AutoGPT, dự án song sinh thông minh bùng nổ trong năm nay, hiện đã nhận được 12 triệu đô la tài trợ.
Ngày nay, AutoGPT có 151k sao trên trang chủ GitHub.
Địa chỉ dự án:
**Auto-GPT hoạt động như thế nào? **
Phải nói rằng Auto-GPT đã tạo ra những làn sóng lớn trong lĩnh vực AI, nó giống như cung cấp bộ nhớ và thực thể GPT-4, cho phép nó độc lập đối phó với các tác vụ và thậm chí học hỏi kinh nghiệm để liên tục cải thiện hiệu suất của nó.
Để tạo điều kiện thuận lợi cho cách Auto-GPT hoạt động, hãy chia nhỏ nó bằng một số phép ẩn dụ đơn giản.
Đầu tiên, hãy tưởng tượng Auto-GPT như một robot tháo vát.
Đối với mỗi nhiệm vụ chúng tôi giao, Auto-GPT sẽ đưa ra một kế hoạch giải pháp tương ứng. Ví dụ: nếu nó cần duyệt Internet hoặc sử dụng dữ liệu mới, nó sẽ điều chỉnh chiến lược của mình cho đến khi nhiệm vụ hoàn thành.
Nó giống như có một trợ lý cá nhân có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau như phân tích thị trường, dịch vụ khách hàng, tiếp thị, tài chính, v.v.
Cụ thể, để Auto-GPT hoạt động, nó dựa vào 4 thành phần sau:
Kiến trúc:
Auto-GPT được xây dựng bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ GPT-4 và GPT-3.5 mạnh mẽ, hoạt động như bộ não của robot, giúp nó suy nghĩ và suy luận.
** Lặp lại độc lập: **
Nó giống như khả năng học hỏi từ những sai lầm của robot. Auto-GPT có thể nhìn lại công việc của mình, xây dựng dựa trên những nỗ lực trước đó và sử dụng lịch sử của nó để tạo ra kết quả chính xác hơn.
Quản lý bộ nhớ:
Tích hợp với cơ sở dữ liệu vector, một giải pháp lưu trữ trong bộ nhớ, cho phép Auto-GPT bảo toàn ngữ cảnh và đưa ra quyết định tốt hơn. Nó giống như trang bị cho robot bộ nhớ dài hạn để ghi nhớ những trải nghiệm trong quá khứ.
Tính linh hoạt:
Các tính năng của Auto-GPT như thao tác tệp, duyệt web và truy xuất dữ liệu làm cho nó trở nên linh hoạt. Nó giống như cung cấp cho robot nhiều kỹ năng để xử lý một loạt các nhiệm vụ.
Tuy nhiên, những triển vọng trêu ngươi này có thể chưa chuyển thành những gì Auto-GPT thực sự có thể đạt được.
Sự ra đời của cơ chế tác nhân
Auto-GPT giới thiệu một khái niệm rất thú vị cho phép tạo các tác nhân ủy thác nhiệm vụ.
Mặc dù, cơ chế này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và tiềm năng của nó vẫn chưa được khai thác hết. Tuy nhiên, có nhiều cách để tăng cường và mở rộng các hệ thống đại lý hiện tại, mở ra những khả năng mới cho các tương tác hiệu quả và năng động hơn.
Việc sử dụng các tác nhân không đồng bộ có thể cải thiện đáng kể hiệu quả
Một cải tiến tiềm năng là sự ra đời của các tác nhân không đồng bộ. Bằng cách kết hợp mô hình chờ không đồng bộ, các tổng đài viên có thể hoạt động đồng thời mà không chặn nhau, cải thiện đáng kể hiệu quả tổng thể và khả năng đáp ứng của hệ thống. Khái niệm này được lấy cảm hứng từ các mô hình lập trình hiện đại đã áp dụng các phương pháp không đồng bộ để quản lý nhiều tác vụ cùng một lúc.
Một hướng đi đầy hứa hẹn khác là cho phép giao tiếp lẫn nhau giữa các đại lý. Bằng cách cho phép các nhân viên giao tiếp và cộng tác, họ có thể làm việc cùng nhau hiệu quả hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Cách tiếp cận này tương tự như khái niệm IPC trong lập trình, nơi nhiều luồng / quy trình có thể chia sẻ thông tin và tài nguyên để đạt được mục tiêu chung.
Tác nhân tạo ra là tương lai
Khi các tác nhân được hỗ trợ bởi GPT tiếp tục phát triển, tương lai của phương pháp sáng tạo này có vẻ tươi sáng.
Nghiên cứu mới, chẳng hạn như "Tác nhân tạo ra: Mô phỏng tương tác về hành vi của con người", nhấn mạnh tiềm năng của các hệ thống dựa trên tác nhân để mô phỏng hành vi đáng tin cậy của con người.
Các tác nhân tạo ra được đề xuất trong bài báo có thể tương tác theo những cách phức tạp và hấp dẫn, hình thành ý kiến, bắt đầu cuộc trò chuyện và thậm chí lập kế hoạch và tham gia vào các hoạt động một cách tự chủ. Công trình này tiếp tục hỗ trợ luận điểm rằng cơ chế tác nhân hứa hẹn trong phát triển AI.
Bằng cách nắm bắt sự thay đổi mô hình theo hướng lập trình không đồng bộ và tạo điều kiện giao tiếp giữa tác nhân với tác nhân, Auto-GPT có thể mở ra những khả năng mới để giải quyết vấn đề hiệu quả và năng động hơn.
Bằng cách tích hợp kiến trúc và chế độ tương tác được giới thiệu trong bài báo "Tác nhân tạo ra", việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn với các tác nhân tính toán và tương tác có thể được thực hiện.
Sự kết hợp này có tiềm năng cách mạng hóa cách các nhiệm vụ được phân công và thực hiện trong khuôn khổ AI và cho phép mô phỏng hành vi của con người thực tế hơn.
Việc phát triển và khám phá các hệ thống đại lý có thể thúc đẩy đáng kể sự phát triển của các ứng dụng AI và cung cấp các giải pháp mạnh mẽ và năng động hơn cho các vấn đề phức tạp.
Tài nguyên:
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AutoGPT đã nhận được 12 triệu đô la tài trợ và GitHub có 151k sao
Nguồn gốc: Shin Ji Yuan
AutoGPT, dự án song sinh thông minh bùng nổ trong năm nay, hiện đã nhận được 12 triệu đô la tài trợ.
**Auto-GPT hoạt động như thế nào? **
Phải nói rằng Auto-GPT đã tạo ra những làn sóng lớn trong lĩnh vực AI, nó giống như cung cấp bộ nhớ và thực thể GPT-4, cho phép nó độc lập đối phó với các tác vụ và thậm chí học hỏi kinh nghiệm để liên tục cải thiện hiệu suất của nó.
Để tạo điều kiện thuận lợi cho cách Auto-GPT hoạt động, hãy chia nhỏ nó bằng một số phép ẩn dụ đơn giản.
Đầu tiên, hãy tưởng tượng Auto-GPT như một robot tháo vát.
Nó giống như có một trợ lý cá nhân có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau như phân tích thị trường, dịch vụ khách hàng, tiếp thị, tài chính, v.v.
Cụ thể, để Auto-GPT hoạt động, nó dựa vào 4 thành phần sau:
Auto-GPT được xây dựng bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ GPT-4 và GPT-3.5 mạnh mẽ, hoạt động như bộ não của robot, giúp nó suy nghĩ và suy luận.
Nó giống như khả năng học hỏi từ những sai lầm của robot. Auto-GPT có thể nhìn lại công việc của mình, xây dựng dựa trên những nỗ lực trước đó và sử dụng lịch sử của nó để tạo ra kết quả chính xác hơn.
Tích hợp với cơ sở dữ liệu vector, một giải pháp lưu trữ trong bộ nhớ, cho phép Auto-GPT bảo toàn ngữ cảnh và đưa ra quyết định tốt hơn. Nó giống như trang bị cho robot bộ nhớ dài hạn để ghi nhớ những trải nghiệm trong quá khứ.
Các tính năng của Auto-GPT như thao tác tệp, duyệt web và truy xuất dữ liệu làm cho nó trở nên linh hoạt. Nó giống như cung cấp cho robot nhiều kỹ năng để xử lý một loạt các nhiệm vụ.
Tuy nhiên, những triển vọng trêu ngươi này có thể chưa chuyển thành những gì Auto-GPT thực sự có thể đạt được.
Sự ra đời của cơ chế tác nhân
Auto-GPT giới thiệu một khái niệm rất thú vị cho phép tạo các tác nhân ủy thác nhiệm vụ.
Mặc dù, cơ chế này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và tiềm năng của nó vẫn chưa được khai thác hết. Tuy nhiên, có nhiều cách để tăng cường và mở rộng các hệ thống đại lý hiện tại, mở ra những khả năng mới cho các tương tác hiệu quả và năng động hơn.
Một cải tiến tiềm năng là sự ra đời của các tác nhân không đồng bộ. Bằng cách kết hợp mô hình chờ không đồng bộ, các tổng đài viên có thể hoạt động đồng thời mà không chặn nhau, cải thiện đáng kể hiệu quả tổng thể và khả năng đáp ứng của hệ thống. Khái niệm này được lấy cảm hứng từ các mô hình lập trình hiện đại đã áp dụng các phương pháp không đồng bộ để quản lý nhiều tác vụ cùng một lúc.
Một hướng đi đầy hứa hẹn khác là cho phép giao tiếp lẫn nhau giữa các đại lý. Bằng cách cho phép các nhân viên giao tiếp và cộng tác, họ có thể làm việc cùng nhau hiệu quả hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Cách tiếp cận này tương tự như khái niệm IPC trong lập trình, nơi nhiều luồng / quy trình có thể chia sẻ thông tin và tài nguyên để đạt được mục tiêu chung.
Tác nhân tạo ra là tương lai
Khi các tác nhân được hỗ trợ bởi GPT tiếp tục phát triển, tương lai của phương pháp sáng tạo này có vẻ tươi sáng.
Nghiên cứu mới, chẳng hạn như "Tác nhân tạo ra: Mô phỏng tương tác về hành vi của con người", nhấn mạnh tiềm năng của các hệ thống dựa trên tác nhân để mô phỏng hành vi đáng tin cậy của con người.
Các tác nhân tạo ra được đề xuất trong bài báo có thể tương tác theo những cách phức tạp và hấp dẫn, hình thành ý kiến, bắt đầu cuộc trò chuyện và thậm chí lập kế hoạch và tham gia vào các hoạt động một cách tự chủ. Công trình này tiếp tục hỗ trợ luận điểm rằng cơ chế tác nhân hứa hẹn trong phát triển AI.
Bằng cách tích hợp kiến trúc và chế độ tương tác được giới thiệu trong bài báo "Tác nhân tạo ra", việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn với các tác nhân tính toán và tương tác có thể được thực hiện.
Sự kết hợp này có tiềm năng cách mạng hóa cách các nhiệm vụ được phân công và thực hiện trong khuôn khổ AI và cho phép mô phỏng hành vi của con người thực tế hơn.
Việc phát triển và khám phá các hệ thống đại lý có thể thúc đẩy đáng kể sự phát triển của các ứng dụng AI và cung cấp các giải pháp mạnh mẽ và năng động hơn cho các vấn đề phức tạp.
Tài nguyên: