajan mekanizmasının doğuşu
Auto-GPT, oluşturma aracılarının görevleri devretmesine olanak tanıyan çok ilginç bir konsept sunar.
Bununla birlikte, bu mekanizma henüz emekleme aşamasındadır ve potansiyeli henüz tam olarak kullanılmamıştır. Bununla birlikte, mevcut aracı sistemlerini geliştirmenin ve genişletmenin, daha verimli ve dinamik etkileşimler için yeni olanaklar açmanın birçok yolu vardır.
Asenkron aracıların kullanımı verimliliği önemli ölçüde artırabilir
Potansiyel bir gelişme, asenkron ajanların tanıtılmasıdır. Zaman uyumsuz bekleme düzenini birleştirerek, aracılar birbirlerini engellemeden eşzamanlı olarak çalışabilir ve sistemin genel verimliliğini ve yanıt hızını önemli ölçüde artırır. Bu kavram, aynı anda birden çok görevi yönetmek için eşzamansız yöntemleri benimseyen modern programlama paradigmalarından esinlenmiştir.
Gelecek vaat eden bir diğer yön ise temsilciler arasında karşılıklı iletişimi sağlamaktır. Temsilcilerin iletişim kurmasına ve işbirliği yapmasına izin vererek, karmaşık sorunları çözmek için birlikte daha etkili bir şekilde çalışabilirler.
Bu yaklaşım, birden fazla iş parçacığının/sürecin ortak bir hedefe ulaşmak için bilgi ve kaynakları paylaşabildiği programlamadaki IPC konseptine benzer.
Üretken ajanlar gelecek
GPT destekli aracılar gelişmeye devam ettikçe, bu yenilikçi yaklaşımın geleceği parlak görünüyor.
"Üretken Ajanlar: İnsan Davranışının Etkileşimli Simülakrları" gibi yeni araştırmalar, güvenilir insan davranışını simüle etmek için ajan tabanlı sistemlerin potansiyelini vurgulamaktadır.
Makalede önerilen üretken ajanlar, karmaşık ve ilgi çekici yollarla etkileşime girebilir, fikirler oluşturabilir, konuşmalar başlatabilir ve hatta etkinlikleri özerk olarak planlayabilir ve bunlara katılabilir. Bu çalışma, ajan mekanizmasının yapay zeka geliştirmede umut vaat ettiği tezini daha da desteklemektedir.
Auto-GPT, eşzamansız programlamaya yönelik bir paradigma değişimini benimseyerek ve aracılar arası iletişimi kolaylaştırarak daha verimli ve dinamik problem çözme için yeni olanaklar açabilir.
"Generative Agent" makalesinde tanıtılan mimari ve etkileşim modunu entegre ederek, büyük ölçekli dil modellerinin hesaplamalı ve etkileşimli ajanlarla entegrasyonu gerçekleştirilebilir.
Bu kombinasyon, yapay zeka çerçevesinde görevlerin atanma ve gerçekleştirilme biçiminde devrim yaratma ve insan davranışının daha gerçekçi simülasyonlarını sağlama potansiyeline sahiptir.
Ajan sistemlerinin geliştirilmesi ve araştırılması, AI uygulamalarının geliştirilmesini büyük ölçüde teşvik edebilir ve karmaşık sorunlara daha güçlü ve dinamik çözümler sağlayabilir.
Kaynaklar:
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AutoGPT 12 milyon dolar fon aldı ve GitHub'ın 151 bin yıldızı var
Orijinal kaynak: Shin Ji Yuan
Bu yılki patlayıcı akıllı ikiz projesi AutoGPT, şu anda 12 milyon dolarlık finansman aldı.
**Auto-GPT nasıl çalışır? **
Auto-GPT'nin yapay zeka alanında büyük dalgalar yarattığı söylenmelidir, GPT-4'e bellek ve varlıklar vermek, görevlerle bağımsız olarak başa çıkmasına ve hatta performansını sürekli iyileştirmek için deneyimlerden öğrenmesine izin vermek gibidir.
Auto-GPT'nin nasıl çalıştığını kolaylaştırmak için, onu bazı basit metaforlarla parçalayalım.
İlk olarak, Auto-GPT'yi becerikli bir robot olarak hayal edin.
Pazar analizi, müşteri hizmetleri, pazarlama, finans vb. gibi çeşitli görevleri yerine getirebilecek kişisel bir asistana sahip olmak gibidir.
Özellikle, Auto-GPT'nin çalışması için aşağıdaki 4 bileşene dayanır:
Auto-GPT, robotun beyni gibi davranarak düşünmesine ve akıl yürütmesine yardımcı olan güçlü GPT-4 ve GPT-3.5 dil modelleri kullanılarak oluşturulmuştur.
Robotun hatalardan ders alma yeteneği gibi. Auto-GPT, çalışmalarına geriye dönüp bakabilir, önceki çabaların üzerine inşa edebilir ve daha doğru sonuçlar üretmek için geçmişini kullanabilir.
Bellek içi bir depolama çözümü olan vektör veritabanlarıyla entegrasyon, Auto-GPT'nin bağlamı korumasını ve daha iyi kararlar almasını sağlar. Geçmiş deneyimleri hatırlamak için robotu uzun süreli hafıza ile donatmak gibi.
Auto-GPT'nin dosya işleme, web'de gezinme ve veri alma gibi özellikleri onu çok yönlü hale getirir. Bu, robotlara daha geniş bir görev yelpazesini yerine getirmeleri için birden fazla beceri kazandırmak gibidir.
Ancak, bu cezbedici beklentiler henüz Auto-GPT'nin gerçekten başarabileceği şeylere dönüşmeyebilir.
Ajan mekanizmasının doğuşu
Auto-GPT, oluşturma aracılarının görevleri devretmesine olanak tanıyan çok ilginç bir konsept sunar.
Bununla birlikte, bu mekanizma henüz emekleme aşamasındadır ve potansiyeli henüz tam olarak kullanılmamıştır. Bununla birlikte, mevcut aracı sistemlerini geliştirmenin ve genişletmenin, daha verimli ve dinamik etkileşimler için yeni olanaklar açmanın birçok yolu vardır.
Potansiyel bir gelişme, asenkron ajanların tanıtılmasıdır. Zaman uyumsuz bekleme düzenini birleştirerek, aracılar birbirlerini engellemeden eşzamanlı olarak çalışabilir ve sistemin genel verimliliğini ve yanıt hızını önemli ölçüde artırır. Bu kavram, aynı anda birden çok görevi yönetmek için eşzamansız yöntemleri benimseyen modern programlama paradigmalarından esinlenmiştir.
Gelecek vaat eden bir diğer yön ise temsilciler arasında karşılıklı iletişimi sağlamaktır. Temsilcilerin iletişim kurmasına ve işbirliği yapmasına izin vererek, karmaşık sorunları çözmek için birlikte daha etkili bir şekilde çalışabilirler.
Bu yaklaşım, birden fazla iş parçacığının/sürecin ortak bir hedefe ulaşmak için bilgi ve kaynakları paylaşabildiği programlamadaki IPC konseptine benzer.
Üretken ajanlar gelecek
GPT destekli aracılar gelişmeye devam ettikçe, bu yenilikçi yaklaşımın geleceği parlak görünüyor.
"Üretken Ajanlar: İnsan Davranışının Etkileşimli Simülakrları" gibi yeni araştırmalar, güvenilir insan davranışını simüle etmek için ajan tabanlı sistemlerin potansiyelini vurgulamaktadır.
Makalede önerilen üretken ajanlar, karmaşık ve ilgi çekici yollarla etkileşime girebilir, fikirler oluşturabilir, konuşmalar başlatabilir ve hatta etkinlikleri özerk olarak planlayabilir ve bunlara katılabilir. Bu çalışma, ajan mekanizmasının yapay zeka geliştirmede umut vaat ettiği tezini daha da desteklemektedir.
"Generative Agent" makalesinde tanıtılan mimari ve etkileşim modunu entegre ederek, büyük ölçekli dil modellerinin hesaplamalı ve etkileşimli ajanlarla entegrasyonu gerçekleştirilebilir.
Bu kombinasyon, yapay zeka çerçevesinde görevlerin atanma ve gerçekleştirilme biçiminde devrim yaratma ve insan davranışının daha gerçekçi simülasyonlarını sağlama potansiyeline sahiptir.
Ajan sistemlerinin geliştirilmesi ve araştırılması, AI uygulamalarının geliştirilmesini büyük ölçüde teşvik edebilir ve karmaşık sorunlara daha güçlü ve dinamik çözümler sağlayabilir.
Kaynaklar: